UDF： 操作单个数据行，产生单个数据行；
UDAF： 操作多个数据行，产生一个数据行。
UDTF： 操作一个数据行，产生多个数据行一个表作为输出。
UDF函数
通过spark.udf.register(“funcName”, func) 来进行注册
使用：select funcName(name) from people 来直接使用
开窗函数
over（）开窗函数：
在使用聚合函数后，会将多行变成一行，而开窗函数是将一行变成多行；并且在使用聚合函数后，如果要显示其他的列必须将列加入到group by中，而使用开窗函数后，可以不使用group by，直接将所有信息显示出来。
开窗函数适用于在每一行的最后一列添加聚合函数的结果。
常用开窗函数：
1.为每条数据显示聚合信息.(聚合函数() over())
2.为每条数据提供分组的聚合函数结果(聚合函数() over(partition by 字段) as 别名)
–按照字段分组，分组后进行计算
3.与排名函数一起使用(row number() over(order by 字段) as 别名)
常用分析函数：（最常用的应该是1.2.3 的排序）
1、row_number() over(partition by … order by …)
2、rank() over(partition by … order by …)
3、dense_rank() over(partition by … order by …)
4、count() over(partition by … order by …)
5、max() over(partition by … order by …)
6、min() over(partition by … order by …)
7、sum() over(partition by … order by …)
8、avg() over(partition by … order by …)
9、first_value() over(partition by … order by …)
10、last_value() over(partition by … order by …)
11、lag() over(partition by … order by …)
12、lead() over(partition by … order by …)
lag 和lead 可以 获取结果集中，按一定排序所排列的当前行的上下相邻若干offset 的某个行的某个列(不用结果集的自关联）；
lag ，lead 分别是向前，向后；
lag 和lead 有三个参数，第一个参数是列名，第二个参数是偏移的offset，第三个参数是 超出记录窗口时的默认值