UDF-自定义函数
udf函数
udf函数今天让我们一起来聊一聊UDF函数：1. 什么是UDF函数？UDF函数（User-Defined Function）是指用户自定义的函数，它是通过UDF框架定义、实现并应用在数据处理过程中的自定义函数。
它可以应用于Hadoop的map-reduce程序，还可以应用与Hive，Pig等数据处理技术。
2. UDF函数的作用UDF函数主要是解决经典的SQL分步查询无法自定义处理数据，以及SQL查询很难实现一些比较复杂逻辑的情况，UDF函数可以把一些复杂逻辑以高效的方式实现，从而让数据处理变的更容易，更简单。
3. UDF函数的优势（1）UDF函数可以实现定制开发：采用UDF函数，可以快速实现用户定义的算法，进行数据的处理和分析；（2）UDF函数可以优化数据分析性能：UDF函数可以使SQL查询更加快速，减少数据的传输次数，从而提升分析性能；（3）UDF函数可以降低数据存储性能：UDF函数可以降低数据存储资源消耗，提高存储效率；（4）UDF函数可以提高数据挖掘的效率：UDF函数可以降低数据处理的时间、计算的复杂度，从而提升数据挖掘的效率。
4. UDF函数的实现UDF函数的实现通过UDF框架，在UDF框架上实现用户自定义函数，从而完成UDF函数的设计和实现。
UDF框架主要包括定义函数功能、函数实现和函数应用三个部分。
UDF框架通过定义函数功能，确定UDF函数实现的参数列表；通过函数实现，编写UDF函数实现代码；通过函数应用，将UDF函数应用于数据处理过程。
5. UDF函数的应用UDF函数的应用有：（1）应用于数据处理：UDF函数可以用于清洗数据，实现某些业务逻辑处理，解析日志等；（2）应用于安全验证：UDF函数可以帮助实现更安全的权限验证处理；（3）应用于数据库优化：UDF函数可以帮助实现数据库优化，提高查询效率；（4）应用于数据分析：UDF函数可以帮助用户实现快速、高效的数据分析服务。
以上就是关于UDF函数的介绍，希望对大家学习数据分析技术有所帮助。
UDF-自定义函数
UDF任务
• 返回值 • 修改自变量 • 返回值和修改自变量 • 修改FLUENT变量（不能作为自变量传递） • 写信息到（或读取信息从）case或data文件
返回值
DEFINE_PROPERTY(cell_viscosity, cell, thread)
面组 • 节点线索（node thread） 节点组 • 区域（domain） 由网格定义的所有节点、面和单元线索的组合
Fluent数据类型
• cell_t cell_t是线索（thread）内单元标识符的数据类
• face_t
型。它是一个识别给定线索内单元的整数索引。 face_t是线索内面标识符的数据类型。它是一
FLUENT求解过程中UDFs的先后顺序
非 耦 合 求 解 器
耦 合 求 解 器
FLUENT 网格拓扑
• 单元（cell） 区域被分割成的控制容积 • 单元中心（cell center） FLUENT中场数据存储的地方 • 面（face） 单元（2D or 3D）的边界 • 边（edge） 面（3D）的边界 • 节点（node） 网格点 • 单元线索（cell thread） 在其中分配了材料数据和源项的单元组 • 面线索（face thread） 在其中分配了边界数据的
(t
3.49E+02 3.50E+02 3.50E+02 3.47E+02 3.46E+02 3.44E+02 3.41E+02 3.39E+02 3.36E+02 3.33E+02 3.31E+02 3.28E+02 3.26E+02 3.24E+02 3.22E+02 3.20E+02 3.19E+02 3.18E+02 3.17E+02 3.16E+02 3.16E+02 3.16E+02 3.15E+02 3.15E+02 3.15E+02 3.15E+02 ))
udf 创建流程(一)
udf 创建流程(一)UDF 创建1. 什么是 UDF•UDF 的全称是 User-Defined Function，中文意为用户自定义函数。
•它是一种在编程语言中允许用户自己定义函数的特性，可以让用户根据自己的需求创建新的函数。
•UDF 可以提高代码的可重用性和可维护性，同时也能提高程序的执行效率。
2. UDF 的优势•灵活性：UDF 可以根据用户的需求进行自定义，不受限于现有的函数库。
•可重用性：创建的 UDF 可以在多个项目中重复使用，减少了代码的重复编写。
•可维护性：通过封装一些常用的功能为自定义函数，可以使程序更易于维护和修改。
3. UDF 创建的流程创建一个 UDF 的过程可以分为以下几个步骤：定义函数名和参数首先需要确定函数的名称和参数列表，这些信息将会在调用函数时使用。
需要考虑参数的类型和数量，以及函数名的命名规范。
编写函数的代码逻辑根据函数的功能需求，编写函数的具体代码逻辑。
可以使用编程语言提供的语法和函数库进行编写，也可以结合自定义的方法。
测试函数的正确性在编写完函数的代码逻辑后，需要进行测试来验证函数的正确性。
可以通过编写测试样例，并对比预期结果和实际输出结果来进行验证。
保存和管理 UDF当函数通过测试后，需要将其保存和管理起来，以便在其他地方进行调用和使用。
可以将函数保存在独立的文件中，或者通过特定的工具保存和管理。
4. 使用 UDF在创建了 UDF 后，可以在编程语言中的其他地方进行调用和使用。
根据函数的定义，提供相应的参数，然后使用函数的返回值进行后续操作。
结论通过创建和使用 UDF，我们可以根据自己的需求扩展编程语言的功能，提高代码的灵活性、可重用性和可维护性。
在实际应用中，合理利用 UDF 可以大大提高开发效率和代码质量。
5. UDF 创建的注意事项在创建 UDF 的过程中，有一些注意事项需要注意，以确保函数的正确性和可用性。
命名规范•函数名应该具有描述性，能够清晰表达函数的功能。
UDF程序解释-指定自定义标量梯度函数
002指定自定义标量梯度函数下面这段程序，作用是使用一个用户自定义的标量作为函数，来表示另一个用户定义标量的梯度的函数，有点绕啊。
这个UDF每一次迭代调用一次，执行的时候用汇编的方式。
看程序：I ********************************************************************UDF for defining user-defined scalars and their gradients*********************************************************************∕#include ,,udf.h"DEFINE_ADJUST(adjust_fcn,d){Thread *t;cell t c;real K EL = 1.0;∕* Do nothing if gradient isn,t allocated yet. *∕if (! Data_Valid_PQ)return;thread_loop_c(t,d)if (FLUID_THREAD_P(t))begin_c_loop_all(c,t){C_UDSI(c,t,l) += K_EL*NV_MAG2(C_UDSI_G(c,t,0))*C_VOLUME(c,t)；)end_c_loop_all(c,t))}}#include"udf.h"是一个声明，意思是后面告诉计算机，后面这段程序要调用的”udf.h”里面包含的函数。
