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1. SparkSQL函数概述

• Spark SQL 提供了丰富的内置函数，用于数据处理和分析。这些函数包括字符串操作、日期时间处理、数学计算、聚合函数以及窗口函数等。通过使用这些函数，用户可以高效地进行数据转换、过滤和聚合操作。Spark SQL 还支持用户自定义函数（UDF），以满足特定需求。这些函数使得在分布式环境中处理大规模数据变得更加便捷和灵活。

2. SparkSQL内置函数

2.1 常用内置函数分类

2.2 常用数组函数

2.2.1 array()函数

1. 定义

• 在 Spark SQL 中，array()函数用于创建一个包含指定元素的数组。该函数接受任意数量的参数，并将它们组合成一个数组。数组中的元素可以是任意类型，包括基本类型和复杂类型。

2. 语法

• 语法：array(expr1, expr2, ..., exprN)
• 参数：expr1, expr2, …, exprN：要包含在数组中的元素。这些表达式可以是列名、常量或其他表达式。
• 返回值：返回一个包含指定元素的数组。

3. 示例

• 创建包含常量的数组，执行命令：spark.sql("SELECT array(1, 5, 2, 6, 9) AS arr").show()
  
• 使用列创建数组，执行命令：spark.sql("SELECT array(name, age) AS name_age_arr FROM student").show()
  
• 创建嵌套数组，执行命令：spark.sql("SELECT array(array(1, 2), array(3, 4)) AS nested_array").show()
  

2.3 常用日期与时间戳函数

2.4 常见聚合函数

2.5 常见窗口函数

3. SparkSQL自定义函数

3.1 自定义函数分类

UDF 函数	UDAF 函数	UDTF 函数
一进一出（使用广泛）	多进一出（使用一般）	一进多出（很少使用）

3.2 自定义函数案例演示