spark自定义UDF为什么参数最多21个
首先，UDF是Spark中用于构建自定义函数的机制。其次，UDF代码在集群中的每个分区中独立地运行，所以不能依靠成员变量来实现状态的共享。最后，为了在分布式计算环境中实现状态共享，必须使用Spark的累加器。
Spark UDF函数可以通过使用array()函数来传入一个数组。这个函数需要一个参数，一个表示需要传入的数组元素的表达式，并将它们作为一个单独的数组返回。
org.apache.spark.ml.linalg.Vector 同理对应的Vectors object 也是。
而如果通过反射，因为返回值我们无法确定(有可能是org.apache.spark.ml.linalg.Vector，也有可能是org.apache.spark.mllib.linalg.Vector)，这个时候就无法通过编译了。
最后的PhysicalPlan execution阶段用Spark代替Hadoop MapReduce。通过配置Shark参数，Shark可以自动在内存中缓存特定的RDD，实现数据重用，进而加快特定数据集的检索。
sparkudf函数如何传入数组
1、s= new int[3]； // 要求 动态分配 整型量 3个元素。（实际可能分配了 4 个）。每个元素 占内存单元 是 sizeof(int)， 即 4个字节，或叫 4个单元。
2、因此，如果需要在Spark UDF中引用成员变量，可以考虑使用Spark累加器来实现。累加器允许多个并发任务在计算过程中更新共享状态，从而实现分布式状态共享和累计计算。
3、同理对应的Vectors object 也是。
4、fluent中应该没有C_AREA(A，f，t)这个宏，我去udf帮助索引里找了，没有。有一个类似的是c-face，楼主可以去查证下，但那个宏不是用来读向量的。A是向量变量 用 real A[ND-ND]去定义，参见UDF index(索引)。
hive自定义UDTF函数,步骤讲解
1、自定义函数、实现UDTF一进多出功能，我们主要关心的是要继承什么类，实现什么方法。
2、编写一个UDF，关键在于自定义Java类需要继承UDF类并实现evaluate()函数。 因为在hive客户端执行查询时，对于 每行输入 都会调用evaluate()函数，evaluate()函数处理后的值会返回给hive。
3、EXPLODE(col)：将hive 一列中复杂的 array 或者 map 结构拆分成多行。
4、count(*)与count(1)这两种写法计算结果相同，都是计算总行数包括字段值为NULL的行 这两条sql都返回4 count(expr)count可以自定义表达式完成一些高级统计功能，如下：count(a)将返回a字段不为NULL的行数，所以为3。
5、数据如下：ES中数据结构 Flink 中 运行Flink任务脚本如下：自定义UDTF函数参考阿里云链接，注意需要使用java8 https：//help.aliyun.com/document_detail/18805html 上传jar包后，如果返回如下表明包可以上传。
6、但这样无法同时查询多列，即select name，explode(array) from table会报错。原因时当使用UDTF函数的时候，Hive只允许对拆分字段进行访问。
MySQL:如何编写UDF_MySQL
UDF_INT *initid UDF_INIT 指针可以用于将分配好的资源传递给其他函数使用。UDF_ARG *args UDF_ARG 指针 char *message 出错信息指针 返回值 0 成功， 1 失败 针对UFD_INT和UDF_ARG的成员做一个简单说明。
简单输出一行信息，在调试开始时输出一条简单的信息便于我们了解debug到什么地方了。
有两个途径来为MySQL添加新函数： 你可以通过自行医函数接口 (UDF)来添加函数。自定义函数被编译为目标文件，然后用CREATE FUNCTION 和DROP FUNCTION 声明动态地添入到服务器中及从服务器中移出。