ldf.h”是一个头文件，是每一个UDF程序必须要包含的，形式是/include "udf.h",出现在每条程序最开始部分。
就是一个库函数，包含了DEFINE宏的定义，程序提供其他的的宏和函数，比如三角函数，鬲指数函数等等。
以汇编的形式编入程序，是写UDF必须有的。
如果是新手的写的话，直接第一句写这个，肯定没错。
借助Hive UDF实现自定义函数的开发指南
借助Hive UDF实现自定义函数的开发指南Hive是一个基于Hadoop的数据仓库基础设施，它提供了一个类似于SQL的查询语言，用于处理大规模数据集。
Hive User-Defined Function (UDF)是一种扩展Hive功能的方法，它允许用户自定义函数来满足特定的数据处理需求。
本文将介绍如何借助Hive UDF来实现自定义函数的开发。
一、什么是Hive UDF？Hive UDF是一种通过向Hive添加自定义函数来扩展其功能的方法。
它允许用户使用Java、Python或其他编程语言来编写函数，以实现对数据的自定义处理。
UDF可以用于在查询时进行数据转换、计算、过滤和聚合等操作。
二、UDF的分类Hive UDF主要分为三类：一元函数（UDF）、聚合函数（UDAF）和窗口函数（UDTF）。
1. 一元函数 (UDF)：针对单一输入返回单一输出的函数，例如对字符串进行大小写转换、对日期进行格式化等。
2. 聚合函数 (UDAF)：用于对一组输入进行聚合计算并返回单一结果的函数，例如求和、平均值、最大值、最小值等。
3. 窗口函数 (UDTF)：用于在特定窗口或分区上进行函数计算，并将结果作为表返回。
三、开发Hive UDF的步骤以下是使用Java语言开发Hive UDF的步骤：1. 准备开发环境：在开始之前，确保已正确安装配置了Java开发环境和Hive。
2. 创建Java类：创建一个扩展Hive UDF的Java类，该类需要继承Hive UDF基类。
例如，创建一个名为CustomUDF的类。
3. 实现函数逻辑：在CustomUDF类中实现eval方法，该方法接收输入参数并返回结果。
可以根据业务需求，在eval方法中编写数据处理逻辑。
4. 编译打包：将CustomUDF类编译为Java字节码，并将其打包为JAR文件。
5. 部署UDF：将JAR文件上传到Hive服务器，并在Hive会话中加载UDF。
自定义udf函数
自定义udf函数随着数据处理在现代计算机系统中的重要性日益提高，UDF（用户定义函数）的作用也越来越受到重视。
UDF，也称自定义UDF函数，是一种自定义的函数，可以极大地提高处理数据的效率。
因此，许多软件开发人员都在尝试开发UDF函数，以更好地实现数据处理和分析的目标。
UDF函数可以定义为一个独立的子程序，具有独立的参数和返回值定义。
UDF函数通常可以处理多元数据，还可以传递算法，使用它来转换和操作数据。
它可以处理复杂的数据，如图像数据，图形数据，多维数据，空间数据等等，而且可以对数据进行更多高级操作，如模式识别，信号处理等等，从而大大提高了处理数据的效率。
现在的UDF函数的使用已经普遍开放，各种外部软件开发人员可以快速开发自定义UDF函数，并且在现有系统中进行实现，以更好地满足客户需求。
为了让UDF函数更好地应用于实际工作，外部软件开发人员也需要考虑一些重要的技术问题，如使用UDF函数的计算引擎，系统架构和数据库等等。
使用UDF函数的计算引擎要考虑的第一个问题是，它是否支持UDF函数？另外，为了让UDF函数更加灵活、有效地工作，它的计算引擎要支持UDF函数的一些关键特性，如支持条件计算，支持排序和排序，支持多个参数，支持嵌入式查询等等，并且要具备良好的性能。
其次，外部软件开发人员需要考虑UDF函数的系统架构问题。
UDF 函数的系统架构可以分为两个层次：计算引擎层和数据库层。
计算引擎层负责处理数据，提供各种函数操作，允许调用UDF函数，以便进行更复杂的计算操作；数据库层则负责存储和维护数据，提供存储检索机制，提供专业的数据处理功能，允许用户注册自定义UDF函数，以便可以更好地利用其进行数据处理。
最后，还需要考虑UDF函数的数据库问题。
UDF函数使用的数据库要具备高性能，高可靠性和安全性，支持多种数据库技术，能够按需提供动态数据服务，支持用户自定义UDF函数，允许用户在数据库中调用UDF函数，并能够处理大量数据的需求。
udf编译
udf编译UDF编译什么是UDF？UDF（User Defined Function）即用户自定义函数，是一种用户可以自行编写并添加到数据库中的函数。
它可以扩展数据库的功能，使得用户可以使用自己定义的函数来完成一些特定的操作。
UDF编译过程在MySQL中，UDF是通过动态链接库（DLL）实现的。
因此，要使用UDF，必须先将其编译成动态链接库。
1. 编写UDF源代码首先需要编写一个C/C++源文件来实现自己想要实现的功能。
这个源文件需要包含以下内容：- 头文件：包含必要的头文件，如mysql.h、stdio.h等。
- 函数声明：声明需要实现的函数。
- 函数定义：实现需要实现的函数。
例如，下面是一个简单的UDF源代码示例：```#include <stdio.h>#include <mysql.h>my_bool hello_init(UDF_INIT *initid, UDF_ARGS *args, char *message);void hello_deinit(UDF_INIT *initid);char* hello(UDF_INIT *initid, UDF_ARGS *args, char* result, unsigned long* length, char* is_null, char* error);my_bool hello_init(UDF_INIT *initid, UDF_ARGS *args, char *message){return 0;}void hello_deinit(UDF_INIT *initid){return;}char* hello(UDF_INIT *initid, UDF_ARGS *args, char* result, unsigned long* length, char* is_null, char* error){sprintf(result, "Hello, %s!", args->args[0]);*length = strlen(result);return result;}```这个UDF实现的功能是将输入的字符串加上“Hello, ”前缀输出。
