Hive UDAF开发详解

明

这篇文章是来自Hadoop Hive UDAF Tutorial - Extending Hive with Aggregation Functions：的不严格翻译，因为翻译的文章示例写得比较通俗易懂，此外，我把自己对于Hive的UDAF理解穿插到文章里面。

udfa是hive中用户自定义的聚集函数，hive内置UDAF函数包括有sum()与count（），UDAF实现有简单与通用两种方式，简单UDAF因为使用Java反射导致性能损失，而且有些特性不能使用，已经被弃用了；在这篇博文中我们将关注Hive中自定义聚类函数-GenericUDAF，UDAF开发主要涉及到以下两个抽象类：

org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.AbstractGenericUDAFResolver
org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDAFEvaluator

源码链接

博文中的所有的代码和数据可以在以下链接找到：hive examples

示例数据准备

首先先创建一张包含示例数据的表：people，该表只有name一列，该列中包含了一个或多个名字，该表数据保存在people.txt文件中。

~$ cat ./people.txt

John Smith
John and Ann White
Ted Green
Dorothy

把该文件上载到hdfs目录/user/matthew/people中：

hadoop fs -mkdir people
hadoop fs -put ./people.txt people

下面要创建hive外部表，在hive shell中执行

CREATE EXTERNAL TABLE people (name string)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS 
	TERMINATED BY '	' 
	ESCAPED BY '' 
	LINES TERMINATED BY '
'
STORED AS TEXTFILE 
LOCATION '/user/matthew/people';

相关抽象类介绍

创建一个GenericUDAF必须先了解以下两个抽象类：

org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.AbstractGenericUDAFResolver 

org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDAFEvaluator

为了更好理解上述抽象类的API，要记住hive只是mapreduce函数，只不过hive已经帮助我们写好并隐藏mapreduce，向上提供简洁的sql函数，所以我们要结合Mapper、Combiner与Reducer来帮助我们理解这个函数。要记住在hadoop集群中有若干台机器，在不同的机器上Mapper与Reducer任务独立运行。

所以大体上来说，这个UDAF函数读取数据（mapper），聚集一堆mapper输出到部分聚集结果（combiner），并且最终创建一个最终的聚集结果（reducer）。因为我们跨域多个combiner进行聚集，所以我们需要保存部分聚集结果。

AbstractGenericUDAFResolver

Resolver很简单，要覆盖实现下面方法，该方法会根据sql传人的参数数据格式指定调用哪个Evaluator进行处理。

<span style="background-color: rgb(255, 255, 255);"><span style="font-size:14px;">public GenericUDAFEvaluator getEvaluator(TypeInfo[] parameters) throws SemanticException;</span></span>

GenericUDAFEvaluator

UDAF逻辑处理主要发生在Evaluator中，要实现该抽象类的几个方法。

在理解Evaluator之前，必须先理解objectInspector接口与GenericUDAFEvaluator中的内部类Model。

ObjectInspector

作用主要是解耦数据使用与数据格式，使得数据流在输入输出端切换不同的输入输出格式，不同的Operator上使用不同的格式。可以参考这两篇文章：first post on Hive UDFs、Hive中ObjectInspector的作用，里面有关于objectinspector的介绍。

Model

Model代表了UDAF在mapreduce的各个阶段。

public static enum Mode {
    /**
     * PARTIAL1: 这个是mapreduce的map阶段:从原始数据到部分数据聚合
     * 将会调用iterate()和terminatePartial()
     */
    PARTIAL1,
        /**
     * PARTIAL2: 这个是mapreduce的map端的Combiner阶段，负责在map端合并map的数据::从部分数据聚合到部分数据聚合:
     * 将会调用merge() 和 terminatePartial() 
     */
    PARTIAL2,
        /**
     * FINAL: mapreduce的reduce阶段:从部分数据的聚合到完全聚合 
     * 将会调用merge()和terminate()
     */
    FINAL,
        /**
     * COMPLETE: 如果出现了这个阶段，表示mapreduce只有map，没有reduce，所以map端就直接出结果了:从原始数据直接到完全聚合
      * 将会调用 iterate()和terminate()
     */
    COMPLETE
  };

一般情况下，完整的UDAF逻辑是一个mapreduce过程，如果有mapper和reducer，就会经历PARTIAL1(mapper)，FINAL(reducer)，如果还有combiner，那就会经历PARTIAL1(mapper)，PARTIAL2(combiner)，FINAL(reducer)。

