用户自定义函数UDF中文详细讲解

udf函数今天让我们一起来聊一聊UDF函数：1. 什么是UDF函数？UDF函数（User-Defined Function）是指用户自定义的函数，它是通过UDF框架定义、实现并应用在数据处理过程中的自定义函数。

它可以应用于Hadoop的map-reduce程序，还可以应用与Hive，Pig等数据处理技术。

2. UDF函数的作用UDF函数主要是解决经典的SQL分步查询无法自定义处理数据，以及SQL查询很难实现一些比较复杂逻辑的情况，UDF函数可以把一些复杂逻辑以高效的方式实现，从而让数据处理变的更容易，更简单。

3. UDF函数的优势（1）UDF函数可以实现定制开发：采用UDF函数，可以快速实现用户定义的算法，进行数据的处理和分析；（2）UDF函数可以优化数据分析性能：UDF函数可以使SQL查询更加快速，减少数据的传输次数，从而提升分析性能；（3）UDF函数可以降低数据存储性能：UDF函数可以降低数据存储资源消耗，提高存储效率；（4）UDF函数可以提高数据挖掘的效率：UDF函数可以降低数据处理的时间、计算的复杂度，从而提升数据挖掘的效率。

4. UDF函数的实现UDF函数的实现通过UDF框架，在UDF框架上实现用户自定义函数，从而完成UDF函数的设计和实现。

UDF框架主要包括定义函数功能、函数实现和函数应用三个部分。

UDF框架通过定义函数功能，确定UDF函数实现的参数列表；通过函数实现，编写UDF函数实现代码；通过函数应用，将UDF函数应用于数据处理过程。

5. UDF函数的应用UDF函数的应用有：（1）应用于数据处理：UDF函数可以用于清洗数据，实现某些业务逻辑处理，解析日志等；（2）应用于安全验证：UDF函数可以帮助实现更安全的权限验证处理；（3）应用于数据库优化：UDF函数可以帮助实现数据库优化，提高查询效率；（4）应用于数据分析：UDF函数可以帮助用户实现快速、高效的数据分析服务。

以上就是关于UDF函数的介绍，希望对大家学习数据分析技术有所帮助。

第九章本章扼要介绍了FLUENT中用户自定义标量及它们的用法。

•9.1 介绍•9.2 理论•9.3 UDS的定义，求解，后处理9.1 介绍FLUENT可以用求解诸如质量组分之类标量方程的相同方法来求解任意的用户自定义标量 (UDS)。

在某些类型的应用中，如燃烧模拟或是等离子增强表面反应（plasma-enhanced surface reaction）的模拟中，还需引入新的标量输运方程。

用户自定义标量可被用于磁流体动力(MHD)模拟中。

在MHD中，导电流体（conducting fluid）的流体将会产生磁场，此磁场可以用户自定义标量来求解。

磁场造成的对流体的阻尼（a resistance to the flow），可用用户自定义的源项来模拟。

书中4.3.12和4.3.13介绍了用 UDFs来定义标量输运方程的例子。

to customize scalar transport equations.9.2 理论对于一个任意的标量， FLUENT 可求解方程(9.2.1)此处 和 是用户为N 个标量方程中的每一个方程定义的扩散系数和源项。

对于稳态的情况，根据计算对流通量的方法的不同，FLUENT 可求解以下的三种方程之一：•如果对流通量不用计算，则FLUENT 可解方程(9.2.2)此处 和 是用户为N 个标量方程中的每一个方程定义的扩散系数和源项。

•如果以质量流率来计算对流通量，FLUENT可解方程(9.2.3)•如果选择一个用户自定义函数来计算对流通量，FLUENT可解方程(9.2.4)此处 是用户定义的流率。