阿里云 udf函数
阿里云 udf函数阿里云UDF函数是阿里云提供的一种自定义函数，可以在MaxCompute等阿里云大数据平台上使用。
UDF函数可以根据用户的需求，自定义函数的功能和逻辑，扩展平台的计算能力，提高数据处理的效率和灵活性。
一、UDF函数的定义和特点UDF函数全称为User-Defined Function，即用户自定义函数。
它是一种特殊类型的函数，允许用户根据自己的需求，编写并注册自己的函数。
UDF函数可以在SQL查询中直接调用，实现自定义的计算逻辑。
UDF函数具有以下特点：1. 可以根据用户需求自定义函数的功能和逻辑。
2. 可以接受多个输入参数，并返回一个结果。
3. 可以在SQL查询中直接调用，非常方便。
4. 可以在大数据平台上高效地进行数据处理和计算。
二、UDF函数的使用场景UDF函数在大数据处理中有广泛的应用场景，例如：1. 数据清洗和预处理：通过自定义的UDF函数，可以快速、灵活地对原始数据进行清洗、过滤、转换等操作，提高数据质量和准确性。
2. 数据转换和格式化：通过UDF函数，可以将数据从一种格式转换为另一种格式，例如将时间戳转换为日期格式，或者将字符串转换为数字格式。
3. 复杂计算和逻辑处理：通过UDF函数，可以实现更加复杂的计算和逻辑处理，例如统计某个指标的平均值、最大值、最小值等，或者根据一定的规则进行数据分类和标记。
4. 自定义业务规则：通过UDF函数，可以根据业务需求，实现自定义的业务规则，例如根据用户的购买记录，判断用户的购买偏好，或者根据用户的浏览行为，推荐相关的商品。
三、UDF函数的开发和使用步骤开发和使用UDF函数的步骤如下：1. 开发UDF函数：根据自己的需求，编写UDF函数的代码逻辑，实现所需的功能。
2. 注册UDF函数：将开发好的UDF函数注册到阿里云大数据平台上，使其可以被查询语句调用。
3. 调用UDF函数：在SQL查询语句中，通过函数名和参数列表调用已注册的UDF函数，获取计算结果。
udf、udaf、udtf函数定义与用法
udf、udaf、udtf函数定义与用法UDF (User-Defined Function) 是用户自定义的函数，它可以接收一个或多个输入参数，并返回一个输出值。
UDF 可以在 SQL 查询中使用，用于数据的转换和处理。
UDF 可以是纯函数，即对于相同的输入参数，始终返回相同的输出值。
UDAF (User-Defined Aggregate Function) 是用户自定义的聚合函数，它可以接收一组输入参数，并返回一个聚合结果。
UDAF 可以在 SQL 查询中使用，用于对数据进行聚合操作，如计算平均值、求和等。
UDAF 可以迭代地处理输入数据，最终返回一个聚合结果。
UDTF (User-Defined Table Function) 是用户自定义的表函数，它可以接收一个或多个输入参数，并返回一个表作为输出。
UDTF 可以在 SQL 查询中使用，用于生成复杂的查询结果。
UDTF 的输出表可以有一个或多个列，并且可以被其他 SQL 查询引用。
下面是 UDF、UDAF 和 UDTF 的定义和用法示例：UDF 定义和用法示例：```sqlCREATE FUNCTION my_udf(param INT) RETURNS INTBEGINDECLARE result INT;-- UDF 逻辑处理SET result = param * 2;RETURN result;END;-- 使用 UDFSELECT my_udf(5); -- 输出结果为 10```UDAF 定义和用法示例：```sqlCREATE FUNCTION my_udaf() RETURNS INTBEGINDECLARE result INT;-- UDAF 逻辑处理SET result = 0;RETURN result;END;-- 使用 UDAFSELECT my_udaf(column) FROM table;```UDTF 定义和用法示例：```sqlCREATE FUNCTION my_udtf(param INT) RETURNS TABLE (col1 INT, col2 STRING)BEGINDECLARE @output TABLE (col1 INT, col2 STRING);-- UDTF 逻辑处理INSERT INTO @output VALUES (param, "abc");RETURN;END;-- 使用 UDTFSELECT * FROM my_udtf(5); -- 输出结果为一个包含一行数据的表 (5, "abc")```注意：UDF、UDAF 和 UDTF 的具体语法和用法可能会根据不同的数据库系统而有所差异，请根据具体的数据库系统文档进行参考。
FLUENT教材 7.自定义函数UDF
Name
Arguments
Arguments Type
Return Type
DEFINE_ADJUST
domain
Domain *domain
void
该函数在每一步迭代开始前，即在求解输运方程前执行。可以用来修改调节流场变量，计算积分或微分等。参数
domain 在执行时，传递给处理器，通知处理器该函数作用于整个流场的网格区域。 如何激活该函数请参见 4.6，具体求解例子见 5.3， 5.6 和 5.7 。
UDF 使用宏 DEFINE_ 定义，括号列表中第一个参数代表函数名。例如 DEFINE_PROFILE(inlet_x_velocity ， thread， position) 定义了一个名为 inlet_x_velocity 的函数。
! 所有函数名必须小写 紧接着函数名的是函数的输入参数，如上函数
我们可以用 UDFs 来定义：
a) 边界条件
b) 源项 c) 物性定义（除了比热外）
d) 表面和体积反应速率
e) 用户自定义标量输运方程 f) 离散相模型（例如体积力，拉力，源项等）
g) 代数滑流（ algebraic slip ）混合物模型（滑流速度和微粒尺寸） h) 变量初始化
i) 壁面热流量 j) 使用用户自定义标量后处理 边界条件 UDFs 能够产生依赖于时间，位移和流场变量相关的边界条件。例如，我们可以定义依赖于流动时间的
1. DEFINE_DRIFT_DIAMETER
2. DEFINE_SLIP_VELOCITY
7.2.4.2 数据类型的定义 作为对 C 语言数据类型的补充，
和 Domain 。
FLUENT 定义了几种特殊的数据类型，
最常用的是： Thread，cell_t ，face_t，Node
fluent udf使用自定义场函数
fluent udf使用自定义场函数
