首先我们学习hadoop的时候，为了让我们不太会java语言但是对SQL很熟悉的工程师能够操作基本的mapreduce计算过程，Hive被设计出来了。Hive就好比是hadoop在执行MR（mapreduce）程序的一个操作系统，因为我们可以用简单的SQL语句去代替复杂的MR程序，因为Hive可以将我们的SQL语句转化为MR程序然后去执行。Hive的语法和SQL的语法很多地方是相同的，所以说它就是为熟连使用SQL的工程师设计的。
首先什么是UDF，UDF的全称为user-defined function，用户定义函数，为什么有它的存在呢？有的时候 你要写的查询无法轻松地使用Hive提供的内置函数来表示，通过写UDF，Hive就可以方便地插入用户写的处理代码并在查询中使用它们，相当于在HQL（Hive SQL）中自定义一些函数。
首先UDF必须用java语言编写，Hive本身就是用java写的。所以想学好hadoop这个分布式框架的相关技术，熟练使用java就是基本功了！
Hive中有三种UDF:(普通)UDF、用户定义聚集函数（user-defined aggregate function，UDAF）、用户定义表生成函数（user-defined table-generating function，UDTF）。
UDF操作作用于单个数据行，并且产生一个数据行作为输出。大多数函数都属于这一类（比如数学函数和字符串函数）。
UDAF 接受多个输入数据行，并产生一个输出数据行。想COUNT和MAX这样的函数就是聚集函数。
UDTF 操作作用于单个数据行，并且产生多个数据行-------一个表作为输出
首先一个UDF必须满足下面两个条件:
1 一个UDF必须是org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF的子类（换句话说就是我们一般都是去继承这个类）
2 一个UDF必须至少实现了evaluate()方法
注意UDF名不是大小写敏感的
一个UDAF计算函数必须实现下面的5个方法：
1 init()方法 init（）方法负责初始化计算函数并重设它的内部状态。在MaximumIntUDAFEvaluator中，我们把存放最终结果的IntWritable对象设置为null。我们使用null来表示目前还没有对任何值进行聚集计算，这和对空集NULL计算最大值应有的结果是一致的。
2 iterate（）方法 每次对一个新值进行聚集计算时都会调用iterate（）方法。计算函数要根据聚集计算的结果更新其内部状态。iterate（）接受的参数和Hive中被调用函数的参数使对应的。
3 terminatePartial（）方法 Hive需要部分聚集结果时会调用terminatePartial（）方法。这个方法必须返回一个封装了聚集计算当前状态的对象。
4 merge（）方法 在Hive决定要合并一个部分聚集值和另一个部分聚集值时会调用merge（）方法。该方法接受一个对象作为输入。这个对象的类型必须和terminatePartial（）方法返回的类型一致。
5 terminate（） Hive需要最终聚集结果时会调用terminate（）方法。计算函数需要把状态作为一个值返回。
具体去写UDF的过程我这里就不具体说了，我来说说，怎样去把我们写好的UDF放到Hive中去使用：
首先我们将用java写好的UDF函数编译后的Java类打包成为一个JAR文件，并在Hive中注册这个文件（相当于告诉Hive这个是我写的UDF）：
ADD JAR /path/hive-sample.jar;
- 给我们写的UDF中的Strip类起个别名
- CREATE TEMPORARY FUNCTION strip AS 'com.hadoop.hive.Strip';
经过了上面这个过程就可以在Hive中使用这个UDF了
比如 SELECT strip(‘bee‘) FROM dummy;