Apache spark Spark 1.6中的自定义项重新分配到val错误

我正在使用Spark 1.6

下面的udf用于清除地址数据

sqlContext.udf.register("cleanaddress", (AD1:String,AD2: String, AD3:String)=>Boolean = _.matches("^[a-zA-Z0-9]*$"))

UDF名称：cleanaddress 三个输入参数来自数据帧列（AD1、AD2和AD3）

请有人帮我修复下面的错误

我正在尝试编写udf，它接受三个参数（dataframe的3个地址列），计算并只给出过滤器记录

Error:
Error:(38, 91) reassignment to val
    sqlContext.udf.register("cleanaddress", (AD1:String, AD2: String, AD3:String)=>Boolean = _.matches("^[a-zA-Z0-9]*$"))

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对于给定的代码，您的逻辑不太清楚。您可以做的是返回一个有效地址数组，如下所示：

sqlContext.udf.register("cleanaddress", (AD1:String, AD2: String, AD3:String)=> Seq(AD1,AD2,AD3).filter(_.matches("^[a-zA-Z0-9]*$")))

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请注意，这将返回一个复杂列（即数组）

您好，先生，我正在尝试这样做。将函数传递给每个列。sqlContext.udf.register（“cleanaddress”，（AD:String）=>Seq（AD.filter（^[a-zA-Z0-9]*$”）匹配），但如果值是非字母数字，则会被NULL或空字符串替换。如果我们可以修改函数，请帮助我。非常感谢