hive自定义函数
1 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
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:
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("bingbing"));
}
}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('bingbing');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('bingbing')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
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:bingbing;age:33;address:beijing")结果如下:
#map key
name bingbing
age 33
address beijing2.4 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:
这几个函数作用如下:
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
至此为止，三类hive自定义函数就完成啦......
