下面是一个示例代码，它演示了如何编写一个Spark UDF来返回一个字符串值：

import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.functions.udf

object StringUDFExample {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 创建SparkSession
    val spark = SparkSession.builder()
      .appName("String UDF Example")
      .master("local")
      .getOrCreate()

    // 创建示例数据帧
    val data = Seq(("John", 25), ("Bob", 30), ("Alice", 20))
    val df = spark.createDataFrame(data).toDF("name", "age")

    // 定义一个返回字符串的UDF
    val concatenate = udf((name: String, age: Int) => s"$name is $age years old")

    // 使用UDF转换数据帧
    val result = df.withColumn("description", concatenate(df("name"), df("age")))

    // 显示结果
    result.show()

    // 停止SparkSession
    spark.stop()
  }
}

这个示例中，我们首先创建了一个SparkSession对象。然后，我们创建了一个包含名字和年龄的示例DataFrame。接下来，我们使用udf函数定义了一个名为concatenate的UDF，它接受一个字符串和一个整数作为参数，并返回一个字符串。最后，我们使用withColumn方法将新列添加到数据帧中，并将其命名为description，其中将使用我们定义的UDF来生成字符串描述。最后，我们显示了结果并停止了SparkSession。