!! 在FLUENT中，用户自定义函数只可在流体区域内求解，而不能在固体区域内求解。

9.3 UDS的定义，求解，后处理定义，求解，后处理用户自定义标量的步骤概括如下。

注意UDFs 在多相流体和单项流体中应用的重要不同在于，如果是单相的情况（an individual phase）， 用户需要提供用户自定义的标量通量函数。

fluent磁场力udf 概述说明以及解释1. 引言1.1 概述在现代科学和工程领域中，流体动力学的模拟和分析是复杂问题求解的重要手段之一。

FLUENT作为一种流体动力学软件，在各个领域得到了广泛应用，特别是在磁场力模拟方面。

本文将重点介绍FLUENT中的磁场力用户定义函数（UDF），包括其概述、作用原理以及使用方法。

1.2 文章结构本文将按照以下结构展开对FLUENT磁场力UDF的论述：- 引言：对文章进行概述和背景介绍。

- fluent磁场力udf概述说明：介绍FLUENT软件和磁场力模拟的背景，并阐述UDF在其中的作用。

- fluent磁场力udf解释：详细说明UDF的基本原理、工作方式以及编写步骤与方法，并举例解释其在磁场力模拟中的应用。

- 结论：总结所做的研究成果，展望未来FLUENT磁场力UDF的发展方向。

1.3 目的本文旨在提供一个全面清晰的FLUENT磁场力UDF概述说明，使读者能够了解其基本原理和工作方式，并具备编写UDF的能力。

同时，通过举例解释UDF 在磁场力模拟中的应用，帮助读者更好地理解其在实际问题求解中的作用和价值。

最后，本文还将对FLUENT磁场力UDF的未来发展进行展望，为从事相关研究的人员提供一些启示和方向。

以上是关于“1. 引言”部分的详细内容阐述，请根据需要进行修改和补充。

2. fluent磁场力udf概述说明2.1 fluent简介Fluent是一种流体力学软件，在模拟各种物理现象和过程中具有广泛的应用。

它采用有限体积法对流体进行数值求解，并提供了丰富的物理模型和边界条件选项。

其强大的功能和灵活性使得在工业领域和科学研究中广泛使用。

2.2 磁场力模拟的背景在许多工程和科学领域中，涉及到磁场力的模拟和分析。

这些领域包括电动机设计、电磁传感器、电磁悬浮系统等等。

通过对磁场力的模拟，可以评估设计的效果，优化系统结构，预测设备性能等。

2.3 fluent中的UDF（用户定义函数）概述和作用Fluent提供了用户定义函数（User Defined Function, UDF）的功能，允许用户根据自己特定的需求自定义添加额外的计算功能。

udf函数和udtf函数（原创实用版）目录1.UDF 函数和 UDTFF 函数的定义和特点2.UDF 函数和 UDTFF 函数的应用场景3.UDF 函数和 UDTFF 函数的优缺点比较4.UDF 函数和 UDTFF 函数的实例演示5.UDF 函数和 UDTFF 函数的未来发展趋势正文一、UDF 函数和 UDTFF 函数的定义和特点UDF（User-Defined Function）函数，即用户自定义函数，是一种可以在数据库中创建的自定义函数，它可以用于实现一些特定的业务逻辑或者数据处理功能。

UDTFF（User-Defined Table-Generating Function）函数，即用户自定义表生成函数，是一种可以在数据库中创建的自定义函数，它可以用于生成新的表格或者修改现有的表格结构。

二、UDF 函数和 UDTFF 函数的应用场景UDF 函数通常用于实现一些简单的数据处理功能，例如字符串处理、数学计算等。

而 UDTFF 函数则通常用于实现一些复杂的数据处理功能，例如数据分组、数据聚合等。

三、UDF 函数和 UDTFF 函数的优缺点比较UDF 函数的优点在于其简单易用，可以直接在 SQL 语句中调用，而且其执行效率较高。

但是，UDF 函数的缺点在于其功能较为单一，无法处理复杂的业务逻辑。

相比之下，UDTFF 函数则可以处理复杂的业务逻辑，但是其编写和调用较为复杂，执行效率也较低。

四、UDF 函数和 UDTFF 函数的实例演示以下是一个 UDF 函数的实例：```CREATE FUNCTION GET_LENGTH(str VARCHAR)RETURNS INTBEGINRETURN LENGTH(str);END;```该函数用于获取字符串的长度。

以下是一个 UDTFF 函数的实例：```CREATE FUNCTION GENERATE_TABLE(col1 INT, col2 VARCHAR) RETURNS TABLE (id INT PRIMARY KEY, col1 INT, col2 VARCHAR) BEGINRETURN QUERYSELECT id, col1, col2FROM (SELECT id, col1, col2 FROM DUAL) tWHERE ROWNUM <= 10;END;```该函数用于生成一个包含两列的表格，每行包含一个整数和一个字符串。

dolphinscheduler使用udf函数-概述说明以及解释1.引言1.1 概述Dolphinscheduler是一款分布式的开源工作流引擎，致力于解决数据处理的自动化调度问题。

