规范薪酬计算UDF函数

在实时计算中，UDF函数的倒排是一个重要考量因素。

主办单位UDF函数 此UDF函数用于获取主办单位信息。

要使用 UDF 自定义函数与 Spark SQL，需要导入依赖包： org.apache.spark:spark-sql_2.10:1.6.1 org.apache.spark:spark-hive_2.10:1.6.1

MySQL数据库管理系统中，有时需要将关系型数据转换为JSON格式，以便于数据交换、存储或处理。lib_mysqludf_json是一个用户定义函数（UDF）库，提供了在MySQL中操作JSON数据的能力。深入探讨lib_mysqludf_json库的功能、安装方法及如何利用其将MySQL数据映射为JSON格式。lib_mysqludf_json是开源社区开发的扩展，允许MySQL服务器处理JSON数据类型，并提供函数来创建、解析、修改和查询JSON文档。这个库特别适用于需要在MySQL中进行复杂JSON操作的场景，如Web服务、大数据分析等。安装lib_mysqludf_json需编译并将库文件复制到MySQL插件目录，然后在MySQL中执行INSTALL PLUGIN命令加载库。主要函数包括json_array()、json_object()、json_extract()、json_insert()、json_remove()、json_replace()、json_type()和json_valid()，使得在MySQL中处理JSON数据变得灵活高效，无需外部工具或语言。

属性计算的闭包定义如下：假设{ A1,A2,…..,An }是属性集，S是函数依赖集。属性集{A1,A2,…..,An }在函数依赖集S下的闭包B，是满足S中所有依赖的属性集，使得A1A2…..An →B成立。简言之，{ A1,A2,…..,An }+表示属性集A1A2…..An的闭包。

Pig UDF示例：这是一个展示如何创建和使用Pig用户定义函数（UDF）的简单教程。用户定义函数是Pig中扩展功能的关键部分，通过自定义函数可以轻松实现数据处理和转换。将详细介绍如何编写和应用Pig UDF，帮助用户更高效地处理大数据。

该系统包括设定各员工工种的基本工资；管理加班津贴，根据加班时长和类型不同给予不同津贴；根据工种和考勤情况生成员工每月工资；计算员工年终奖金，公式为（员工本年度工资总和 + 津贴总和）/ 12；提供单员工工资查询、部门工资总览及月度工资统计功能。

本教程提供了使用 Java 编写 Hive UDF 的详细步骤。适合初学者，易于理解和操作。

此UDF文件已编译完成，提供手册，解决IMPALA截取中文和英文并存问题。IMPALA的substr和substring函数无法截取中文，因此需使用UDF函数实现。推荐使用C++开发UDF函数，效率较高。