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register (UDFRegistration)

Registra una funzione Python (incluse le funzioni lambda) o una funzione definita dall'utente come funzione SQL.

Sintassi

register(name, f, returnType=None)

Parametri

Parametro Tipo Descrizione
name str Nome della funzione definita dall'utente nelle istruzioni SQL.
f funzione, udf, o pandas_udf Una funzione Python o una funzione definita dall'utente. La funzione definita dall'utente può essere riga alla volta o vettorializzata.
returnType DataType o str, facoltativo Tipo restituito della funzione registrata definita dall'utente. Può essere un DataType oggetto o una stringa di tipo DDL formattata. Valido solo quando f è una funzione di Python normale, non quando f è già una funzione definita dall'utente.

Restituzioni

funzione

Note

Per registrare una funzione Python non deterministica, compilare prima una funzione non deterministica definita dall'utente per la funzione Python e quindi registrarla come funzione SQL.

Examples

# Register a lambda as a SQL function (return type defaults to string).
strlen = spark.udf.register("stringLengthString", lambda x: len(x))
spark.sql("SELECT stringLengthString('test')").collect()
# [Row(stringLengthString(test)='4')]

spark.sql("SELECT 'foo' AS text").select(strlen("text")).collect()
# [Row(stringLengthString(text)='3')]

# Register with an explicit return type.
from pyspark.sql.types import IntegerType
spark.udf.register("stringLengthInt", lambda x: len(x), IntegerType())
spark.sql("SELECT stringLengthInt('test')").collect()
# [Row(stringLengthInt(test)=4)]

# Register an existing UDF.
from pyspark.sql.functions import udf
slen = udf(lambda s: len(s), IntegerType())
spark.udf.register("slen", slen)
spark.sql("SELECT slen('test')").collect()
# [Row(slen(test)=4)]

# Register a nondeterministic UDF.
import random
random_udf = udf(lambda: random.randint(0, 100), IntegerType()).asNondeterministic()
spark.udf.register("random_udf", random_udf)

# Register a pandas UDF.
import pandas as pd
from pyspark.sql.functions import pandas_udf

@pandas_udf("integer")
def add_one(s: pd.Series) -> pd.Series:
    return s + 1

spark.udf.register("add_one", add_one)
spark.sql("SELECT add_one(id) FROM range(3)").collect()
# [Row(add_one(id)=1), Row(add_one(id)=2), Row(add_one(id)=3)]

# Register a grouped aggregate pandas UDF.
@pandas_udf("integer")
def sum_udf(v: pd.Series) -> int:
    return v.sum()

spark.udf.register("sum_udf", sum_udf)
spark.sql(
    "SELECT sum_udf(v1) FROM VALUES (3, 0), (2, 0), (1, 1) tbl(v1, v2) GROUP BY v2"
).sort("sum_udf(v1)").collect()
# [Row(sum_udf(v1)=1), Row(sum_udf(v1)=5)]
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