它提供了丰富的功能和易于使用的界面，帮助用户简化工作流的设计和管理。

UDF（User Defined Function）函数是一种用户自定义函数，可以在Dolphinscheduler中实现对数据的自定义处理和计算，为用户提供了更强大和灵活的功能。

本文将探讨UDF函数在Dolphinscheduler中的作用以及如何使用UDF函数来提升工作流的功能和效率。

1.2文章结构文章结构部分的内容如下:1.2 文章结构本文将分为三个主要部分:引言、正文和结论。

- 引言部分将概述本文的背景和目的，引入读者对本文内容的整体认识。

- 正文部分将详细介绍Dolphinscheduler的简介、UDF函数在Dolphinscheduler中的作用以及UDF函数的使用方法。

- 结论部分将总结UDF函数对Dolphinscheduler的优势，展望未来的发展，并对整篇文章做出总结。

通过以上结构，读者可以全面了解和深入理解Dolphinscheduler中UDF函数的应用和优势。

1.3 目的:本文旨在介绍在Dolphinscheduler中使用UDF函数的方法和作用。

通过了解UDF函数在Dolphinscheduler中的作用，可以更好地利用其提供的功能来完成复杂的数据处理和分析任务。

同时，通过学习UDF函数的使用方法，可以帮助读者更加灵活地应用Dolphinscheduler来满足各种数据处理需求。

通过对UDF函数的全面了解，可以为用户提供更好的使用体验，提高工作效率，实现数据处理的自动化和智能化。

2.正文2.1 Dolphinscheduler简介Dolphinscheduler是一款开源的分布式工作流调度系统，旨在解决大数据环境下复杂任务的调度问题。

Fluent中的UDF详细中文教程（7）第七章 UDF的编译与链接编写好UDF件（详见第三章）后，接下来则准备编译（或链接）它。

在7.2或7.3节中指导将用户编写好的UDF如何解释、编译成为共享目标库的UDF。

_ 第 7.1 节: 介绍_ 第 7.2 节: 解释 UDF_ 第 7.3 节: 编译 UDF7.1 介绍解释的UDF和编译的UDF其源码产生途径及编译过程产生的结果代码是不同的。

编译后的UDF由C语言系统的编译器编译成本地目标码。

这一过程须在FLUENT运行前完成。

在FLUENT运行时会执行存放于共享库里的目标码，这一过程称为“动态装载”。

另一方面，解释的UDF被编译成与体系结构无关的中间代码或伪码。

这一代码调用时是在内部模拟器或解释器上运行。

与体系结构无关的代码牺牲了程序性能，但其UDF可易于共享在不同的结构体系之间，即操作系统和FLUENT版本中。

如果执行速度是所关心的，UDF 文件可以不用修改直接在编译模式里运行。

为了区别这种不同，在FLUENT中解释UDF和编译UDF的控制面板其形式是不同的。

解释UDF的控制面板里有个“Compile按钮”，当点击“Compile按钮”时会实时编译源码。

编译UDF的控制面板里有个“Open 按钮”，当点击“Open按钮” 时会“打开”或连接目标代码库运行FLUENT（此时在运行FLUENT之前需要编译好目标码）。

