UDF 全称为 User Defined Function，即用户自定义函数。MaxCompute 提供很多内建函数来满足您的计算需求，同时您还可以通过创建自定义函数来满足不同的计算需求。UDF 在使用上与普通的
内建函数 类似，Java 和 MaxCompute 的数据类型的对应关系，请参见
参数与返回值类型。
如果您使用
Maven，可以从
Maven 库 中搜索 odps-sdk-udf，从而获取不同版本的 Java SDK，相关配置信息如下所示：
| UDF 分类 | 描述 |
| User Defined Scalar Function（通常也称之为 UDF） | 用户自定义标量值函数（User Defined Scalar Function）。其输入与输出是一对一的关系，即读入一行数据，写出一条输出值 。 |
| UDTF（User Defined Table Valued Function） | 自定义表值函数，是用来解决一次函数调用输出多行数据场景的，也是唯一能返回多个字段的自定义函数。而 UDF 只能一次计算输出一条返回值。 |
| UDAF（User Defined Aggregation Function） | 自定义聚合函数，其输入与输出是多对一的关系， 即将多条输入记录聚合成一条输出值。可以与 SQL 中的 Group By 语句联用。具体语法请参见 聚合函数。 |
注意：
- UDF 广义的说法代表了自定义标量函数，自定义聚合函数及自定义表函数三种类型的自定义函数的集合。狭义来说，仅代表用户自定义标量函数。文档会经常使用这一名词，请读者根据文档上下文判断具体含义 。
- SQL 语句中有使用自定义的函数，提示内存不够。请配置 set odps.sql.udf.joiner.jvm.memory=xxxx;原因是数据量太大并且有倾斜，任务超出默认设置的内存。
版权声明：本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
阿里云MaxCompute的UDF（User Defined Function）功能允许用户根据特定需求自定义函数，以扩展其数据处理和分析能力。这里有一些关键点和操作指南来帮助您更好地理解和使用MaxCompute中的UDF：
GROUP BY语句一起使用。Maven依赖: 使用Maven进行开发时，添加odps-sdk-udf依赖到您的项目中，确保版本与MaxCompute服务兼容。示例配置如上所示，通过Maven库获取相应SDK。
Java与MaxCompute数据类型映射: 在编写UDF时，需注意Java代码中使用的数据类型与MaxCompute支持的数据类型之间的对应关系，确保数据能够正确处理和转换。
内存配置: 如果在执行包含UDF的SQL任务时遇到内存不足的问题，可以通过设置odps.sql.udf.joiner.jvm.memory参数来调整UDF执行的JVM内存大小，例如set odps.sql.udf.joiner.jvm.memory=256m;。这有助于应对大数据量或数据倾斜导致的任务失败。
通过上述指南，您可以有效地利用MaxCompute的UDF功能，定制化数据处理流程，满足复杂的数据分析需求。
