Hive中有三种UDF:
分类
1、用户定义函数(user-defined function)UDF；
2、用户定义聚集函数（user-defined aggregate function，UDAF）；
3、用户定义表生成函数（user-defined table-generating function，UDTF）。
介绍
UDF操作作用于单个数据行，并且产生一个数据行作为输出。大多数函数都属于这一类（比如数学函数和字符串函数）。
UDAF 接受多个输入数据行，并产生一个输出数据行。像COUNT和MAX这样的函数就是聚集函数。
UDTF 操作作用于单个数据行，并且产生多个数据行-------一个表作为输出。lateral view explore()
简单来说：
UDF:返回对应值，一对一
UDAF：返回聚类值，多对一
UDTF：返回拆分值，一对多
自定义UDF过程以及例子
自定义UDF过程
导入hive 自定义jar包
继承UDF借口
实现evaluate方法
临时函数的使用:
进入hive的交互shell中
1. 上传自定义udf的jar
hive> add jar /path/to/lower.jar
2. 创建临时函数
hive> create temporary function xxoo_lower as 'test.ql.LowerUDF';
3. 验证
hive> select xxoo_lower("Hello World!");
永久函数的使用:
1. 把自定义函数的jar上传到hdfs中.
hdfs dfs -put lower.jar 'hdfs:///path/to/hive_func';
2. 创建永久函数
hive> create function xxoo_lower as 'test.ql.LowerUDF' using jar 'hdfs:///path/to/hive_func/lower.jar'
3. 验证
hive> select xxoo_lower("Hello World");
hive> show functions;
需求：
ip格式转换 -192.168.2.1 -> 192.168.002.001
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;
/**
* 自定义hive UDF函数
* hive:2.3.2
* 打包完成可能报错
* linux下执行命令：
* zip -d yourjar.jar 'META-INF/.SF' 'META-INF/.RSA' 'META-INF/*SF'
*/
public class MyUDF extends UDF {
//ip 192.168.2.1 192.168.002.001
/**
* ip_location:ip地址库表 起始ip 终止ip 所属国家 所属省份 所属市
* log:ip
*/
public String evaluate(String ip){
String[] datas = ip.split("\\.");//按.切分转义
StringBuffer sb = new StringBuffer();
//前边补三个0
for(String s:datas){
s="000"+s;
s=s.substring(s.length()-3);
sb.append(s).append(".");
}
return sb.substring(0,sb.length()-1);
}
/*//本地测试
public static void main(String[] args) {
String evaluate = evaluate("2.3.5.3");
System.out.println(evaluate);
}*/
}
其他例子
自定义UDTF过程以及例子
编程套路：
-
继承org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDTF,实现initialize, process, close三个方法。
-
UDTF首先会调用initialize方法，此方法返回UDTF的返回行的信息加粗样式（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。
需求：
切分”key:value;key:value;”这种字符串，返回结果为key, value两个字段
import java.util.ArrayList;
import org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDTF;
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDFArgumentException;
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDFArgumentLengthException;
import org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.ObjectInspector;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.ObjectInspectorFactory;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.StructObjectInspector;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.primitive.PrimitiveObjectInspectorFactory;
public class ExplodeMap extends GenericUDTF{
@Override
public void close() throws HiveException {
}
@Override
public StructObjectInspector initialize(ObjectInspector[] args)
throws UDFArgumentException {
if (args.length != 1) {
throw new UDFArgumentLengthException("ExplodeMap takes only one argument");
}
if (args[0].getCategory() != ObjectInspector.Category.PRIMITIVE) {
throw new UDFArgumentException("ExplodeMap takes string as a parameter");
}
ArrayList<String> fieldNames = new ArrayList<String>();
ArrayList<ObjectInspector> fieldOIs = new ArrayList<ObjectInspector>();
fieldNames.add("col1");
fieldOIs.add(PrimitiveObjectInspectorFactory.javaStringObjectInspector);
fieldNames.add("col2");
fieldOIs.add(PrimitiveObjectInspectorFactory.javaStringObjectInspector);
return ObjectInspectorFactory.getStandardStructObjectInspector(fieldNames,fieldOIs);
}
@Override
public void process(Object[] args) throws HiveException {
String input = args[0].toString();
String[] test = input.split(";");
for(int i=0; i<test.length; i++) {
try {
String[] result = test[i].split(":");
forward(result);
} catch (Exception e) {
continue;
}
}
}
}
使用方式
UDTF有两种使用方法，一种直接放到select后面，一种和lateral view一起使用。
1：直接select中使用
select explode_map(properties) as (col1,col2) from src;
2：和lateral view一起使用
select src.id, mytable.col1, mytable.col2 from src lateral view explode_map(properties) mytable as col1, col2;
此方法更为方便日常使用。执行过程相当于单独执行了两次抽取，然后union到一个表里。