在ANSYS Fluent中，用户自定义函数（User-Defined Functions, UDFs）是一种强大的工具，允许用户自定义和扩展Fluent的功能。
如果你想使用自定义场函数，可以通过编写UDF来实现。
以下是一个简单的步骤说明如何使用UDF来定义一个自定义场函数：
1.确定需求：首先明确你想要定义的场函数的性质和行为。
例如，
你可能想定义一个自定义的速度场、压力场或其他物理场。
2.编写UDF：使用C语言（或其他支持的语言）编写UDF。
UDF需
要遵循特定的接口和语法。
你可以查阅ANSYS Fluent的官方文档，了解如何编写UDF。
3.编译UDF：将编写的UDF文件编译成动态链接库（DLL）文件，以
便Fluent可以加载和使用它。
4.加载UDF：在Fluent中加载编译的UDF DLL文件。
这通常需要在
启动Fluent之前或通过特定的命令在Fluent中加载DLL文件。
5.定义和使用场函数：一旦UDF被加载，你可以在Fluent的模型中
定义和使用这个自定义场函数。
例如，你可以在域设置、材料属性或其他需要这个场函数的上下文中引用它。
6.运行和验证：运行Fluent模拟，并验证自定义场函数的正确性和
有效性。
需要注意的是，使用UDF开发自定义场函数需要一定的编程和
数值模拟经验。
务必确保你的UDF是正确的、有效的，并遵循Fluent 的规范和最佳实践。
此外，由于UDF具有很高的灵活性，因此在使用它们时要小心，确保不会引入错误或不稳定因素。
用户自定义函数(UDF)是用户使用C语言编写的函数,它可
用户自定义函数（UDF）是用户使用C语言编写的函数，它可以被FLUENT 求解器动态地加载，从而增强FLUENT 软件的现有功能。
每一个UDF 都要在程序的开头包含udf.h 文件（#include ”udf.h”），使得在程序编译过程中，DEFINE宏以及其它由FLUENT 提供的宏和函数所定义的内容都能被引用。
UDF是用FLUENT提供的函数声明语句来定义的，这些函数声明语句被包含在DEFINE宏中，而DEFINE宏的定义包含在udf.h头文件中：
DEFINE_MACRONAME(udf_name，passed-in variables)
其中，圆括号内的第一个哑元是UDF 的名字，名字必须用小写字母定义。
DEFINE 宏中的
第二个哑元是从FLUENT 求解器传送到UDF 中的变量。
一般DEFINE 宏包括以下5种：
（1）DEFINE_ADJUST DEFINE_ADJUST 是一个一般用途的宏，它用来调整或修改FLUENT 的变量，且变量作为自变量而不被传送。
（2）DEFINE_EXECUTE_AT_END
（3）DEFINE_INIT
（4）DEFINE_ON_DEMAND
（5）DEFINE_RW_FILE。
udf exp函数
udf exp函数
UDF（User-Defined Function）是用户自定义函数的缩写，而exp函数是指数函数。
在很多编程语言和数据库管理系统中，都支持用户自定义函数和指数函数。
用户自定义函数是指用户根据自己的需求编写的函数，这些函数可以根据用户的具体要求进行定制，以满足特定的计算需求。
用户自定义函数可以大大增强程序的灵活性和可扩展性，使得程序可以更好地适应不同的应用场景。
指数函数（exp函数）是数学中常用的一种函数，通常表示为e 的x次幂，其中e是自然对数的底数，x是指数。
在很多编程语言和数据库管理系统中，也提供了exp函数来计算指数值，这在很多科学计算和工程计算中都非常有用。
当把这两个概念结合起来时，UDF exp函数可以理解为用户自定义的指数函数。
这种函数可以根据用户的具体需求来定义指数函数的计算方式，使得用户可以根据自己的需求来进行指数计算。
用户可以根据自己的需求来定义指数函数的参数和返回值，从而实现更加灵活和定制化的指数计算。
在实际的编程和数据库开发中，用户自定义的指数函数可以被用于各种复杂的计算场景，比如金融领域的复利计算、科学计算中的指数增长模型等等。
通过用户自定义函数和指数函数的结合，可以实现更加灵活和强大的计算能力，满足各种复杂的计算需求。
总的来说，UDF exp函数是指用户自定义的指数函数，它可以根据用户的具体需求来定制指数计算的方式，从而实现更加灵活和定制化的指数计算。
这种函数在实际的编程和数据库开发中具有非常重要的作用，可以满足各种复杂的计算需求。
SQLSERVER用户自定义函数（UDF）深入解析
SQLSERVER⽤户⾃定义函数（UDF）深⼊解析本⽂内容概要：1. UDF 概念、原理、优缺点、UDF 的分类2. 详细讲述3种 UDF 的创建、调⽤⽅法以及注意事项3. UDF 的实践建议基本原理：UDF：user-defined functions，⽤户⾃定义函数的简称。
UDF 是⼀个例程，它接受参数、执⾏操作并返回该操作的结果。
根据定义，结果可以是标量值（单个）或表。
UDF 的优点：1. UDF 可以把复杂的逻辑嵌⼊到查询中。
UDF 可以为复杂的表达式创建新函数。
2. UDF 可以运⽤在⼀个表达式或 SELECT 语句的 FROM ⼦句中，并且还可以绑定到架构。
此外，UDF 还可以接受参数。
UDF 有助于实施⼀致性和可重⽤性。
UDF 的缺点：该函数⼀旦误⽤会产⽣潜在的性能问题。
必须针对WHERE⼦句的每⼀⾏执⾏的任何函数，不管是⽤户定义的函数还是系统函数，都将减慢执⾏速度。
UDF 的类型：UDF 主要有 3 种类型（SQL Server Management Studio 把内联表值函数与多语句表值函数放到了⼀个组中）：1. 标量函数2. 内联表值函数3. 多语句表值函数⼀、标量函数标量函数是返回⼀个具体值的函数。
函数可以接收多个参数、执⾏计算然后返回⼀个值。
返回值通过RETURN命令返回。
⽤户定义的函数中的每个可能代码路径都以RETURN命令结尾。
标量函数可以运⽤于 SQL Server 中的任何表达式，甚⾄在 CHECK 约束的表达式中也可以使⽤（但不推荐这种⽤法）。
函数限制标量函数必须是确定性的，也就是说标量函数必须反复地为相同的输⼊参数返回相同的值。
因此，如newid()函数和rand()函数不允许出现在标量函数中。
不允许⽤户定义标量函数更新数据库、调⽤存储过程或调⽤DBCC命令，唯⼀的例外是可以更新表变量。
⽤户定义函数不能返回BLOB（⼆进制⼤型对象）数据，如text、next、timestamp和image数据类型变量。
编写自定义函数与UDF的指南与案例
编写自定义函数与UDF的指南与案例自定义函数（User Defined Function，简称UDF）是现代编程语言中常见的功能。
它允许开发人员定义自己的函数，以满足特定需求。
在数据分析和软件开发领域，自定义函数通常用于提供更高级的功能和灵活性。
本文将介绍如何编写自定义函数和UDF，并提供一些案例以帮助读者更好地理解和应用它们。
一、自定义函数的基本概念自定义函数是由开发人员编写的、满足特定需求的函数。
