Apache spark 如何使用udf函数从数据帧中删除特殊字符

我是spark sql的学习者。有人能帮我解决以下问题吗

包名称：sparksql，类名：custommethod，方法名称：removespecialchar

在scala中创建自定义方法，该方法将1个字符串作为参数，1个返回类型字符串

方法必须删除所有特殊字符编号0到9-？，/\u（）[]使用replaceall函数从dataframe一列开始。 输入：windows-X64（操作系统） 输出：windows x操作系统

我有一个名为df1的数据帧，在另一个名为sparksql2的类中有6列

3.导入包，在sparksql2类中实例化custommethod方法，并将上述步骤中生成的方法注册为udf以调用spark sql dataframe

在DSL中调用上述udf，方法是将single columnname作为参数传递，以从dataframe中删除特殊字符，并将结果作为json保存到hdfs位置

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您不需要UDF，只需使用plain spark并在带有regexp_replace的函数中定义它即可

举个例子：

import org.apache.spark.sql.{SparkSession,DataFrame}
import org.apache.spark.sql.functions.regexp_replace

def removeFromColumn(spark: SparkSession, columnName: String, df: DataFrame) =
      df.select(regexp_replace(
         df(columnName), 
         "[0-9]|\\[|\\]|\\-|\\?|\\(|\\)|\\,|_|/", 
         ""
      ).as(columnName))

使用此功能，您可以在数据帧上使用它，而无需注册UDF：

import spark.implicits._

val df = Seq("2res012-?,/_()[]ult").toDF("columnName")

removeFromColumn(spark, "columnName", df)

输出：

+----------+
|columnName|
+----------+
|    result|
+----------+