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这篇文章主要介绍了hive常见自定义函数有哪些,具有一定借鉴价值,感兴趣的朋友可以参考下,希望大家阅读完这篇文章之后大有收获,下面让小编带着大家一起了解一下。
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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。
00001. UDF:用户自定义函数,user defined function。一对一的输入输出。(最常用的)。
00002. 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
00003. 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。
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:
00001. 继承org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF
00002. 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
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"));
}}
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;
(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')
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
UDTF是一对多的输入输出,实现UDTF需要完成下面步骤
00001. 继承org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDF,
00002. 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。
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
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;
}
}
}
}
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;
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 ;
select parseMap("name:zhang;age:30;address:shenzhen")
结果如下:
#map key
name zhang
age 30
address shenzhen
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:
00001. 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。
00002. 函数类需要继承UDAF类,内部类Evaluator实UDAFEvaluator接口。
00003. 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。
计算一组整数的最大值
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;
}
}}
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;
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 ;
select maxInt(mgr) from emp
结果如下:
#结果
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