与编程语言中的内置函数相比，自定义函数提供了更大的灵活性和自定义能力。
开发人员可以根据自己的需求定义函数名、参数和返回值，并在程序中自由调用。
在大多数编程语言中，例如Python，Java，R等，都支持自定义函数的编写。
下面将以Python为例，介绍自定义函数的编写过程。
二、编写自定义函数的步骤1. 确定函数的目的和功能：在编写自定义函数之前，明确函数的目的和功能是非常重要的。
对于某些常见的功能，可以参考已有的内置函数，如数学运算、字符串处理等。
如果需求较为复杂，需要先分析问题，再设计函数的解决方案。
2. 定义函数名和参数：根据函数的目的和功能，给函数起个有意义的名字，并确定需要的参数。
函数名应该简洁明了，体现函数的功能。
参数可以分为必需参数和可选参数，根据实际需求进行定义。
3. 编写函数的实现代码：根据函数的目的和功能，编写相应的实现代码。
注意代码的可读性和可维护性，使用适当的注释和命名规范，提高代码质量。
在编写过程中，可以根据需要调用其他函数或者库来辅助实现。
4. 定义返回值：确定函数的返回值，即函数完成后需要返回的结果。
根据函数的功能，返回值可以是一个具体的数据类型，例如整数、浮点数、字符串等，也可以是一个数据结构，如列表、字典等。
5. 测试函数：编写好自定义函数后，需要进行测试以验证其正确性和稳定性。
可以设计一些测试用例，输入不同的参数，检查函数的输出是否符合预期结果。
如有错误或异常情况，可以根据需要进行调试和修复。
Hive自定义UDF函数
Hive⾃定义UDF函数Hive的SQL可以通过⽤户定义的函数（UDF），⽤户定义的聚合（UDAF）和⽤户定义的表函数（UDTF）进⾏扩展。
当Hive提供的内置函数⽆法满⾜你的业务处理需要时，此时就可以考虑使⽤⽤户⾃定义函数（UDF）。
UDF、UDAF、UDTF的区别：UDF（User-Defined-Function）⼀进⼀出UDAF（User-Defined Aggregation Funcation）聚集函数，多进⼀出UDTF（User-Defined Table-Generating Functions）⼀进多出，如lateral view explore()⽤户⾃定义函数（user defined function)，针对单条记录。
编写⼀个UDF，需要继承UDF类，并实现evaluate()函数。
在查询执⾏过程中，查询中对应的每个应⽤到这个函数的地⽅都会对这个类进⾏实例化。
对于每⾏输⼊都会调⽤到evaluate()函数。
⽽evaluate()函数处理的值会返回给Hive。
同时⽤户是可以重载evaluate⽅法的。
Hive会像Java的⽅法重载⼀样，⾃动选择匹配的⽅法.⼀、应⽤案例1）全⾓转半⾓package com.sjck.hive.udf;import ng.StringUtils;import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;/*** 全⾓转半⾓* @author Administrator**/public class ToSingleByte extends UDF {public static String evaluate(String val) {if(StringUtils.isNotBlank(val)){char c[] = val.toCharArray();for (int i = 0; i < c.length; i++) {if (c[i] == '\u3000') {c[i] = ' ';} else if (c[i] > '\uFF00' && c[i] < '\uFF5F') {c[i] = (char) (c[i] - 65248);}}String returnString = new String(c);return returnString;}return "";}}View Code2）⾝份证信息验证package com.sjck.hive.udf.util;import java.text.ParseException;import java.text.SimpleDateFormat;import java.util.Calendar;import java.util.Date;import org.slf4j.Logger;import org.slf4j.LoggerFactory;/*** <p>* ⾝份证合法性校验* --15位⾝份证号码：第7、8位为出⽣年份(两位数)，第9、10位为出⽣⽉份，第11、12位代表出⽣⽇期，第15位代表性别，奇数为男，偶数为⼥。
doris udf执行原理
doris udf执行原理
UDF（User-Defined Function）是用户自定义函数的缩写，是
一种用户自定义的函数，可以在特定的软件或者系统中使用。
在Doris中，UDF是指用户自定义的函数，它可以被用于SQL查询中，
用来对数据进行处理和计算。
UDF执行的原理主要包括注册、编译
和执行三个步骤。
首先，UDF需要被注册到Doris中，注册过程会将UDF的元数
据信息保存到系统的元数据存储中，以便后续的查询可以找到并使
用这个函数。
注册的过程通常是通过命令行或者特定的管理工具进
行的。
其次，一旦UDF被注册，当用户在SQL查询中调用这个函数时，Doris会对这个函数进行编译。
编译的过程会将用户在SQL中调用
的函数转化为底层的计算逻辑，这个过程可能涉及到将UDF的代码
进行解析、优化和生成执行计划等操作，最终生成可执行的代码。
最后，生成的可执行代码会被Doris执行，对输入的数据进行
处理和计算。
在执行过程中，Doris会将数据传递给UDF，并将UDF
处理后的结果返回给用户。
UDF执行的过程可能涉及到数据的读取、
计算和输出等操作，具体的执行过程会根据具体的UDF函数逻辑而有所不同。
总的来说，UDF在Doris中的执行原理包括注册、编译和执行三个步骤，通过这些步骤，用户可以在SQL查询中灵活地使用自定义的函数对数据进行处理和计算。
scala的应用--UDF：用户自定义函数
scala的应⽤--UDF：⽤户⾃定义函数在window10下安装了hadoop，⽤ida创建maven项⽬。