当FLUENT程序运行中链接一个已编译好的UDF库时，和该共享库相关的东西都被存放到case文件中。

因此，只要读取case文件，这个库会自动地链接到FLUENT处理过程。

同样地，一个已经经过解释的UDF文件在运行时刻被编译，用户自定义的C函数的名称与内容将会被存放到用户的case文件中。

只要读取这个case文件，这些函数会被自动编译。

注：已编译的UDF所用到的目标代码库必须适用于当前所使用的计算机体系结构、操作系统以及FLUENT软件的可执行版本。

阿里云 udf函数阿里云UDF函数是阿里云提供的一种自定义函数，可以在MaxCompute等阿里云大数据平台上使用。

UDF函数可以根据用户的需求，自定义函数的功能和逻辑，扩展平台的计算能力，提高数据处理的效率和灵活性。

一、UDF函数的定义和特点UDF函数全称为User-Defined Function，即用户自定义函数。

它是一种特殊类型的函数，允许用户根据自己的需求，编写并注册自己的函数。

UDF函数可以在SQL查询中直接调用，实现自定义的计算逻辑。

UDF函数具有以下特点：1. 可以根据用户需求自定义函数的功能和逻辑。

2. 可以接受多个输入参数，并返回一个结果。

3. 可以在SQL查询中直接调用，非常方便。

4. 可以在大数据平台上高效地进行数据处理和计算。

二、UDF函数的使用场景UDF函数在大数据处理中有广泛的应用场景，例如：1. 数据清洗和预处理：通过自定义的UDF函数，可以快速、灵活地对原始数据进行清洗、过滤、转换等操作，提高数据质量和准确性。

2. 数据转换和格式化：通过UDF函数，可以将数据从一种格式转换为另一种格式，例如将时间戳转换为日期格式，或者将字符串转换为数字格式。

3. 复杂计算和逻辑处理：通过UDF函数，可以实现更加复杂的计算和逻辑处理，例如统计某个指标的平均值、最大值、最小值等，或者根据一定的规则进行数据分类和标记。

4. 自定义业务规则：通过UDF函数，可以根据业务需求，实现自定义的业务规则，例如根据用户的购买记录，判断用户的购买偏好，或者根据用户的浏览行为，推荐相关的商品。

三、UDF函数的开发和使用步骤开发和使用UDF函数的步骤如下：1. 开发UDF函数：根据自己的需求，编写UDF函数的代码逻辑，实现所需的功能。

2. 注册UDF函数：将开发好的UDF函数注册到阿里云大数据平台上，使其可以被查询语句调用。

3. 调用UDF函数：在SQL查询语句中，通过函数名和参数列表调用已注册的UDF函数，获取计算结果。

udf、udaf、udtf函数定义与用法UDF (User-Defined Function) 是用户自定义的函数，它可以接收一个或多个输入参数，并返回一个输出值。

UDF 可以在 SQL 查询中使用，用于数据的转换和处理。

UDF 可以是纯函数，即对于相同的输入参数，始终返回相同的输出值。

UDAF (User-Defined Aggregate Function) 是用户自定义的聚合函数，它可以接收一组输入参数，并返回一个聚合结果。

UDAF 可以在 SQL 查询中使用，用于对数据进行聚合操作，如计算平均值、求和等。

UDAF 可以迭代地处理输入数据，最终返回一个聚合结果。

UDTF (User-Defined Table Function) 是用户自定义的表函数，它可以接收一个或多个输入参数，并返回一个表作为输出。

UDTF 可以在 SQL 查询中使用，用于生成复杂的查询结果。

UDTF 的输出表可以有一个或多个列，并且可以被其他 SQL 查询引用。

下面是 UDF、UDAF 和 UDTF 的定义和用法示例：UDF 定义和用法示例：```sqlCREATE FUNCTION my_udf(param INT) RETURNS INTBEGINDECLARE result INT;-- UDF 逻辑处理SET result = param * 2;RETURN result;END;-- 使用 UDFSELECT my_udf(5); -- 输出结果为 10```UDAF 定义和用法示例：```sqlCREATE FUNCTION my_udaf() RETURNS INTBEGINDECLARE result INT;-- UDAF 逻辑处理SET result = 0;RETURN result;END;-- 使用 UDAFSELECT my_udaf(column) FROM table;```UDTF 定义和用法示例：```sqlCREATE FUNCTION my_udtf(param INT) RETURNS TABLE (col1 INT, col2 STRING)BEGINDECLARE @output TABLE (col1 INT, col2 STRING);-- UDTF 逻辑处理INSERT INTO @output VALUES (param, "abc");RETURN;END;-- 使用 UDTFSELECT * FROM my_udtf(5); -- 输出结果为一个包含一行数据的表 (5, "abc")```注意：UDF、UDAF 和 UDTF 的具体语法和用法可能会根据不同的数据库系统而有所差异，请根据具体的数据库系统文档进行参考。

udf 函数
UDF函数（User Defined Function）是指用户自定义的函数，是一种非常有用的数据处理工具。

UDF函数可以在不同的数据库中定义和使用，通常包括存储过程、触发器等，可以帮助开发人员快速解决问题并优化SQL代码。

UDF函数是在数据库中定义的一类函数，与标准SQL 语法相比，UDF函数具有更大的灵活性，可以采用任何复杂的逻辑进行数据处理，例如查找表中的最大值、最小值、平均值等，它可以帮助开发人员增加执行效率，节省时间。

