Scalar UDF

Scalar UDF是最基本的行处理函数，它接受零个或多个输入参数，并对这一行数据进行操作，最终返回一行结果。

通常Scalar UDF适用于数学运算、复杂类型转换和自定义格式化等行处理的场景。

Scalar UDF的行为与内置函数非常相似，但其具体实现由用户自定义。

示例

建立连接。

import os
from aura_frame.multimodal import ai_lake

target_database = "test"
conn = ai_lake.connect(
    aura_endpoint=os.getenv("AURA_ENDPOINT"),

    aura_endpoint_name=os.getenv("AURA_ENDPOINT_NAME"),
    aura_workspace_id=os.getenv("AURA_WORKSPACE"),
    lf_catalog_name=os.getenv("AURA_CATALOG"),
    access_key=os.getenv("access_key"),
    secret_key=os.getenv("secret_key"),
    default_database=target_database,
    use_single_cn_mode=True
)

定义并注册UDF。

def add_udf(lhs: int, rhs: int) -> int:
    return lhs + rhs

def calculate_product(price: float, quantity: int) -> float:    
    return price * quantity

conncreate_scalar_function(
    add_udf,
    database=db,
    comment="To test create_scalar_function"
)

获取UDF。

udf = conn.get_function("add_udf", database=target_database)

使用UDF并执行。

# 使用UDF
ds = connload_dataset(name="your-table", schema="your-schema")
ds = ds.map(fn=udf, on=[ds.price, ds.quantity], as_col="sum_column")
ds.select_columns([ds.price, ds.quantity, ds.sum_column])
ds.show(limit=1)

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