要编写一个函数以与sparklyr中的spark_apply()一起使用，您可以按照以下步骤操作：

1. 安装和加载sparklyr和dplyr包：

install.packages("sparklyr")
install.packages("dplyr")

library(sparklyr)
library(dplyr)

2. 连接到Spark集群：

sc <- spark_connect(master = "local")

3. 创建一个示例数据框：

df <- data.frame(id = c(1, 2, 3, 4, 5),
                 value = c(10, 20, 30, 40, 50))

4. 将数据框转换为Spark DataFrame：

df_spark <- copy_to(sc, df, "df_spark")

5. 定义一个函数以在Spark上运行：

my_function <- function(data) {
  data %>% mutate(value = value * 2)
}

6. 使用spark_apply()将函数应用于Spark DataFrame：

df_spark_updated <- spark_apply(df_spark, my_function)

7. 将结果转换回R数据框：

df_updated <- collect(df_spark_updated)

这样，您就可以在Spark集群上使用sparklyr中的spark_apply()函数来应用自定义函数。在这个示例中，我们定义了一个名为my_function()的函数，将数据框中的"value"列的值乘以2。然后，我们使用spark_apply()将该函数应用于Spark DataFrame，并使用collect()将结果转换回R数据框。