如何使用scala将特定函数转换为apache spark中的udf函数？[重复]

我在apache spark中有一个数据框，使用Scala创建。此数据框有两列Array [String]类型。我写了一个简单的函数，它接受这两列并返回单词的交集（返回常用单词的数量：Int）。我的数据框的一个例子如下所示。

数据框示例及其列

功能如下：

def findNumberCommonWordsTitle(string1:Array[String], string2:Array[String]) ={
val intersection = string1.intersect(string2)
intersection.length }
我想将此函数转换为udf函数。我试过这个：

val fncwt=udf(findNumberCommonWordsTitle(_:Array[String],_:Array[String]))

finalDF.select(fncwt(finalDF("title_from_words"),finalDF("title_to_words"))).show(5)
但我收到的错误如下：

错误

错误消息说：引起：java.lang.ClassCastException：scala.collection.mutable.WrappedArray $ ofRef无法强制转换为[Ljava.lang.String;

我做错了什么？我认为问题是类型不匹配但我不确定。

之后，我想在我的数据框上创建一个新列，其中包含上述函数的返回值。

我怎样才能做到这一点？我该怎么做才能解决这个错误？