我可以从ApacheSpark UDF（java）返回一个Tuple2吗？

我需要一个UDF2，它接受两个参数作为输入，对应于String和mllib.linalg.Vector类型的两个Dataframe列，并返回一个Tuple2。这可行吗？如果是，如何注册此udf（）

自定义项定义如下：

UDF2<String, org.apache.spark.mllib.linalg.Vector, Tuple2<String, org.apache.spark.mllib.linalg.Vector>> get_item_data =
            (String id, org.apache.spark.mllib.linalg.Vector features) -> {
        return new Tuple2<>(id, features);
    };

import org.apache.spark.sql.types.DataType;
import org.apache.spark.sql.types.DataTypes;
import org.apache.spark.mllib.linalg.VectorUDT;

List<StructField> fields = new ArrayList<>();
fields.add(DataTypes.createStructField("id", DataTypes.StringType, false));
fields.add(DataTypes.createStructField("features", new VectorUDT(), false));
DataType schema = DataTypes.createStructType(fields);

UDF2获取项目数据=
（字符串id，org.apache.spark.mllib.linalg.Vector features）->{
返回新的Tuple2（id，features）；
};

有一个

模式

，可定义如下：

UDF2<String, org.apache.spark.mllib.linalg.Vector, Tuple2<String, org.apache.spark.mllib.linalg.Vector>> get_item_data =
            (String id, org.apache.spark.mllib.linalg.Vector features) -> {
        return new Tuple2<>(id, features);
    };

import org.apache.spark.sql.types.DataType;
import org.apache.spark.sql.types.DataTypes;
import org.apache.spark.mllib.linalg.VectorUDT;

List<StructField> fields = new ArrayList<>();
fields.add(DataTypes.createStructField("id", DataTypes.StringType, false));
fields.add(DataTypes.createStructField("features", new VectorUDT(), false));
DataType schema = DataTypes.createStructType(fields);