Scala 字符串置换火花udf

我正在使用scala将一个pig脚本转换为spark 1.6，我有一个包含字符串的数据帧，我想按一定顺序交换字符。
例如：

+----------------+
|            Info|
+----------------+
|8106f510000dc502|
+----------------+

我想把它转换成这样的顺序[3,1,5,7,6，（8-16），4,2]

这是我使用java的pig UDF，它正在工作：

public class NormalizeLocInfo extends EvalFunc<String>
{
    public String exec(Tuple input) throws IOException {
        if (input == null || input.size() == 0)
            return null;
        try{
            char [] ca = ((String)input.get(0)).toCharArray();
            return (
                    new StringBuilder().append(ca[3]).append(ca[0]).append(ca[5]).append(ca[7]).append(ca[6]).append(ca[8]).append(ca[9]).append(ca[10])
               .append(ca[11]).append(ca[12]).append(ca[13]).append(ca[14]).append(ca[15]).append(ca[16]).append(ca[4]).toString().toUpperCase()
               );
        }catch(Exception e){throw new IOException("UDF:Caught exception processing input row :"+input.get(0), e);}
    }
  }

公共类NormalizeLocInfo扩展了EvalFunc
{
公共字符串exec（元组输入）引发IOException{
if（input==null | | input.size（）==0）
返回null；
试一试{
char[]ca=（（字符串）input.get（0））.toCharArray（）；
返回(
新建StringBuilder（）.append（ca[3]）.append（ca[0]）.append（ca[5]）.append（ca[7]）.append（ca[6]）.append（ca[8]）.append（ca[9]）.append（ca[10]）
.append（ca[11]）.append（ca[12]）.append（ca[13]）.append（ca[14]）.append（ca[15]）.append（ca[16]）.append（ca[4]）.toString（）.toUpperCase（）
);
}catch（异常e）{throw new IOException（“UDF:catch异常处理输入行：”+input.get（0），e）；}
}
}

如何使用scala将其更改为spark udf？

---

感谢您

这是您如何在spark中为您的函数定义自定义项函数的方法

   import org.apache.spark.sql.functions._

    val exec = udf((input : String) => {
      if (input == null || input.trim == "") ""
      else {
        Try{
          val ca = input.toCharArray
          List(3,1,5,7,6,9,10,11,12,13,14,15,16,4,2).map(a=>ca(a-1)).mkString
        } match{
          case Success(data) => data
          case Failure(e)  =>
            println(e.printStackTrace())
            ""
        }
      }
    })

可以将函数与withColumn（）一起用作

---

希望这有帮助

您好；我的程序无法识别

导入scala.util.{Try，Success，Failure}

和未找到值Try；感谢您尝试导入import scala.util.{Failure，Success，try}和try not trythank you@Shankar获取您的答案和时间；当我使用你的代码时，我得到了一个空列。请你给我解释一下你的方法，以及为什么我得到一个空栏。非常感谢。

   import org.apache.spark.sql.functions._

    val exec = udf((input : String) => {
      if (input == null || input.trim == "") ""
      else {
        Try{
          val ca = input.toCharArray
          List(3,1,5,7,6,9,10,11,12,13,14,15,16,4,2).map(a=>ca(a-1)).mkString
        } match{
          case Success(data) => data
          case Failure(e)  =>
            println(e.printStackTrace())
            ""
        }
      }
    })

val dfNew = df.withColumn("newCol", exec($"oldCol"))