Apache spark Spark 2.1.1：如何将变量绑定到结构化流式查询

我想使用变量来选择两个变量值范围内的条目。我的SQL查询是

String SQL=“Select count（*）FROM event_time=LOWERTIME（'1'）”的记录。在这个查询中，
UPPERTIME（'1'）
和
LOWERTIME（'1'）
是自定义项，有定义

spark.udf（）.register（“LOWERTIME”，新UDF1（）{
@重写公共字符串调用（字符串下限时间）{
System.out.println（“lowerTime=“+lowerTime.toString（））；
返回lowerTime.toString（）；
}
}，DataTypes.StringType）；
spark.udf（）.register（“UPPERTIME”，新UDF1（）{
@重写公共字符串调用（字符串上限时间）{
System.out.println（“upperTime=“+upperTime.toString（））；
返回upperTime.toString（）；
}
}，DataTypes.StringType）；

传递给UDF的参数是伪参数，我实际返回的是全局变量“upperTime和lowerTime”

当我运行上面的查询时，它显示表中所有条目的计数，但根据条件，它应该显示与给定范围内条目数相对应的计数。出了什么问题？
我猜您在驱动程序中更改了这些全局变量，而执行器没有看到这些更改。执行器进程通常位于不同的节点上，因此它无法访问另一节点中另一进程中的正常变量

通常，在Spark中使用全局变量是个坏主意。Spark提供在执行器和驱动程序之间共享变量。
谢谢@zsxwing，但是我想与SQL查询绑定的变量不是只读的，而是在满足特定条件后，我想通过一些常量值来增加它们。我认为您不能在Spark作业期间广播您的更改。此外，似乎您假定了处理数据的顺序？这通常是错误的。