目录
1. 创建 Maven 工程
<dependencies>
<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.hive/hive-exec -->
<dependency>
<groupId>org.apache.hive</groupId>
<artifactId>hive-exec</artifactId>
<version>2.7.5</version>
</dependency>
<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.hadoop/hadoop-common -->
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId>hadoop-common</artifactId>
<version>2.7.5</version>
</dependency>
</dependencies>
<build>
<plugins>
<plugin>
<groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
<artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
<version>3.0</version>
<configuration>
<source>1.8</source>
<target>1.8</target>
<encoding>UTF-8</encoding>
</configuration>
</plugin>
</plugins>
</build>
2. 开发 Java 类集成 UDF
/**
* @Author hwj
* @Date 2020/8/5 20:15
* @Desc: 模拟hive的upper方法：将字符串的第一个字母转大写，其它不变
**/
public class MyUDF extends UDF {
public Text evaluate(final Text line){
if(line.toString()!=null&& ! line.toString().equals("")){
String str=line.toString().substring(0,1).toUpperCase()+line.toString().substring(1);
return new Text(str);
}
return new Text("");
}
}
3. 项目打包，并上传到hive的lib目录下
cd /export/servers/apache-hive-2.1.1-bin/lib
4. 添加jar包
重命名 jar 包
mv hive_udf_upper-1.0-SNAPSHOT.jar Upper.jar
hive 客户端添加 jar包
add jar /export/servers/apache-hive-2.1.1-bin/lib/Upper.jar;
5. 设置函数与我们的自定义函数关联
create temporary function Upper as 'pers.hwj.udf.MyUDF';
6. 使用自定义函数
select Upper('hwj2020');
7. UDTF：User-Defined Table-Generating Functions，用户定义表生成函数
用来解决输入一行输出多行
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（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
例子：切分”key:value;key:value”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 {
// TODO Auto-generated method stub
}
@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;
}
}
}
}
a）把程序打成jar包
b）添加jar包：add jar /run/jar/udf_test.jar;
c）创建临时函数：CREATE TEMPORARY FUNCTION explode_map AS 'cn.itcast.hive.udtf.ExplodeMap';
d）销毁临时函数：hive> DROP TEMPORARY FUNCTION add_example;
udtf的使用
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。
create table src(properties String);
vi src.txt
key1:value1;key2:value2;
load data local inpath '/root/hivedata/src.txt' into table src;
1：直接select中使用
select explode_map(properties) as (col1,col2) from src;
不可以添加其他字段使用
select a, explode_map(properties) as (col1,col2) from src;
不可以嵌套调用
select explode_map(explode_map(properties)) from src;
不可以和group by/cluster by/distribute by/sort by一起使用
select explode_map(properties) as (col1,col2) from src group by col1, col2;
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;
UDAF：User- Defined Aggregation Funcation；用户定义聚合函数，可对多行数据产生作用；
等同与SQL中常用的SUM()，AVG()，也是聚合函数；
UDAF实现多进一出
UDAF实现有简单与通用两种方式：
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDAF;
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDAFEvaluator;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
//UDAF是输入多个数据行，产生一个数据行
//用户自定义的UDAF必须是继承了UDAF，且内部包含多个实现了exec的静态类
public class MaxiNumber extends UDAF {
public static class MaxiNumberIntUDAFEvaluator implements UDAFEvaluator {
// 最终结果
private IntWritable result;
// 负责初始化计算函数并设置它的内部状态，result是存放最终结果的
@Override
public void init() {
result = null;
}
// 每次对一个新值进行聚集计算都会调用iterate方法
public boolean iterate(IntWritable value) {
if (value == null)
return false;
if (result == null)
result = new IntWritable(value.get());
else
result.set(Math.max(result.get(), value.get()));
return true;
}
// Hive需要部分聚集结果的时候会调用该方法
// 会返回一个封装了聚集计算当前状态的对象
public IntWritable terminatePartial() {
return result;
}
// 合并两个部分聚集值会调用这个方法
public boolean merge(IntWritable other) {
return iterate(other);
}
// Hive需要最终聚集结果时候会调用该方法
public IntWritable terminate() {
return result;
}
}
}