UDF函数的定义方式各个数据库都是不同的，但它的原理都是一样的，即编写一个函数，将其放入数据库中，然后再调用该函数来操作数据。

在MySQL中，可以使用SQL 语句创建UDF函数，也可以使用语言编写C/C++程序，然后使用MySQL API将其加载到MySQL数据库中。

UDF函数有很多优点，例如可以帮助开发人员快速解决问题，并优化SQL代码；可以将复杂的逻辑封装成一个函数，提供给其他应用程序使用；可以在不同的数据库中共享函数，减少重复的代码；可以让用户自定义函数，使用户更加自主和灵活。

但UDF函数也存在一些缺点，例如UDF函数的执行效率比标准SQL语句要低，需要更多的计算资源；UDF函数的编写难度较大，需要较强的编程能力；UDF函数不能在所有的数据库中使用，可能会导致版本问题。

总之，UDF函数是一种非常有用的数据处理工具，它可以帮助开发人员快速解决问题并优化SQL代码，但也存在一些缺点，要想正确使用它，开发人员必须充分考虑其特性及优缺点。

Fluent_UDF_中文教程Fluent_UDF是Fluent中的用户定义函数，能够定制化模拟中的物理过程和边界条件。

通过Fluent_UDF，用户可自由地编写自己的程序，以扩展Fluent的功能。

Fluent_UDF具有灵活性和可移植性，可以用C语言或Fortran语言编写。

下面我们将介绍Fluent_UDF的使用方法和编写过程。

1. Fluent_UDF的基本概念在Fluent中运行的模拟，都是由CFD模型和相应的物理模型组成。

CFD模型负责离散化解决流动方程，在CFD模型的基础上，物理模型定义了流体在不同条件下的行为，例如燃烧过程、湍流模型、多相流模型等。

而Fluent_UDF则是一套可以编写自定义的物理模型或者边界条件的库，可以与Fluent中的各类模型进行整合工作。

用户可以通过编写Fluent_UDF来与Fluent交互，其中可以定义用户自定义的边界条件，定义新的物性模型、初始或边界条件以及仿真的物理过程等。

2. Fluent_UDF编译器Fluent_UDF需要使用自带的编译器来编译用户自定义函数，这个编译器名为Fluent_Compiler。

Windows系统下，Fluent_Compiler可在Fluent程序安装目录内找到。

在运行Fluent程序之前，用户需要确保其系统环境变量中设置了编译器路径的系统变量。

Linux系统下，Fluent_Compiler亦随Fluent程序安装，其使用方法与Windows类似。

3. Fluent_UDF文件夹的创建在Fluent安装目录下，用户必须创建一个名为udf的文件夹，以存储用户自定义的函数。

用户可以在命令行中进入Fluent 安装目录下的udf文件夹中，输入以下命令创建文件：mkdir myudf其中myudf是用户自定义的函数文件夹名称。

4. Fluent_UDF函数编写Fluent_UDF支持两种编程语言：C语言和Fortran语言。

用户自定义函数（UDF）是用户使用C语言编写的函数，它可以被FLUENT 求解器动态地加载，从而增强FLUENT 软件的现有功能。

每一个UDF 都要在程序的开头包含udf.h 文件（#include ”udf.h”），使得在程序编译过程中，DEFINE宏以及其它由FLUENT 提供的宏和函数所定义的内容都能被引用。

UDF是用FLUENT提供的函数声明语句来定义的，这些函数声明语句被包含在DEFINE宏中，而DEFINE宏的定义包含在udf.h头文件中：
DEFINE_MACRONAME(udf_name，passed-in variables)
其中，圆括号内的第一个哑元是UDF 的名字，名字必须用小写字母定义。

DEFINE 宏中的
第二个哑元是从FLUENT 求解器传送到UDF 中的变量。

一般DEFINE 宏包括以下5种：
（1）DEFINE_ADJUST DEFINE_ADJUST 是一个一般用途的宏，它用来调整或修改FLUENT 的变量，且变量作为自变量而不被传送。

