在.Net Spark中将数组列作为参数传递到VectorUdf中,可以按照以下步骤进行操作:
UserDefinedFunction
类来定义这个函数。例如:using Microsoft.Spark.Sql;
using Microsoft.Spark.Sql.Types;
public static class VectorUdf
{
public static Column ApplyUdf(Column arrayColumn)
{
// 在这里编写处理数组列的逻辑
// 返回一个新的列
}
}
Functions.Udf
方法来创建一个自定义的UDF(User-Defined Function)。例如:using Microsoft.Spark.Sql;
using Microsoft.Spark.Sql.Types;
public static class VectorUdf
{
public static Column ApplyUdf(Column arrayColumn)
{
var udf = Functions.Udf<double[], double[]>(YourUdfMethod, new ArrayType(new DoubleType()));
return udf(arrayColumn);
}
private static double[] YourUdfMethod(double[] array)
{
// 在这里编写处理数组的逻辑
// 返回一个新的数组
}
}
SparkSession
对象来加载数据并创建一个DataFrame
。然后,使用Select
方法选择要传递给VectorUdf的数组列,并将其作为参数传递给ApplyUdf
方法。例如:using Microsoft.Spark.Sql;
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
var spark = SparkSession.Builder().GetOrCreate();
var data = spark.Read().Format("csv").Option("header", "true").Load("your_data.csv");
var result = data.Select(VectorUdf.ApplyUdf(data["your_array_column"]));
result.Show();
}
}
这样,你就可以在.Net Spark中将数组列作为参数传递到VectorUdf中进行处理了。
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