Spark UDF Null处理

是指在Spark中使用用户自定义函数（User Defined Function，简称UDF）处理空值（Null）的方法。UDF是一种允许用户自定义的函数，可以在Spark SQL中使用，用于对数据进行转换、处理和计算。

在Spark中，处理空值的方法有多种，以下是一些常用的处理方式：

1. 使用ifnull函数：ifnull函数可以用于判断某个字段是否为空值，并返回指定的默认值。示例代码如下：

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

val df = spark.read.format("csv").load("data.csv")
val result = df.withColumn("newColumn", ifnull(col("oldColumn"), lit("default")))

这段代码将读取一个csv文件，并将"oldColumn"列中的空值替换为"default"，并将结果存储在"newColumn"列中。

1. 使用coalesce函数：coalesce函数可以用于从多个列中选择第一个非空值。示例代码如下：

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

val df = spark.read.format("csv").load("data.csv")
val result = df.withColumn("newColumn", coalesce(col("column1"), col("column2"), lit("default")))

这段代码将读取一个csv文件，并将"column1"和"column2"列中的第一个非空值存储在"newColumn"列中，如果都为空，则存储"default"。

1. 使用when函数：when函数可以用于根据条件判断来处理空值。示例代码如下：

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

val df = spark.read.format("csv").load("data.csv")
val result = df.withColumn("newColumn", when(col("oldColumn").isNull, lit("default")).otherwise(col("oldColumn")))

这段代码将读取一个csv文件，并将"oldColumn"列中的空值替换为"default"，非空值保持不变。

1. 使用isNull函数：isNull函数可以用于判断某个字段是否为空值。示例代码如下：

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

val df = spark.read.format("csv").load("data.csv")
val result = df.filter(col("column").isNull)

这段代码将读取一个csv文件，并筛选出"column"列中为空值的行。

以上是几种常用的Spark UDF Null处理方法，具体使用哪种方法取决于具体的业务需求。在实际应用中，可以根据数据的特点和处理逻辑选择合适的方法。

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