（2）DEFINE_EXECUTE_AT_END
（3）DEFINE_INIT
（4）DEFINE_ON_DEMAND
（5）DEFINE_RW_FILE。

udf exp函数
UDF（User-Defined Function）是用户自定义函数的缩写，而exp函数是指数函数。

在很多编程语言和数据库管理系统中，都支持用户自定义函数和指数函数。

用户自定义函数是指用户根据自己的需求编写的函数，这些函数可以根据用户的具体要求进行定制，以满足特定的计算需求。

用户自定义函数可以大大增强程序的灵活性和可扩展性，使得程序可以更好地适应不同的应用场景。

指数函数（exp函数）是数学中常用的一种函数，通常表示为e 的x次幂，其中e是自然对数的底数，x是指数。

在很多编程语言和数据库管理系统中，也提供了exp函数来计算指数值，这在很多科学计算和工程计算中都非常有用。

当把这两个概念结合起来时，UDF exp函数可以理解为用户自定义的指数函数。

这种函数可以根据用户的具体需求来定义指数函数的计算方式，使得用户可以根据自己的需求来进行指数计算。

用户可以根据自己的需求来定义指数函数的参数和返回值，从而实现更加灵活和定制化的指数计算。

在实际的编程和数据库开发中，用户自定义的指数函数可以被用于各种复杂的计算场景，比如金融领域的复利计算、科学计算中的指数增长模型等等。

通过用户自定义函数和指数函数的结合，可以实现更加灵活和强大的计算能力，满足各种复杂的计算需求。

总的来说，UDF exp函数是指用户自定义的指数函数，它可以根据用户的具体需求来定制指数计算的方式，从而实现更加灵活和定制化的指数计算。

这种函数在实际的编程和数据库开发中具有非常重要的作用，可以满足各种复杂的计算需求。

SQLSERVER⽤户⾃定义函数（UDF）深⼊解析本⽂内容概要：1. UDF 概念、原理、优缺点、UDF 的分类2. 详细讲述3种 UDF 的创建、调⽤⽅法以及注意事项3. UDF 的实践建议基本原理：UDF：user-defined functions，⽤户⾃定义函数的简称。

UDF 是⼀个例程，它接受参数、执⾏操作并返回该操作的结果。

根据定义，结果可以是标量值（单个）或表。

UDF 的优点：1. UDF 可以把复杂的逻辑嵌⼊到查询中。

UDF 可以为复杂的表达式创建新函数。

2. UDF 可以运⽤在⼀个表达式或 SELECT 语句的 FROM ⼦句中，并且还可以绑定到架构。

此外，UDF 还可以接受参数。

UDF 有助于实施⼀致性和可重⽤性。

UDF 的缺点：该函数⼀旦误⽤会产⽣潜在的性能问题。

必须针对WHERE⼦句的每⼀⾏执⾏的任何函数，不管是⽤户定义的函数还是系统函数，都将减慢执⾏速度。

UDF 的类型：UDF 主要有 3 种类型（SQL Server Management Studio 把内联表值函数与多语句表值函数放到了⼀个组中）：1. 标量函数2. 内联表值函数3. 多语句表值函数⼀、标量函数标量函数是返回⼀个具体值的函数。

