val modify_timeFunction: UserDefinedFunction = session
.udf
.register("modify_time", (id: Long) => {
val modify_time: String = dwd_user_info.filter((r: Row) => {
r.get(0).toString.toLong.equals(id)
}).select("dwd_modify_time").first().get(0).toString
modify_time
})
为什么你这个自定义函数过滤后，查询的；是 dwd_modify_time
【以下回答由 GPT 生成】
这段代码是一个自定义函数的实现，其中通过过滤一列数据获得满足条件的行，然后查询该行中的"dwd_modify_time"字段的值。
下面是代码的一步步解释：
首先，这段代码注册了一个名为"modify_time"的自定义函数。使用SparkSession的udf.register方法，将一个lambda函数注册为UDF（User Defined Function）并指定名称。该lambda函数接受一个Long类型的id作为参数，并返回一个String类型的modify_time。
然后，使用filter方法过滤dwd_user_info表格的每一行，只保留id列等于传入参数id的行。filter方法接受一个函数作为参数，该函数的返回值为true或false来决定是否保留该行。在这里，使用了一个lambda函数，判断第一列的值是否等于传入参数id。
接着，使用select方法选择过滤后的结果集中的"dwd_modify_time"列，返回一个包含该列的DataFrame。
使用first方法获取结果集的第一行，返回一个包含该行数据的Row对象。
使用get(0)方法获取Row对象中索引为0的元素，也就是"dwd_modify_time"字段的值，并将其转换为字符串类型。
最后，将获取到的"modify_time"字段的值返回。
这段代码的作用是通过自定义函数"modify_time"获取dwd_user_info表格中满足条件的行的"dwd_modify_time"字段的值。如果你需要进一步了解数据清洗的目的或更详细的代码解释，请提供更多的上下文信息。