編寫UDF（用戶定義的函數）需要使用特定的編程語言，如Java或Python，并將其打包成JAR文件以供Spark或Hive使用。以下是編寫UDF的一般步驟：

1. 創建一個新的UDF類，該類應該繼承自適當的父類（如org.apache.spark.sql.expressions.UserDefinedFunction）。

2. 在類中定義一個帶有注解的evaluate方法，該方法將作為UDF的實際邏輯。該方法通常接受一個或多個參數，并返回一個值。

3. 編譯并打包UDF類，以生成一個包含所有依賴項的JAR文件。

4. 將JAR文件添加到Spark或Hive的classpath中，以便可以在查詢中使用UDF。

5. 在SQL查詢中調用UDF，將其應用于相應的列或值。

例如，在Spark中使用Java編寫一個簡單的UDF，計算字符串的長度：

import org.apache.spark.sql.api.java.UDF1;
import org.apache.spark.sql.api.java.UDFRegistration;
import org.apache.spark.sql.expressions.UserDefinedFunction;

public class StringLengthUDF extends UserDefinedFunction {

    public StringLengthUDF() {
        UDFRegistration udf = sparkContext.udf();
        udf.register("stringLength", new UDF1<String, Integer>() {
            public Integer call(String input) {
                return input.length();
            }
        }, DataTypes.IntegerType);
    }
}

然后將該類編譯成JAR文件，并將其添加到Spark的classpath中。現在可以在Spark中使用"stringLength"函數來計算字符串的長度：

import org.apache.spark.sql.functions;

// Register the UDF
StringLengthUDF stringLengthUDF = new StringLengthUDF();

// Use the UDF in a SQL query
DataFrame df = spark.sql("SELECT name, stringLength(name) AS name_length FROM people");
df.show();