hive作为一个sql查询引擎，自带了一些基本的函数，比如
count(计数)，sum(求和)，有时候这些基本函数满足不了我们的需求，这时候就要写hive hdf(user defined funation)，又叫用户自定义函数。
UDF 创建与使用步骤
- 继承
org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF类，实现evaluate方法； - 打
jar包上传到集群，通过create temporary function创建临时函数，不加temporary就创建了一个永久函数； - 通过select 语句使用；
例一
下面是一个判断hive表字段是否包含’100’这个子串的简单udf:
package com.js.dataclean.hive.udf.hm2
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;
public class IsContains100 extends UDF{
public String evaluate(String s){
if(s == null || s.length() == 0){
return "0";
}
return s.contains("100") ? "1" : "0";
}
}
使用maven将其打包，进入hive cli，输入命令：
add jar /home/hadoop/codejar/flash_format.jar;
create temporary function isContains100 as 'com.js.dataclean.hive.udf.hm2.IsContains100';
创建完临时函数，即可使用这个函数了：
select isContains100('abc100def') from table limit 1;
1
例二
通过读取mysql数据库中的规则，为hive中的workflow返回对应的，类型：
type workflow
a 1
a 2
b 11
b 22
b 33
需求：我们希望，将hive的workflow字段取值为，1，2的变为类型(type)a，取值为11,22,33的全部变为b，就是归类的意思。
这个udf可以这么实现：
package com.js.dataclean.hive.udf.hm2.workflow;
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;
import java.sql.*;
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
/**
* @ Author: keguang
* @ Date: 2018/12/13 16:24
* @ version: v1.0.0
* @ description:
*/
public class GetWorkflow extends UDF{
private static final String host = "0.0.0.0";
private static final String port = "3306";
private static final String database = "root";
private static final String userName = "root";
private static final String password = "123456";
private static String url = "";
private static final String driver = "com.mysql.jdbc.Driver";
private static Connection conn = null;
private static Map<String, List<String>> workflowType = null;
static {
url = "jdbc:mysql://" + host + ":" + port + "/" + database;
try {
// Class.forName(driver);
conn = DriverManager.getConnection(url, userName, password);
workflowType = getWorkflowType(conn);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
private static Map<String, List<String>> getWorkflowType(Connection conn){
Map<String, List<String>> workflowType = new HashMap<>();
String sql = "select * from flash_player_workflow";
PreparedStatement ps = null;
try {
ps = conn.prepareStatement(sql);
ResultSet rs = ps.executeQuery();
while (rs.next()){
String workflow = rs.getString("workflow");
String type = rs.getString("flag");
List<String> workflows = workflowType.get(type);
if(workflows == null){
workflows = new ArrayList<>();
}
workflows.add(workflow);
workflowType.put(type, workflows);
}
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
}finally {
// 关闭链接
if(conn != null){
try {
conn.close();
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
return workflowType;
}
public String evaluate(String s){
assert workflowType != null;
for(String type:workflowType.keySet()){
List<String> workflows = workflowType.get(type);
if(workflows.contains(s)){
return type;
}
}
return s;
}
}
打好jar包，创建函数: workflow2type（省略），然后使用：
select workflow2type(workflow) from table;
a
a
b
b
b
这样就把很多取值归为几个大类了。
查看hive function的用法
查month 相关的函数
show functions like '*month*';
查看 add_months 函数的用法
desc function add_months;
查看 add_months 函数的详细说明并举例
desc function extended add_months;
hive 中的 UDAF
可以看出，udf就是一个输入一个输出，输入一个性别，返回’男’或者’女’，如果我们想实现select date,count(1) from table，统计每天的流量呢？这就是一个分组统计，显然是多个输入，一个输出，这时候udf已经不能满足我们的需要，就需要写udaf，user defined aggregare function(用户自定义聚合函数)。
这里写一个字符串连接函数，相当于concat的功能，将多行输入，合并为一个字符串，当然了hive中有字符串连接函数，这里是举例说明UDAF的用法：
package com.js.dataclean.hive.udaf.hm2;
import com.js.dataclean.utils.StringUtil;
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDAF;
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDAFEvaluator;
/**
* 实现字符串连接聚合的UDAF
* @version v1.0.0
* @Author:keguang
* @Date:2018/10/22 14:36
*/
public class MutiStringConcat extends UDAF{
public static class SumState{
private String sumStr;
}
public static class SumEvaluator implements UDAFEvaluator{
SumState sumState;
public SumEvaluator(){
super();
sumState = new SumState();
init();
}
@Override
public void init() {
sumState.sumStr = "";
}
/**
* 来了一行数据
* @param s
* @return
*/
public boolean iterate(String s){
if(!StringUtil.isNull(s)){
sumState.sumStr += s;
}
return true;
}
/**
* 状态传递
* @return
*/
public SumState terminatePartial() {
return sumState;
}
/**
* 子任务合并
* @param state
* @return
*/
public boolean merge(SumState state){
if(state != null){
sumState.sumStr += state.sumStr;
}
return true;
}
/**
* 返回最终结果
* @return
*/
public String terminate(){
return sumState.sumStr;
}
}
}
用法，与udf一样，还是需要打包并且到hive cli中注册使用。
关于UDAF开发注意点：
- 需要
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDAF以及org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDAFEvaluator,这两个包都是必须的 - 函数类需要继承UDAF类，内部类Evaluator实现UDAFEvaluator接口
- Evaluator需要实现 init、iterate、terminatePartial、merge、terminate这几个函数
- init函数类似于构造函数，用于UDAF的初始化
- iterate接收传入的参数，并进行内部的轮转。其返回类型为boolean
- terminatePartial无参数，其为iterate函数轮转结束后，返回乱转数据，iterate和terminatePartial类似于hadoop的Combiner
- 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
临时与永久函数
Hive自定义函数分为临时与永久函数，顾名思义，分别是临时使用和永久有效使用的意思。
临时函数
临时函数，关闭会话就结束了生命周期，下次要想使用，需要重新注册。
add jar /path/xx.jar（存储在本地磁盘）
// 临时注册UDF函数（hive会话生效）
create temporary function 函数名 as '包名.类名';
删除临时函数：
- drop temporary function 数据库名.函数名;
永久函数
永久函数一旦注册，可以在hive cli，远程连接hiveserver2等地方永久使用，步骤为：
-
先上传jar包到HDFS
-
永久注册：
CREATE FUNCTION 函数名 AS '包名.类名' USING JAR 'hdfs:///path/xxxx.jar';
注意：指定jar包路径需要是hdfs路径。
- 删除永久函数：
drop function 数据库名.函数名字;
新增的永久函数，比如在hive cli命令行注册的，可能会在beeline或者hiveserver2远程连接时，提示不存在该函数。解决办法是，在无法使用UDF的HiveServer2上，执行reload function命令，将MetaStore中新增的UDF信息同步到HiveServer2内存中。
场景
UDF在hive中使用场景广泛，这里列举常用的使用场景。