函数可以接收多个参数、执⾏计算然后返回⼀个值。

返回值通过RETURN命令返回。

⽤户定义的函数中的每个可能代码路径都以RETURN命令结尾。

标量函数可以运⽤于 SQL Server 中的任何表达式，甚⾄在 CHECK 约束的表达式中也可以使⽤（但不推荐这种⽤法）。

函数限制标量函数必须是确定性的，也就是说标量函数必须反复地为相同的输⼊参数返回相同的值。

因此，如newid()函数和rand()函数不允许出现在标量函数中。

不允许⽤户定义标量函数更新数据库、调⽤存储过程或调⽤DBCC命令，唯⼀的例外是可以更新表变量。

⽤户定义函数不能返回BLOB（⼆进制⼤型对象）数据，如text、next、timestamp和image数据类型变量。

前言首先说说为什么要翻译Fluent的UDF。

其实在读研期间时间还是比较充裕的。

有些时候，不给自己下一个目标，时间就在看看电视剧，看看舍友吃吃鸡中过去了，我自己的专业是与流动和燃烧相关，Fluent是必学的软件。

可是网上关于UDF的中文例子又很少。

当然，软件本身英文帮助是一种很好的学习材料，但无论我们英语多好，它毕竟不是我们的母语，我们理解起来还是有一定的困难的。

因此，一方面为了加深自己的理解，另一方面也好给自己，给别人留个参考资料，所以我决定写下中文翻译版。

在翻译的时候，也参考了一些网上的资料，比如网上本来就有的中文版UDF讲解，只是其版本比较旧，而且排版有点不是很舒服，有的地方翻译还有点变扭。

所以决定给自己一个挑战，看看我自己能不能改善，或者是更新一下这个中文版的翻译。

在翻译的过程中，我真正感受到Fluent的强大，其考虑到的内容实在是很宽很广。

难道真的是核心科技都掌握在美国人手上么？我们中国人什么时候也能做出这样庞大的商业软件？或许有这种抱负的中国人不在少数，但是很多科研年轻人迫于生活，默默的顺从了它，找了份安定的工作，然后慢慢磨没了最初的理想。

当然，这并不怪我们，也不该怪国家，怪社会。

改革开放近40年来，我国已经取得了举世瞩目的成就，人民的生活水平得到了进一步提高，科技迅猛发展。

但是我的同邻人他们，或者我们，还并没有不用考虑未来，还要想明天饭到那吃，工资到哪领，女朋友怎么找，房车怎么买。

这样，就很难潜心做自己喜欢的事，我希望，我们的下一代，可以做自己喜欢的事，希望他们能够将自己喜欢的事情做到世界之最。

但是很显然，我们这一代大多数人还不具备这样的条件。

还有，现在我也没有全部翻译完，反正慢慢翻译吧，后年3月应该能翻译完了。

Fluent 17.0中将UDF的一个八章加三个附录，我会一章一章发。

翻译后我也没有仔细校对。

校对工作就靠大家了。

希望与大家一同进步。

如果大家有什么建议或者与意见的话我的邮箱：tang_jiyong@唐继勇2017年09月18日于南京航空航天大学10号楼319第一章 UDF概述1.1 什么是UDFUDF（User Defined Function，用户自定义函数），可以用于被ANSYS FLUENT求解器动态加载以增强其标准功能的C语言程序。

udf函数和udtf函数摘要：一、引言二、UDF 函数介绍1.UDF 函数定义2.UDF 函数用途3.UDF 函数实例三、UDTF 函数介绍1.UDTF 函数定义2.UDTF 函数用途3.UDTF 函数实例四、UDF 和UDTF 函数的区别与联系1.区别2.联系五、总结正文：一、引言在数据处理领域，UDF（User-Defined Function）和UDTF（User-Defined Table-Generating Function）函数是非常重要的概念。

它们可以帮助用户在处理数据时，实现更复杂、更灵活的逻辑。

本文将对UDF 和UDTF 函数进行详细介绍，并分析它们之间的区别与联系。

1.UDF 函数定义UDF 函数是用户自定义函数，它允许用户在数据处理过程中，对数据进行特定操作。

UDF 函数可以接受多个输入参数，并返回一个结果值。

2.UDF 函数用途UDF 函数主要用于实现复杂的计算逻辑，例如对数据进行排序、筛选、聚合等操作。

在数据处理框架中，如Apache Spark、Apache Flink 等，UDF 函数可以被广泛应用。

3.UDF 函数实例以下是一个使用Python 编写的简单UDF 函数示例：```pythondef my_udf(x):return x * 2```三、UDTF 函数介绍1.UDTF 函数定义UDTF（User-Defined Table-Generating Function）函数是用户自定义表生成函数，它允许用户在数据处理过程中，根据输入数据生成新的数据表。

UDTF 函数可以接受多个输入参数，并返回一个数据表。

2.UDTF 函数用途UDTF 函数主要用于实现数据转换、数据扩展等操作。

与UDF 函数相比，UDTF 函数可以生成更多的数据，具有更高的灵活性。

以下是一个使用Python 编写的简单UDTF 函数示例：```pythondef my_udtf(x):return [x * 2, x * 3]```四、UDF 和UDTF 函数的区别与联系1.区别UDF 函数主要用于实现复杂的计算逻辑，通常用于对数据进行排序、筛选、聚合等操作；而UDTF 函数主要用于实现数据转换、数据扩展等操作，可以生成更多的数据。

