Pyspark udf 对于没有参数的函数失败，但适用于没有参数的 lambda

Question

我正在尝试使用 withColumn 和不带参数的 udf 向我的 Spark DataFrame 添加一列。这似乎只有在我使用 lambda 封装我的原始函数时才有效。

这是一个 MWE：

from pyspark.sql import Row, SparkSession
from pyspark.sql.functions import udf

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
df = spark.createDataFrame([Row(number=i) for i in range(10)])

def foo():
    return 'bar'

udfoo = udf(foo())
df = df.withColumn('word', udfoo())
# Fails with TypeError: _create_udf() missing 1 required positional argument: 'f'

udfoo = udf(lambda: foo())
df = df.withColumn('word', udfoo())
# Works

我已经设法实现了我想要的行为，所以“解决方案”并不是我想要的（尽管我欢迎任何关于更好/更惯用的方式来实现这种事情的建议）。如果有人在这里寻找“如何做”的答案，this other question might help。

我真正想要的是一个解释：为什么第一个解决方案会失败而第一个工作？

我在 Ubuntu 18.04.2 上使用 spark 2.4.0 和 python 3.7.3

Answer 1

udf 期望将一个函数传递给它，但是当您调用 foo() 时，它会立即计算为一个字符串。

如果您使用 udf(foo) 而不是 udf(foo())，您将看到预期的行为。

即

udfoo = udf(foo)
df = df.withColumn('word', udfoo())

如果有帮助，如果您正在尝试获取只是一个常量值的列，您可以使用pyspark.sql.functions.lit，例如：

from pyspark.sql import functions as F

df.withColumn('word', F.lit('bar'))