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问题描述
如果你在Spark SQL上试图调用在HIVE注册的自定义函数（UDF）时，你可能会遇到这样的错误：
Spark SQL: Error in query: undefined function xxxxxx这个问题发生在Spark 1.5.0, 1.5.1和1.5.2版本上，对此Spark官方有一个专门的bug report: https://issues.apache.org/jira/browse/SPARK-11191
简单说， 引起这个bug的原因是Spark SQL在与HIVE的（主要是Hive的元数据）交互上，在UDF方面有问题，导致Spark SQL无法正确的得到UDF的信息。针对这个问题最简单的解决方法当然是升级Spark，但是可能受制于其他因素，我们无法升级，这时就需要从别的途径来解决这个问题了。
解决方案
这里提供一个参考的解决方案，这个方案的思路是：绕过HIVE，直接在Spark上注册UDF。但这里有一个地方需要斟酌的地方，那就是在哪里和什么样的时机去注册UDF。这里有一个假定，即：所有的SQL语句是抽离到专门的SQL文件中去，然后通过spark-sql -f /your/sql/file 的方式来执行的，通常我们认为这是更加规范的做法，而不是在scala或java代码中去嵌入sql语句，那么在这样一个前提下，注册UDF的入口应该是spark-sql这个脚本的初始化环节中的某个地方，通过浏览Spark源码，我们得知spark-sql的入口是
org.apache.spark.sql.hive.thriftserver.SparkSQLCLIDriver而SparkSQLCLIDriver会通过
org.apache.spark.sql.hive.thriftserver.SparkSQLEnv#init去初始化一个HiveContext， 这个HiveContext就是spark-sql启动后建立的hiveContext实例，同时也是后续SQL执行时使用的hiveContext实例，因此在这个实例的初始化方法就是我们注册我们的UDF的入口，我们可以在
hiveContext.setConf("spark.sql.hive.version", HiveContext.hiveExecutionVersion)这一行之后添加注册UDF的代码：
hiveContext.udf.register("your_function_name",yourFunction _) 修改完成之后重新编译，把编译后的SparkSQLEnv的所有class文件更新到各个节点的spark的jar包中就可以了。
