本例自定义一个Hive UDF函数，功能是将从Hive数据仓库查询出来的字符串进行大小写转换。
第一步，创建java工程，添加jar包。
Ø导入Hive的lib目录下的jar包以及hadoop安装目录下的hadoop-core.jar
第二步，新建package包，包中新建java类，该类一定要继承org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF类。
第三步，在继承了UDF类中实现evaluate函数，函数名必须是evaluate，可以重载多个evaluate方法。
如下图，evaluate函数第一个参数t对应着从数据库查询出来的某列的数据，第二个参数up_or_lower是依据函数的逻辑让用户在调用时指定的。
第四步，export jar包，直接从eclipse工具中导出jar包，这步简单。
第五步，将jar包添加到linux操作系统下的文件系统中（我是在windows7中用eclipse创建java工程和导出jar包的，所以我使用了winscp工具（点击下载）从windows文件系统将jar包传送到linux文件系统，如果本身就是在linux系统下编写的java工程，就用不着这一步了）。
第六步，添加jar包到hive环境中。（三种方式，文末细讲）
第七部，创建临时函数供用户调用。
第八步，在查询语句中调用UDF函数。（六、七、八步如下图）
这里要注意的是如果是通过hive命令添加jar包到hive环境中，当要更新这个jar包时，要退出hive环境，再重新添加jar包。
附：向hive环境添加jar包的三种方法。(这部分转发自：http://www.linuxidc.com/Linux/2013-04/82879.htm）
1. 使用add jar path/test.jar;方法加入
该方法的缺点是每次启动Hive的时候都要从新加入，退出hive就会失效。
2. 通过设置hive的配置文件hive-site.xml 加入
在配置文件中增加配置
<property>
<name>hive.aux.jars.path</name>
<value>file:///jarpath/all_new1.jar,file:///jarpath/all_new2.jar</value>
</property>
保存即可。
该方法比第一种方法方便很多。不需要每次启动Hive执行命令加入，只是配置稍微复杂一些。
3. 在${HIVE_HOME中创建文件夹auxlib ，然后将自定义jar文件放入该文件夹中。
个人推荐这种方法，方便快捷。