而有一些情况下的mapreduce，只有mapper，而没有reducer，所以就会只有COMPLETE阶段，这个阶段直接输入原始数据，出结果。

GenericUDAFEvaluator的方法

// 确定各个阶段输入输出参数的数据格式ObjectInspectors
public  ObjectInspector init(Mode m, ObjectInspector[] parameters) throws HiveException;

// 保存数据聚集结果的类
abstract AggregationBuffer getNewAggregationBuffer() throws HiveException;

// 重置聚集结果
public void reset(AggregationBuffer agg) throws HiveException;

// map阶段，迭代处理输入sql传过来的列数据
public void iterate(AggregationBuffer agg, Object[] parameters) throws HiveException;

// map与combiner结束返回结果，得到部分数据聚集结果
public Object terminatePartial(AggregationBuffer agg) throws HiveException;

// combiner合并map返回的结果，还有reducer合并mapper或combiner返回的结果。
public void merge(AggregationBuffer agg, Object partial) throws HiveException;

// reducer阶段，输出最终结果
public Object terminate(AggregationBuffer agg) throws HiveException;

图解Model与Evaluator关系

Model各阶段对应Evaluator方法调用

Evaluator各个阶段下处理mapreduce流程

实例

下面将讲述一个聚集函数UDAF的实例，我们将计算people这张表中的name列字母的个数。

下面的函数代码是计算指定列中字符的总数（包括空格）

代码

@Description(name = "letters", value = "_FUNC_(expr) - 返回该列中所有字符串的字符总数")
public class TotalNumOfLettersGenericUDAF extends AbstractGenericUDAFResolver {

    @Override
    public GenericUDAFEvaluator getEvaluator(TypeInfo[] parameters)
            throws SemanticException {
        if (parameters.length != 1) {
            throw new UDFArgumentTypeException(parameters.length - 1,
                    "Exactly one argument is expected.");
        }
        
        ObjectInspector oi = TypeInfoUtils.getStandardJavaObjectInspectorFromTypeInfo(parameters[0]);
        
        if (oi.getCategory() != ObjectInspector.Category.PRIMITIVE){
            throw new UDFArgumentTypeException(0,
                            "Argument must be PRIMITIVE, but "
                            + oi.getCategory().name()
                            + " was passed.");
        }
        
        PrimitiveObjectInspector inputOI = (PrimitiveObjectInspector) oi;
        
        if (inputOI.getPrimitiveCategory() != PrimitiveObjectInspector.PrimitiveCategory.STRING){
            throw new UDFArgumentTypeException(0,
                            "Argument must be String, but "
                            + inputOI.getPrimitiveCategory().name()
                            + " was passed.");
        }
        
        return new TotalNumOfLettersEvaluator();
    }

    public static class TotalNumOfLettersEvaluator extends GenericUDAFEvaluator {

        PrimitiveObjectInspector inputOI;
        ObjectInspector outputOI;
        PrimitiveObjectInspector integerOI;
        
        int total = 0;

        @Override
        public ObjectInspector init(Mode m, ObjectInspector[] parameters)
                throws HiveException {
        	
            assert (parameters.length == 1);
            super.init(m, parameters);
           
             //map阶段读取sql列，输入为String基础数据格式
            if (m == Mode.PARTIAL1 || m == Mode.COMPLETE) {
                inputOI = (PrimitiveObjectInspector) parameters[0];
            } else {
			//其余阶段，输入为Integer基础数据格式
            	integerOI = (PrimitiveObjectInspector) parameters[0];
            }

             // 指定各个阶段输出数据格式都为Integer类型
            outputOI = ObjectInspectorFactory.getReflectionObjectInspector(Integer.class,
                    ObjectInspectorOptions.JAVA);
            return outputOI;

        }

        /**
         * 存储当前字符总数的类
         */
        static class LetterSumAgg implements AggregationBuffer {
            int sum = 0;
            void add(int num){
            	sum += num;
            }
        }

        @Override
        public AggregationBuffer getNewAggregationBuffer() throws HiveException {
            LetterSumAgg result = new LetterSumAgg();
            return result;
        }

        @Override
        public void reset(AggregationBuffer agg) throws HiveException {
        	LetterSumAgg myagg = new LetterSumAgg();
        }
        
        private boolean warned = false;