<properties><spark.version>2.2.0</spark.version><scala.version>2.11</scala.version><java.version>1.8</java.version></properties><dependencies><dependency><groupId>org.apache.spark</groupId><artifactId>spark-core_${scala.version}</artifactId><version>${spark.version}</version></dependency><dependency><groupId>org.apache.spark</groupId><artifactId>spark-sql_${scala.version}</artifactId><version>${spark.version}</version></dependency><dependency><groupId>org.apache.spark</groupId><artifactId>spark-streaming_${scala.version}</artifactId><version>${spark.version}</version></dependency><dependency><groupId>org.apache.spark</groupId><artifactId>spark-yarn_${scala.version}</artifactId><version>${spark.version}</version></dependency><dependency><groupId>mysql</groupId><artifactId>mysql-connector-java</artifactId><version>8.0.16</version></dependency></dependencies><build><finalName>learnspark</finalName><plugins><plugin><groupId>net.alchim31.maven</groupId><artifactId>scala-maven-plugin</artifactId><version>3.2.2</version><executions><execution><goals><goal>compile</goal><goal>testCompile</goal></goals></execution></executions></plugin><plugin><groupId>org.apache.maven.plugins</groupId><artifactId>maven-assembly-plugin</artifactId><version>3.0.0</version><configuration><archive><manifest><mainClass>learn</mainClass></manifest></archive><descriptorRefs><descriptorRef>jar-with-dependencies</descriptorRef></descriptorRefs></configuration><executions><execution><id>make-assembly</id><phase>package</phase><goals><goal>single</goal></goals></execution></executions></plugin></plugins></build>数据准备：{"name":"张3", "age":20}{"name":"李4", "age":20}{"name":"王5", "age":20}{"name":"赵6", "age":20}路径：data/input/user/user.json程序：package com.zouxxyy.spark.sqlimport org.apache.spark.SparkConfimport org.apache.spark.sql.expressions.{Aggregator, MutableAggregationBuffer, UserDefinedAggregateFunction} import org.apache.spark.sql.types.{DataType, DoubleType, LongType, StructType}import org.apache.spark.sql.{Column, DataFrame, Dataset, Encoder, Encoders, Row, SparkSession, TypedColumn} /*** UDF：⽤户⾃定义函数*/object UDF {def main(args: Array[String]): Unit = {System.setProperty("hadoop.home.dir","D:\\gitworkplace\\winutils\\hadoop-2.7.1" )//这个是⽤来指定我的hadoop路径的，如果你的hadoop环境变量没问题，可以不写val sparkConf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("UDF")// 创建SparkSessionval spark: SparkSession = SparkSession.builder.config(sparkConf).getOrCreate()import spark.implicits._// 从json中read得到的是DataFrameval frame: DataFrame = spark.read.json("data/input/user/user.json")frame.createOrReplaceTempView("user")// 案例⼀：⾃定义⼀个简单的函数测试spark.udf.register("addName", (x:String)=> "Name:"+x)spark.sql("select addName(name) from user").show()// 案例⼆：⾃定义⼀个弱类型聚合函数测试val udaf1 = new MyAgeAvgFunctionspark.udf.register("avgAge", udaf1)spark.sql("select avgAge(age) from user").show()// 案例三：⾃定义⼀个强类型聚合函数测试val udaf2 = new MyAgeAvgClassFunction// 将聚合函数转换为查询列val avgCol: TypedColumn[UserBean, Double] = ("aveAge")// ⽤强类型的Dataset的DSL风格的编程语法val userDS: Dataset[UserBean] = frame.as[UserBean]userDS.select(avgCol).show()spark.stop()}}/*** ⾃定义内聚函数(弱类型)*/class MyAgeAvgFunction extends UserDefinedAggregateFunction{// 输⼊的数据结构override def inputSchema: StructType = {new StructType().add("age", LongType)}// 计算时的数据结构override def bufferSchema: StructType = {new StructType().add("sum", LongType).add("count", LongType)// 函数返回的数据类型override def dataType: DataType = DoubleType// 函数是否稳定override def deterministic: Boolean = true// 计算前缓存区的初始化override def initialize(buffer: MutableAggregationBuffer): Unit = {// 没有名称，只有结构buffer(0) = 0Lbuffer(1) = 0L}// 根据查询结果，更新缓存区的数据override def update(buffer: MutableAggregationBuffer, input: Row): Unit = {buffer(0) = buffer.getLong(0) + input.getLong(0)buffer(1) = buffer.getLong(1) + 1}// 多个节点的缓存区的合并override def merge(buffer1: MutableAggregationBuffer, buffer2: Row): Unit = {buffer1(0) = buffer1.getLong(0) + buffer2.getLong(0)buffer1(1) = buffer1.getLong(1) + buffer2.getLong(1)}// 计算缓存区⾥的东西，得最终返回结果override def evaluate(buffer: Row): Any = {buffer.getLong(0).toDouble / buffer.getLong(1)}}/*** ⾃定义内聚函数(强类型)*/case class UserBean (name : String, age : BigInt) // ⽂件读取数字默认是BigInt case class AvgBuffer(var sum: BigInt, var count: Int)class MyAgeAvgClassFunction extends Aggregator[UserBean, AvgBuffer, Double] { // 初始化缓存区override def zero: AvgBuffer = {AvgBuffer(0, 0)}// 输⼊数据和缓存区计算override def reduce(b: AvgBuffer, a: UserBean): AvgBuffer = {b.sum = b.sum + a.ageb.count = b.count + 1// 返回bb}// 缓存区的合并override def merge(b1: AvgBuffer, b2: AvgBuffer): AvgBuffer = {b1.sum = b1.sum + b2.sumb1.count = b1.count + b2.countb1}// 计算返回值override def finish(reduction: AvgBuffer): Double = {reduction.sum.toDouble / reduction.count}override def bufferEncoder: Encoder[AvgBuffer] = Encoders.productoverride def outputEncoder: Encoder[Double] = Encoders.scalaDouble}。
SparkSQL用户自定义函数UDF、用户自定义聚合函数UDAF教程（Java踩坑教学版）
+---+----+---+ | a| _c1| c| +---+----+---+
| 1|null| d| | 2| b| d| | 3| c| d| | 4|null| d| +---+----+---+
其中比较关键的就是这句:
sqlContext.udf().register("isNull", (String field,String defaultValue)->field==null?defaultValue:field, DataTypes.StringType);
@Override public StructType inputSchema() {
List<StructField> structFields = new ArrayList<>(); structFields.add(DataTypes.createStructField( "field1", DataTypes.StringType, true )); return DataTypes.createStructType( structFields ); }
import java.util.ArrayList; import java.util.List;
/** * Created by xinghailong on 2017/2/23. */ public class test3 {
public static void main(String[] args) { //创建spark的运行环境 SparkConf sparkConf = new SparkConf(); sparkConf.setMaster("local[2]"); sparkConf.setAppName("test-udf"); JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(sparkConf); SQLContext sqlContext = new SQLContext(sc); //注册自定义方法 sqlContext.udf().register("isNull", (String field,String defaultValue)->field==null?defaultValue:field, DataTypes.StringType); //读取文件 JavaRDD<String> lines = sc.textFile( "C:\\test-udf.txt" ); JavaRDD<Row> rows = lines.map(line-> RowFactory.create(line.split("\\^")));
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real temp = C_T(cell, thread);
if (temp > 288.)
