摘要：Spark目前支持UDF，UDTF，UDAF三种类型的自定义函数。
1. 简介
Spark目前支持UDF，UDTF，UDAF三种类型的自定义函数。UDF使用场景：输入一行，返回一个结果，一对一，比如定义一个函数，功能是输入一个IP地址，返回一个对应的省份。UDTF使用场景: 输入一行，返回多行(hive),一对多, 而sparkSQL中没有UDTF， spark中用flatMap即可实现该功能。UDAF: 输入多行,返回一行, aggregate(主要用于聚合功能，比如groupBy，count，sum), 这些是spark自带的聚合函数,但是复杂相对复杂。
Spark底层其实以CatalogFunction结构封装了一个函数，其中FunctionIdentifier描述了函数名字等基本信息，FunctionResource描述了文件类型（jar或者file）和文件路径；Spark的SessionCatalog提供了函数注册，删除，获取等一些列接口，Spark的Executor在接收到函数执行sql请求时，通过缓存的CatalogFunction信息，找到CatalogFunction中对应的jar地址以及ClassName, JVM动态加载jar，并通过ClassName反射执行对应的函数。
图1. CatalogFunction结构体
图2. 注册加载函数逻辑
Hive的HiveSessionCatalog是继承Spark的SessionCatalog，对Spark的基本功能做了一层装饰以适配Hive的基本功能，其中包括函数功能。HiveSimpleUDF对应UDF，HiveGenericUDF对应GenericUDF，HiveUDAFFunction对应AbstractGenericUDAFResolve以及UDAF，HiveGenericUDTF对应GenericUDTF
图3. Hive装饰spark函数逻辑
2. UDF
UDF是最常用的函数，使用起来相对比较简单，主要分为两类UDF：简单数据类型，继承UDF接口；复杂数据类型，如Map，List，Struct等数据类型，继承GenericUDF接口。
简单类型实现UDF时，可自定义若干个名字evaluate为的方法，参数和返回类型根据需要自己设置。因为UDF接口默认使用DefaultUDFMethodResolver去方法解析器获取方法，解析器是根据用户输入参数和写死的名字evaluate去反射寻找方法元数据。当然用户也可以自定义解析器解析方法。
图4. 自定义UDF简单示例
图5.默认UDF方法解析器
3. UDAF
UDAF是聚合函数，目前实现方式主要有三种：实现UDAF接口，比较老的简答实现方式，目前已经被废弃；实现UserDefinedAggregateFunction，目前使用比较普遍方式，按阶段实现接口聚集数据；实现AbstractGenericUDAFResolver，实现相对UserDefinedAggregateFunction方式稍微复杂点，还需要实现一个计算器Evaluator（如通用计算器GenericUDAFEvaluator），UDAF的逻辑处理主要发生在Evaluator。
UserDefinedAggregateFunction定义输入输出数据结构，实现初始化缓冲区（initialize），聚合单条数据（update），聚合缓存区（merge）以及计算最终结果（evaluate）。
图6.自定义UDAF简单示例
4. UDTF
UDTF简单粗暴的理解是一行生成多行的自动函数，可以生成多行多列，又被称为表生成函数。目前实现方式是实现GenericUDTF接口，实现2个接口，initialize接口参数校验，列的定义，process接口接受一行数据，切割数据。
图7.自定义UDTF简单示例