Hadoop3集群搭建之——hive添加自定义函数UDTF

上篇：

Hadoop3集群搭建之——虚拟机安装

Hadoop3集群搭建之——安装hadoop，配置环境

Hadoop3集群搭建之——配置ntp服务

Hadoop3集群搭建之——hive安装

Hadoop3集群搭建之——hbase安装及简单操作

Hadoop3集群搭建之——hive添加自定义函数UDF

其他配置请参照上篇：Hadoop3集群搭建之——hive添加自定义函数UDF

简述下需求：

　　系统userid格式如下：

　　前三位代表国家

　　接下来三位代表省

　　再接下来三位代表市

　　剩下的所以代表 商店

（瞎掰的需求，大意就是要切割字符串）

直接上代码：

/**
 * Created by venn on 5/20/2018.
 * SplitString : split string
 * first 3 string : country
 * next 3 string : province
 * next 3 string : city
 * next all : story
 */
public class SplitString extends GenericUDTF {

    /**
     * add the column name，添加列名，类型。使用的hive-exec 1.2.1,想用2.3.3的，但是不会初始化列名部分
     * @param args
     * @return
     * @throws UDFArgumentException
     */
    @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("userid"); // 第一列将输入字符串原样输出，方便查看
        fieldOIs.add(PrimitiveObjectInspectorFactory.javaStringObjectInspector);
        fieldNames.add("country");  // 第二列为国家
        fieldOIs.add(PrimitiveObjectInspectorFactory.javaStringObjectInspector);
        fieldNames.add("province"); //第三列为省
        fieldOIs.add(PrimitiveObjectInspectorFactory.javaStringObjectInspector);
        fieldNames.add("city");  // 第四列为市
        fieldOIs.add(PrimitiveObjectInspectorFactory.javaStringObjectInspector);
        fieldNames.add("story");  // 第五列商店
        fieldOIs.add(PrimitiveObjectInspectorFactory.javaStringObjectInspector);
　　　　 // 返回
        return ObjectInspectorFactory.getStandardStructObjectInspector(fieldNames, fieldOIs);
    }

    /**
     * process the column
     * @param objects
     * @throws HiveException
     */
    public void process(Object[] objects) throws HiveException {

        String[] result = new String[5];
        try {
            /*System.out.println(objects[0].toString());
            System.out.println(objects[0] != null);
            System.out.println(StringUtils.isEmpty(objects[0].toString()));
            System.out.println(objects[0].toString().length() < 10);*/
　　　　　　　　// 如果数据不满足要求，返回 0 0 0 0 0

            if (objects[0] == null || StringUtils.isEmpty(objects[0].toString()) || objects[0].toString().length() < 10) {

                result[0] = "0";
                result[1] = "0";
                result[2] = "0";
                result[3] = "0";
                result[4] = "0";
            } else {
                result[0] = objects[0].toString();
                result[1] = objects[0].toString().substring(0, 3);
                result[2] = objects[0].toString().substring(3, 6);
                result[3] = objects[0].toString().substring(6, 9);
                result[4] = objects[0].toString().substring(9);

            }
            // 将数据返回
            forward(result);

        } catch (Exception e) {

        }

    }

    public void close() throws HiveException {

    }
}

hive UDTF函数编有三个部分：　　

initialize ： 初始化列名

process ： 处理字符串部分

forward ： 返回结果


使用方式请见上篇：Hadoop3集群搭建之——hive添加自定义函数UDF
打包、上传服务器，修改 $HIVE_HOME/bin/.hiverc
添加如下内容： jar包可以添加多个

[hadoop@venn05 bin]$ more .hiverc 
add jar /opt/hadoop/idp_hd/viewstat/lib/hivefunction-1.0-SNAPSHOT.jar;
create temporary function split_area as 'com.venn.udtf.SplitString';

使用结果如下：

hive> select split_area(userid) from sqoop_test limit 10;
OK
87630458181    876    304    581    81
87630457377    876    304    573    77
87630457377    876    304    573    77
87630457172    876    304    571    72
87630457157    876    304    571    57
87630456302    876    304    563    02
87630455552    876    304    555    52
87630455552    876    304    555    52
87630455543    876    304    555    43
87630454571    876    304    545    71