为什么80%的码农都做不了架构师？>>> 
前言
对于UDF和UDAF相比大家并不陌生，用起来也都很顺手，在此就不多做介绍了~
通常我们的UDF都是一个或多个输入，然后一个输出。如果想要使用多个输出，比如像1.6版本里的json_tuple这样 ：
df.select(json_tuple(col("jsonField"), "Field1", "Field2").as(Seq("Field1", "Field2")))
这种输出方式可以直接输出多列，同时 explode 也是类似的，这一类Spark内置函数称为 UDTF 也即 User Defined Table-generation Function，函数的输入是一个或多个列值，输出是一个table
不过Spark目前并未提供我们自己实现UDTF的方法，所以目前的使用还仅限于Spark内置的几个UDTF，想要达到多列输出，我们需要略作变通
使用Seq做返回类型，输出的多列是一个数组
def test: (String => Seq[String]) = aa => Seq("aa", aa, "cc")
这时候 udf(test) 的返回类型就是 ArrayType ，通过Column的getItem方法，我们可以取数得到多列
val testUDF = udf(test)
df.select(testUDF(col("testCol")).as("testUDFCol"))
.select(col("testUDFCol").getItem(0).as("col1"),
col("testUDFCol").getItem(1).as("col2"))
使用元组或case class做返回类型
case class Test(id: String, name: String)
def test: (String => Test) = aa => Test("1", aa)
// 使用元组做返回类型
def test: (String => (String, String)) = aa => ("1", aa)
当使用元组或case class做函数返回类型时，UDF的返回类型就是StructType，通过Column的getField方法，我们可以取数得到多列
val testUDF = udf(test)
df.select(testUDF(col("testCol")).as("testUDFCol"))
.select(col("testUDFCol").getField("id").as("col1"),
col("testUDFCol").getField("name").as("col2"))
// 使用元组的时候取值
df.select(testUDF(col("testCol")).as("testUDFCol"))
.select(col("testUDFCol").getField("_1").as("col1"),
col("testUDFCol").getField("_2").as("col2"))
使用Map作为返回类型
def test: (String => Map[String, String]) = aa => Map("id" -> "1", "name" -> aa)
对于Map类型，UDF的返回类型是MapType，也是通过Column的getField方法，我们可以取数得到多列
val testUDF = udf(test)
df.select(testUDF(col("testCol")).as("testUDFCol"))
.select(col("testUDFCol").getField("id").as("col1"),
col("testUDFCol").getField("name").as("col2"))
最后
想说的是，这种变通方式好像跟输出多列的UDF这个标题扯得有点远了，其实并没有输出多列，只是换一个类型而已，但问题由此引起，也就以此为题啦~~
另外，显然使用case class这种方式更好，因为返回类型有多种，更适合实际项目需要~~