HIVE UDAF和UDTF实现group by后获取top值

这篇博客介绍了如何在Hive中通过自定义UDAF和UDTF实现GROUP BY后获取Top值的功能。首先,自定义了一个名为Top4GroupBy的UDAF,用于统计并返回每个组的前N个最高值,然后通过UDTF ExplodeMap将结果字符串按分隔符切分并转换为多行列表输出。这两个函数可以一起用于获取如landingrefer的前100个top URL。

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先自定义一个UDAF,由于udaf是多输入一条输出的聚合,所以结果拼成字符串输出,代码如下:

public class Top4GroupBy extends UDAF {

    //定义一个对象用于存储数据
    public static class State {
        private Map<Text, IntWritable> counts;
        private int limit;

    }

    /**
     * 累加数据,判断map的key中是否存在该字符串,如果存在累加,不存在放入map中
     * @param s
     * @param o
     * @param i
     */
    private static void increment(State s, Text o, int i) {
        if (s.counts == null) {
            s.counts = new HashMap<Text, IntWritable>();
        }
        IntWritable count = s.counts.get(o);
        if (count == null

### Hive UDF、UDAF UDTF 的实际应用案例 #### 1. 用户自定义函数 (UDF) 用户自定义函数用于处理单个输入并返回单个输出。下面是一个将字符串转换为大写的例子: ```java import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.Description; import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF; @Description(name = "to_upper", value = "Converts input string to upper case") public class ToUpperUDF extends UDF { public String evaluate(String input) { if (input == null) { return null; } return input.toUpperCase(); } } ``` 此代码实现了 `evaluate` 方法,当传入一个字符串时会将其转成大写形式[^2]。 为了使上述 UDF 可用,在 Hive 中需加载 jar 文件以及注册该函数: ```sql ADD JAR /path/to/your/jarfile.jar; CREATE TEMPORARY FUNCTION to_upper AS 'com.example.ToUpperUDF'; SELECT to_upper('hello world') FROM your_table LIMIT 1; ``` 以上命令首先添加了包含 UDF 类的 jar 文件到当前 session;接着创建了一个临时函数名为 `to_upper` 并关联至 Java 类路径;最后查询表中任意一行数据测试新函数的效果。 #### 2. 聚合函数 (UDAF) 聚合函数通常用来计算一组记录上的汇总统计量,如平均数、总等。这里展示如何编写一个简单的求 UDAF 函数: ```java package com.example.udaf; import org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException; import org.apache.hadoop.hive.ql.parse.SemanticException; import org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDAFEvaluator; import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.ObjectInspector; import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.primitive.PrimitiveObjectInspectorFactory; public final class SumEvaluator extends GenericUDAFEvaluator { private transient DoubleWritable result = new DoubleWritable(); static class Buffer implements AggregationBuffer { double sum = 0d; } @Override protected ObjectInspector initMode(ObjectInspector[] args) throws SemanticException { for (int i = 0; i < args.length; ++i) { PrimitiveObjectInspectorFactory.writableDoubleObjectInspector; } return PrimitiveObjectInspectorFactory.javaDoubleObjectInspector; } @Override public void iterate(AggregationBuffer agg, Object[] parameters) throws HiveException { ((SumEvaluator.Buffer)agg).sum += ((Number)parameters[0]).doubleValue(); } @Override public Object terminatePartial(AggregationBuffer agg) throws HiveException { return ((SumEvaluator.Buffer)agg).sum; } @Override public void merge(AggregationBuffer agg, Object partial) throws HiveException { ((SumEvaluator.Buffer)agg).sum += ((Number)partial).doubleValue(); } @Override public Object terminate(AggregationBuffer agg) throws HiveException { this.result.set(((SumEvaluator.Buffer)agg).sum); return this.result; } } ``` 这段代码展示了怎样构建一个基本的求运算逻辑,并且遵循了 UDAF 接口的要求。需要注意的是,这只是一个简化版本的例子,实际上还需要实现更多方法来支持分布式环境下的中间结果传递等功能[^3]。 同样地,在使用之前也需要先引入相应的 jar 包并将这个新的聚集函数映射给 Hive SQL 关键字: ```sql ADD JAR /path/to/your/jarfile.jar; CREATE AGGREGATE FUNCTION my_sum AS 'com.example.udaf.SumEvaluator'; SELECT my_sum(column_name) FROM table_name GROUP BY another_column; ``` #### 3. 表生成函数 (UDTF) 这类特殊类型的 UDF 将单一输入拆分成多条输出行。例如,我们可以设计一个分割逗号分隔列表的功能: ```java package com.example.udtf; import java.util.StringTokenizer; import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDTF; import org.apache.hadoop.io.Text; public class ExplodeCSV extends UDF { Text outText = new Text(); public boolean process(Object[] forwardArgs) throws Exception { StringTokenizer st = new StringTokenizer((String)forwardArgs[0], ","); while(st.hasMoreTokens()){ outText.set(st.nextToken()); forward(forward(outText)); } return true; } } ``` 在此基础上,可以通过如下方式调用它来进行 CSV 字符串解析操作: ```sql ADD JAR /path/to/your/jarfile.jar; CREATE TEMPORARY FUNCTION explode_csv AS 'com.example.udtf.ExplodeCSV'; WITH sample_data AS ( SELECT 'apple,banana,cherry' as fruits UNION ALL SELECT 'dog,cat,bird' ) SELECT fruit FROM sample_data LATERAL VIEW explode_csv(fruits) exploded_fruit AS fruit; ``` 这样就可以把每一项都单独提取出来作为独立的一列显示出来了。
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