mu_lam = 5.5e-3;
else if (temp > 286.)
mu_lam = 143.2135 - 0.49725 * temp;
• 边界条件
• 材料性质
• 表面与体积反应速率
• 输运方程源项
• 用户标量输运方程（UDS）
• 调节每次迭代值
• 初始化流场
• 异步执行
• 后处理改善
• 模型改进（离散项模型,多相混合物模型，辐射
模型等）
4
UDF举例
上壁面温度 300K
绝
绝
热
热
壁
壁
面
面
温度: 315K
温度分布
5
Profile处理
(t
3.49E+02 3.50E+02 3.50E+02 3.47E+02 3.46E+02 3.44E+02 3.41E+02 3.39E+02
3.36E+02 3.33E+02 3.31E+02 3.28E+02 3.26E+02 3.24E+02 3.22E+02 3.20E+02
3.19E+02 3.18E+02 3.17E+02 3.16E+02 3.16E+02 3.16E+02 3.15E+02 3.15E+02
初值条件及求解与结果检查等）
7
UDF处理温度
#include "udf.h"
DEFINE_PRO, thread, position)
{
real x[ND_ND];
/* this will hold the position vector */
real y;
face_t f;
begin_f_loop(f, thread)
((Temp point 26)
(x
0.00E-03 2.00E-03 4.00E-03 6.00E-03 8.00E-03 1.00E-02 1.20E-02 1.40E-02 1.60E-02 1.80E-02 2.00E-02 2.20E-02 2.40E-02 2.60E-02 2.80E-02 3.00E-02 3.20E-02 3.40E-02 3.60E-02 3.80E-02 4.00E-02 4.20E-02 4.40E-02 4.60E-02 4.80E-02 5.00E-02 )
3.15E+02 3.15E+02 ))
6
Profile处理要点
• (和一般计算一样设置求解器,模型等） • Define－Profile－Read （数据） • Define－BoundaryCondition－所需设置的
面－Thermal－Temperature－Temp t • （和一般计算一样，设置其它边值条件、
用户自定义函数
UDF
1
用户自定义函数
• 用户自定义函数或UDF 是用户自编的程 序它可以被动态的连接到Fluent 求解器上 来提高求解器性能用户自定义函数用C 语言编写使用DEFINE 宏来定义UDFs 中 可使用标准C 语言的库函数也可使用预 定义宏Fluent Inc.提供通过这些预定义宏 可以获得Fluent 求解器得到的数据
{
F_CENTROID(x,f,thread);
y = x[0];
F_PRO) = 315. + (y-.044)*(y-.044)/.044/.044*35.;
}
end_f_loop(f, thread)
8
}
UDF设置边界温度处理要点
• (和一般计算一样设置求解器,模型等） • Define－User defined－Functions－
（Interpreted Or Compiled）－编译 • Define－BoundaryCondition－所需设置的
面－Thermal－Temperature－Bottom Temperature • （和一般计算一样，设置其它边值条件、 初值条件及求解与结果检查等）
9
侧面与地面两处UDF
10
(y
0.00E+00 0.00E+00 0.00E+00 0.00E+00 0.00E+00 0.00E+00 0.00E+00 0.00E+00 0.00E+00 0.00E+00 0.00E+00 0.00E+00 0.00E+00 0.00E+00 0.00E+00 0.00E+00 0.00E+00 0.00E+00 0.00E+00 0.00E+00 0.00E+00 0.00E+00 0.00E+00 0.00E+00 0.00E+00 0.00E+00 )
15
局部变量
• 局部变量只用于单一的函数中。当函数 调用时,就被创建了，函数返回之后，这 个变量就不存在了，局部变量在函数内 部（大括号内）声明。在下面的例子中， mu_lam和temp是局部变量。
16
DEFINE_PROPERTY(cell_viscosity, cell, thread)
{
real mu_lam;
12
}
边界温度分布
左侧温度分布
下面温度分布
13
场温度分布
14
UDF编写－用C语言
• 注释 /* 这是刘某人讲课示范用的程序 */
• 数据类型 Int:整型 Long：长整型 Real：实数 Float:浮点型 Double:双精度 Char:字符型
UDF解释函数在单精度算法中定义real类型为float型,在双精度算法宏定义 real为double型。因为解释函数自动作如此分配，所以使用在UDF中声明所有的 float和double数据变量时使用real数据类型是很好的编程习惯。
2
UDF分类与区别
• UDFs 使用时可以被当作解释函数或编译函数 • 解释函数在运行时读入并解释 • 编译UDFs 则在编译时被嵌入共享库中并与
Fluent 连接
• 解释UDFs 用起来简单但是有源代码和速度方 面的限制不足。编译型UDFs 执行起来较快也
没有源代码限制但设置和使用较为麻烦
3
UDF的用途－满足用户个性化需求
定义一个以上UDF
上壁面温度 300K
温
度
绝
抛
热
物
壁
线
面
分
布
温度: 315Ke "udf.h"
DEFINE_PRO, thread, position)
{
程序1
}
DEFINE_PRO, thread, position)
{
程序2
}
DEFINE_PRO)
{
程序3。。。。。。