相对于使用MapReduce或者Spark Application的方式进行数据分析，使用Hive SQL或Spark SQL能为我们省去不少的代码工作量，而Hive SQL或Spark SQL本身内置的各类UDF也为我们的数据处理提供了不少便利的工具，当这些内置的UDF不能满足于我们的需要时，Hive SQL或Spark SQL还为我们提供了自定义UDF的相关接口，方便我们根据自己的需求进行扩展。
在Hive的世界里使用自定义UDF的过程是比较复杂的。我们需要根据需求使用Java语言开发相应的UDF（UDAF、UDTF），然后将UDF的代码及其依赖编译打包为Jar，使用方法有两种：
（1）临时函数
在一次会话（Session）中使用如下语句创建临时函数：
ADD JAR /run/jar/udf_test.jar;
CREATE TEMPORARY FUNCTION my_add AS 'com.hive.udf.Add';
这种方式有一个缺点：每一次会话过程中使用函数时都需要创建，而且仅在当前会话中有效。
（2）永久函数
这个特性需要高版本的Hive支持，它的好处是可以将UDF Jar存放至HDFS，函数仅需要创建一次即可以永久使用，如下：
CREATE FUNCTION func.ipToLocationBySina AS 'com.sina.dip.hive.function.IPToLocationBySina' USING JAR 'hdfs://dip.cdh5.dev:8020/user/hdfs/func/location.jar';
虽然永久函数相对于临时函数有一定优势，但Java语言的开发门槛很大程度上妨碍了UDF在实际数据分析过程中使用，毕竟我们的数据分析师多数是以Python、SQL为主要分析工具的，每一次UDF的开发都需要工程师的参与，开发效率与应用效果都是不是很好（可能需要频繁更新UDF的问题），PySpark的出现确很好地解决了这个问题：它可以非常方便地将一个普通的Python函数注册为一个UDF。
为了说明如何在Spark(Hive) SQL中的使用Python UDF，我们首先模拟一张数据表，为了简单起见，该表仅有一行一列数据：
我们模拟了一张数据表temp_table，该表仅有一列，其中列名称为col，列类型为字符串且不允许包含Null，输出结果：
我们在表temp_table的基础之上演示UDF的使用方法：
首先我们定义一个普通的Python函数：func_string，为了简单起见它没有任何参数，仅仅返回一个简单的字符串；
然后我们通过HiveContext registerFunction即可以将函数func_string注册为UDF，registerFunction接收两个参数：UDF名称、UDF关联的Python函数；
最后我们可以在Spark(Hive) SQL中使用这个UDF，输出结果：
我们需要注意的是，HiveContext registerFunction实际上有三个参数：
name：UDF名称；
f：UDF关联的Python函数；
returnType：UDF（Python函数）返回值类型，默认为StringType()。
上述示例中因为我们的UDF函数的返回值类型为字符串，因此使用Hive registerFunction注册UDF时省略了参数returnType，即returnType默认值为StringType()，如果UDF（Python函数）的返回值类型不为字符串，则需要显式为其指定returnType。
我们以类型IntegerType、ArrayType、StructType、MapType为例演示需要显式指定returnType的情况。
（1）IntegerType
（2）ArrayType
注意：ArrayType（数组）必须确保元素类型的一致性，如指定UDF返回值类型为ArrayType(IntegerType())，则函数func_array的返回值类型必须为list或tuple，其中的元素类型必须为int。
（3）StructType
注意：StructType必须确保函数的返回值类型为tuple，而且使用HiveContext registerFunction注册UDF时需要依次为其中的元素指定名称各类型，如上述示例中每一个元素的名称为first，类型为IntegerType；第二个元素的名称为second，类型为FloatType；第三个元素的名称为third，类型为StringType。
（4）MapType
注意：MapType必须确保函数的返回值类型为dict，而且所有的“key”应保持类型一致，“value”也就保持类型一致。
