好程序员大数据培训分享之hive常见自定义函数

　　好程序员大数据培训分享之hive常见自定义函数先来讲一下hive自定义函数

1.1 为什么需要自定义函数

hive的内置函数满足不了所有的业务需求。hive提供很多的模块可以自定义功能，比如：自定义函数、serde、输入输出格式等。

1.2 常见自定义函数有哪些

1. UDF：用户自定义函数，user defined function。一对一的输入输出。（最常用的）。
2. UDTF：用户自定义表生成函数。user defined table-generate function.一对多的输入输出。lateral view explode
3. UDAF：用户自定义聚合函数。user defined aggregate function。多对一的输入输出 count sum max。

2 自定义函数实现

2.1 UDF格式

先在工程下新建一个pom.xml,加入以下maven的依赖包 请查看code/pom.xml

定义UDF函数要注意下面几点:

1. 继承org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF
2. 重写evaluate()，这个方法不是由接口定义的,因为它可接受的参数的个数,数据类型都是不确定的。Hive会检查UDF,看能否找到和函数调用相匹配的evaluate()方法

2.1.1 自定义函数第一个案例

public class FirstUDF extends UDF {

public String evaluate(String str){

String upper = null;

//1、检查输入参数 if (StringUtils.isEmpty(str)){

} else {

upper = str.toUpperCase();

}

return upper;

}

//调试自定义函数 public static void main(String[] args){

System.out.println(new firstUDF().evaluate("jiajingwen"));

}}

2.2 函数加载方式

2.2.1 命令加载

这种加载只对本session有效

# 1、将编写的udf的jar包上传到服务器上，并且将jar包添加到hive的class path中

# 进入到hive客户端,执行下面命令

add jar /hivedata/udf.jar

# 2、创建一个临时函数名,要跟上面hive在同一个session里面：

create temporary function toUP as 'com.qf.hive.FirstUDF';

3、检查函数是否创建成功

show functions;

4. 测试功能

select toUp('abcdef');

5. 删除函数

drop temporary function if exists tolow;

2.2.2 启动参数加载

(也是在本session有效，临时函数)

1、将编写的udf的jar包上传到服务器上

2、创建配置文件

vi ./hive-init

add jar /hivedata/udf.jar;

create temporary function toup as 'com.qf.hive.FirstUDF';

# 3、启动hive的时候带上初始化文件：

hive -i ./hive-init

select toup('abcdef')

2.2.3 配置文件加载

通过配置文件方式这种只要用hive命令行启动都会加载函数

1、将编写的udf的jar包上传到服务器上

2、在hive的安装目录的bin目录下创建一个配置文件，文件名：.hiverc

vi ./bin/.hiverc

add jar /hivedata/udf.jar;

create temporary function toup as 'com.qf.hive.FirstUDF';

3、启动hive

hive

2.3 UDTF格式

UDTF是一对多的输入输出,实现UDTF需要完成下面步骤

1. 继承org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDF，
2. 重写initlizer（）、getdisplay（）、evaluate()。

执行流程如下:

UDTF首先会调用initialize方法，此方法返回UDTF的返回行的信息（返回个数，类型）。

初始化完成后，会调用process方法,真正的处理过程在process函数中，在process中，每一次forward()调用产生一行；如果产生多列可以将多个列的值放在一个数组中，然后将该数组传入到forward()函数。

最后close()方法调用，对需要清理的方法进行清理。

2.3.1 需求:

把"k1:v1;k2:v2;k3:v3"类似的的字符串解析成每一行多行,每一行按照key:value格式输出

2.3.2 源码

自定义函数如下:

package com.qf.hive;

public class ParseMapUDTF extends GenericUDTF{

@Override

public void close() throws HiveException {

}

@Override

public StructObjectInspector initialize(ObjectInspector[] args)

throws UDFArgumentException {

if (args.length != 1) {

throw new UDFArgumentLengthException(" 只能传入一个参数");

}

ArrayList<String> fieldNameList = new ArrayList<String>();

ArrayList<ObjectInspector> fieldOIs = new ArrayList<ObjectInspector>();

fieldNameList.add("map");

fieldOIs.add(PrimitiveObjectInspectorFactory.javaStringObjectInspector);

fieldNameList.add("key");

fieldOIs.add(PrimitiveObjectInspectorFactory.javaStringObjectInspector);

return ObjectInspectorFactory.getStandardStructObjectInspector(fieldNameList,fieldOIs);

}

@Override

public void process(Object[] args) throws HiveException {

String input = args[0].toString();

String[] paramString = input.split(";");

for(int i=0; i<paramString.length; i++) {

try {

String[] result = paramString[i].split(":");

forward(result);

} catch (Exception e) {

continue;

}

}

}

}

2.3.3 打包加载

对上述命令源文件打包为udf.jar,拷贝到服务器的/hivedata/目录

在Hive客户端把udf.jar加入到hive中,如下:

add jar /hivedata/udf.jar;

2.3.4 创建临时函数:

在Hive客户端创建函数:

create temporary function parseMap as 'com.qf.hive.ParseMapUDTF'; # 创建一个临时函数parseMap# 查看函数是否加入show functions ;

2.3.5 测试临时函数

select parseMap("name:zhang;age:30;address:shenzhen")

结果如下:

#map key

name zhang

age 30

address shenzhen

2.4 UDAF格式

用户自定义聚合函数。user defined aggregate function。多对一的输入输出 count sum max。定义一个UDAF需要如下步骤:

1. UDF自定义函数必须是org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDAF的子类,并且包含一个火哥多个嵌套的的实现了org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDAFEvaluator的静态类。
2. 函数类需要继承UDAF类，内部类Evaluator实UDAFEvaluator接口。
3. Evaluator需要实现 init、iterate、terminatePartial、merge、terminate这几个函

这几个函数作用如下:

函数说明init实现接口UDAFEvaluator的init函数iterate每次对一个新值进行聚集计算都会调用,计算函数要根据计算的结果更新其内部状态terminatePartial无参数，其为iterate函数轮转结束后，返回轮转数据merge接收terminatePartial的返回结果，进行数据merge操作，其返回类型为boolean。terminate返回最终的聚集函数结果。

2.4.1 需求

计算一组整数的最大值

2.4.2 代码

package com.qf.hive;public class MaxValueUDAF extends UDAF {

public static class MaximumIntUDAFEvaluator implements UDAFEvaluator {

private IntWritable result;

public void init() {

result = null;

}

public boolean iterate(IntWritable value) {

if (value == null) {

return true;

}

if (result == null) {

result = new IntWritable( value.get() );

} else {

result.set( Math.max( result.get(), value.get() ) );

}

return true;

}

public IntWritable terminatePartial() {

return result;

}

public boolean merge(IntWritable other) {

return iterate( other );

}

public IntWritable terminate() {

return result;

}

}}

2.4.3 打包加载

对上述命令源文件打包为udf.jar,拷贝到服务器的/hivedata/目录

在Hive客户端把udf.jar加入到hive中,如下:

add jar /hivedata/udf.jar;

2.4.4 创建临时函数:

在Hive客户端创建函数:

create temporary function maxInt as 'com.qf.hive.MaxValueUDAF';# 查看函数是否加入show functions ;

2.3.5 测试临时函数

select maxInt(mgr) from emp

结果如下:

#结果

7902