阿帕奇·斯帕克UDF列基于另一列，不将其名称作为参数传递。

阿帕奇·斯帕克（Apache Spark）是一个快速、通用的大数据处理框架，它提供了丰富的API和工具，用于在分布式环境中进行数据处理、机器学习和图形计算等任务。

UDF（User-Defined Function）是用户自定义函数的缩写，是Spark中一种自定义的函数类型。UDF可以根据用户的需求，自定义处理数据的逻辑，并将其应用于Spark的数据处理流程中。

在Spark中，UDF列基于另一列，不将其名称作为参数传递，可以通过以下步骤实现：

1. 导入所需的Spark相关库和函数：

import org.apache.spark.sql.functions._
import org.apache.spark.sql.types._

1. 定义自定义函数：

val udfFunction = udf((inputCol: DataType) => {
  // 自定义逻辑处理
  // 返回处理后的结果
})

1. 使用自定义函数：

val df = spark.read.format("csv").load("data.csv")  // 读取数据
val result = df.withColumn("newCol", udfFunction(col("inputCol")))  // 添加新列并应用自定义函数

在上述代码中，首先导入了Spark相关的库和函数，然后定义了一个名为udfFunction的自定义函数，该函数接受一个输入列作为参数，并在函数体中进行自定义的数据处理逻辑。最后，使用withColumn方法将新列添加到数据框中，并将自定义函数应用于输入列，生成新的列newCol。

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