UDF 的使用

实现一个UDF的方式较为简单：只需要继承UDF类，并重写evaluate方法。

UDF函数

通用类型的UDF函数:指Hive的hql和Spark的sql都可以用的UDF函数，一般编译成jar包
Spark类型的UDF函数:Spark专用的UDF，需要先建立好相应的scala/python脚本,通过scala或python函数来注册，注册之后也可以在sql中使用

自定义函数

PythonUDF和ScalaUDF只能在Spark引擎中使用

点击linkis管理台:首页>>UDF管理

进入有”UDF管理”和”函数管理”两栏，其中在函数管理栏是一般的方法函数，比如python和scala函数，这种不需要注册即可在脚本里像普通函数一样使用,UDF则需要注册后才能使用。

新增通用类型的UDF函数:

需要先编译好相应的Jar包，并上传至对应用户的工作空间中(如果是使用的dss全家桶，可以通过scriptis进行上传，如果单独至使用了linkis,需要手动上传至对应的目录)

点击新增UDF按钮，有两种类型的UDF可以新增，选“通用”类型及为通过jar包方式注册，注册格式需要写UDF实现类的全限定类名。

新增Spark类型的UDF函数:

需要注意的是新增udf后对应的jar包或则脚本内容会上传到bml存储。如果本地修改了资源需要更新后才能生效。

点击对应udf的编辑按钮。

如果需要更新udf的内容，则需要编辑该udf重新上传，并对该udf生成一个新的版本。如果脚本内容没有改变，而只是修改了其他内容如：使用格式，则只更新信息，不会生成新的版本。

点击对应udf的删除按钮即可，注意：会删除该udf的所有版本。

如果要使你创建的UDF生效在程序中使用，则需要加载该UDF。“加载”/“取消加载”的入口处为：进入scriptis左侧UDF函数->个人函数，创建的UDF均在个人函数列表处。

注1：新增UDF时如果没有在页面上主动取消勾选，则会默认勾选加载。

注2：加载/取消加载udf的操作，需要kill掉对应引擎使之新起一个引擎，操作才会生效

列表中非个人函数介绍：

BDAP函数：由bdap创建的给用户使用的函数，如脱敏函数等。注：bdap函数需要主动加载才能使用。

共享函数：其他人共享给你的函数，你需要加载它就能使用

过期函数：也是共享函数，只不过共享者标记了它为过期，暂不影响使用

前提：共享功能需要用户为管理员才能使用，否则前端页面不会提供操作入口。

点击udf的共享按钮：会弹出内容框，输入你想要共享的用户列表（逗号分隔）。

注：共享给他人后需要他人主动加载该UDF才能使用。

共享之后，被共享用户可以在“共享函数”中找到，勾选加载即可使用。

如用户离职时可能需要移交个人udf给他人。点击移交按钮，选择你的移交对象，点击确定。

对于共享给他人的UDF，如果已经被共享用户所加载，则不能直接删除该udf，只能标记该udf为过期。暂时只作标记作用，不影响使用。

点击某udf的“版本列表”按钮，可以查看该udf的所有版本。对于每个版本提供如下功能：

创建新版本：将对应版本拷贝一份至最新版本。

下载：将udf文件从bml下载至本地。

查看源码：对于python/scala脚本类型则可以直接查看源码，jar类型不支持。

发布：共享udf可以对其点击发布某个版本，使该版本对被共享用户生效。注：被共享用户使用的是udf已发布的最新版本，个人用户使用的始终是最新版本。