第一章.介绍本章简要地介绍了用户自定义函数(UDF)及其在Fluent中的用法。

在1.1到1.6节中我们会介绍一下什么是UDF；如何使用UDF，以及为什么要使用UDF，在1.7中将一步步的演示一个UDF例子。

1.1 什么是UDF？1.2 为什么要使用UDF？1.3 UDF的局限1.4 Fluent5到Fluent6 UDF的变化1.5 UDF基础1.6 解释和编译UDF的比较1.7一个step-by-stepUDF例子1.1什么是UDF？用户自定义函数，或UDF，是用户自编的程序，它可以动态的连接到Fluent求解器上来提高求解器性能。

用户自定义函数用C语言编写。

使用DEFINE宏来定义。

UDF中可使用标准C语言的库函数，也可使用Fluent Inc.提供的预定义宏，通过这些预定义宏，可以获得Fluent求解器得到的数据。

UDF使用时可以被当作解释函数或编译函数。

解释函数在运行时读入并解释。

而编译UDF则在编译时被嵌入共享库中并与Fluent连接。

解释UDF用起来简单，但是有源代码和速度方面的限制不足。

编译UDF执行起来较快，也没有源代码限制，但设置和使用较为麻烦。

1.2为什么要使用UDF？一般说来，任何一种软件都不可能满足每一个人的要求，FLUENT也一样，其标准界面及功能并不能满足每个用户的需要。

UDF正是为解决这种问题而来，使用它我们可以编写FLUENT代码来满足不同用户的特殊需要。

当然，FLUENT的UDF并不是什么问题都可以解决的，在下面的章节中我们就会具体介绍一下FLUENT UDF的具体功能。

现在先简要介绍一下UDF的一些功能：z定制边界条件，定义材料属性，定义表面和体积反应率，定义FLUENT输运方程中的源项，用户自定义标量输运方程（UDS）中的源项扩散率函数等等。

z在每次迭代的基础上调节计算值z方案的初始化z（需要时）UDF的异步执行z后处理功能的改善z FLUENT模型的改进（例如离散项模型，多项混合物模型，离散发射辐射模型）由上可以看出FLUENT UDF并不涉及到各种算法的改善，这不能不说是一个遗憾。

UDF是什么？注：本文翻译自UDF手册，详细信息可查阅fluent UDF手册。

用户定义函数(UDF)是一个C函数，可以通过ANSYS FLUENT求解程序动态加载该函数以增强其标准功能。

例如，你可以使用UDF完成以下的事情:·自定义边界条件、材料物性参数、表面和体积反应速率、ANSYS FLUENT输运方程中的源项、用户定义标量(UDS)传输方程中的源项、扩散函数等。

·在每次迭代的基础上调整计算值。

·解的初始化。

·执行UDF的异步(按需)执行。

·在迭代结束时执行，在退出ANSYS FLUENT时执行，或在加载已编译的UDF库时执行。

·增强后处理。

·完善现有ANSYS FLUENT模型(如discrete phase model, multiphase mixturemodel, discrete ordinates radiation model)。

udf由一个扩展名为.c定义(例如，myudf.c)。

一个源文件可以包含单个UDF或多个UDF，你可以定义多个源文件。

有关C语言编程的一些基本信息，请参见附录A。

udf 是使用ANSYS FLUENT提供的DEFINE macros定义的。

它们使用外部的宏和函数(也由ANSYS FLUENT提供)进行编码，这些宏和函数访问ANSYS FLUENT求解器数据并执行其他任务。

每个UDF都必须在源代码文件的开头包含UDF .h文件包含指令(#include“UDF .h”)，这样DEFINE宏和ANSYS FLUENT提供的其他宏和函数的定义以及它们的编译才能执行。

包含udf的源文件可以在ANSYS FLUENT中进行解释或编译·对于解释过的udf，源文件在运行时通过单步处理直接解释和加载。

·对于已编译的udf，该过程涉及两个单独的步骤。

首先建立一个共享的目标代码库，然后将其加载到ANSYS FLUENT中。