        @Override
        public void iterate(AggregationBuffer agg, Object[] parameters)
                throws HiveException {
            assert (parameters.length == 1);
            if (parameters[0] != null) {
                LetterSumAgg myagg = (LetterSumAgg) agg;
                Object p1 = ((PrimitiveObjectInspector) inputOI).getPrimitiveJavaObject(parameters[0]);
                myagg.add(String.valueOf(p1).length());
            }
        }

        @Override
        public Object terminatePartial(AggregationBuffer agg) throws HiveException {
            LetterSumAgg myagg = (LetterSumAgg) agg;
            total += myagg.sum;
            return total;
        }

        @Override
        public void merge(AggregationBuffer agg, Object partial)
                throws HiveException {
            if (partial != null) {
                
                LetterSumAgg myagg1 = (LetterSumAgg) agg;
                
                Integer partialSum = (Integer) integerOI.getPrimitiveJavaObject(partial);
                
                LetterSumAgg myagg2 = new LetterSumAgg();
                
                myagg2.add(partialSum);
                myagg1.add(myagg2.sum);
            }
        }

        @Override
        public Object terminate(AggregationBuffer agg) throws HiveException {
            LetterSumAgg myagg = (LetterSumAgg) agg;
            total = myagg.sum;
            return myagg.sum;
        }

    }
}

代码说明

 

AggregationBuffer 允许我们保存中间结果，通过定义我们的buffer，我们可以处理任何格式的数据，在代码例子中字符总数保存在AggregationBuffer 。

/**
* 保存当前字符总数的类
*/
static class LetterSumAgg implements AggregationBuffer {
	int sum = 0;
	void add(int num){
		sum += num;
	}
}

这意味着UDAF在不同的mapreduce阶段会接收到不同的输入。Iterate读取我们表中的一行（或者准确来说是表），然后输出其他数据格式的聚集结果。

artialAggregation合并这些聚集结果到另外相同格式的新的聚集结果，然后最终的reducer取得这些聚集结果然后输出最终结果（该结果或许与接收数据的格式不一致）。

在init()方法中我们指定输入为string，结果输出格式为integer，还有，部分聚集结果输出格式为integer（保存在aggregation buffer中）；terminate()与terminatePartial()两者输出一个integer。

// init方法中根据不同的mode指定输出数据的格式objectinspector
if (m == Mode.PARTIAL1 || m == Mode.COMPLETE) {
	inputOI = (PrimitiveObjectInspector) parameters[0];
} else {
	integerOI = (PrimitiveObjectInspector) parameters[0];
}

// 不同model阶段的输出数据格式
outputOI = ObjectInspectorFactory.getReflectionObjectInspector(Integer.class,
                    ObjectInspectorOptions.JAVA);

iterate()函数读取到每行中列的字符串，计算与保存该字符串的长度

public void iterate(AggregationBuffer agg, Object[] parameters)
	throws HiveException {
	...
	Object p1 = ((PrimitiveObjectInspector) inputOI).getPrimitiveJavaObject(parameters[0]);
	myagg.add(String.valueOf(p1).length());
	}
}

Merge函数增加部分聚集总数到AggregationBuffer

public void merge(AggregationBuffer agg, Object partial)
      	throws HiveException {
	if (partial != null) {
                
		LetterSumAgg myagg1 = (LetterSumAgg) agg;
                
		Integer partialSum = (Integer) integerOI.getPrimitiveJavaObject(partial);
                
		LetterSumAgg myagg2 = new LetterSumAgg();
                
		myagg2.add(partialSum);
		myagg1.add(myagg2.sum);
	}
}

Terminate()函数返回AggregationBuffer中的内容，这里产生了最终结果。

public Object terminate(AggregationBuffer agg) throws HiveException {
	LetterSumAgg myagg = (LetterSumAgg) agg;
	total = myagg.sum;
	return myagg.sum;
}

使用自定义函数

ADD JAR ./hive-extension-examples-master/target/hive-extensions-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar;
CREATE TEMPORARY FUNCTION letters as 'com.matthewrathbone.example.TotalNumOfLettersGenericUDAF';

SELECT letters(name) FROM people;
OK
44
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资料参考

http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2013/02/01/2888051.html

http://blog.csdn.net/duguduchong/article/details/8684963

来源： http://lib.csdn.net/article/hive/42862