IDEA构建Hive的UDF函数

一、编译目的
hive自带了很多内置函数,但是这些函数并不能满足我们的日常工作。当我们频繁需要使用一个函数而hive又没有时就需要我们自定义函数了。

二、UDF(user defined function)函数构建步骤
1、自定义一个Java类
2、继承UDF类
3、重写evaluate方法
4、打成jar包
6、在hive执行add jar方法
7、在hive执行创建模板函数
8、hql中使用

三、使用idea+maven构建
1、pom文件加入以下信息

<properties>
  <project.build.sourceEncoding>UTF8</project.build.sourceEncoding>
  <!--Hadoop版本更改成自己的版本-->
    <hadoop.version>2.6.0-cdh5.7.0</hadoop.version>
    <hive.version>1.1.0-cdh5.7.0</hive.version>
</properties>

  <!--加入Hadoop原生态的maven仓库的地址-->
   <repository>
      <id>Apache Hadoop</id>
      <name>Apache Hadoop</name>
      <url>https://repo1.maven.org/maven2/</url>
   </repository>
 <!--加入cdh的maven仓库的地址-->
<repository>
    <id>cloudera</id>
    <name>cloudera</name>
      <url>https://repository.cloudera.com/artifactory/cloudera-repos/</url>
   </repository>
  </repositories>

  <dependencies>
  <!--添加hadoop依赖-->
    <dependency>
      <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
      <artifactId>hadoop-common</artifactId>
      <version>${hadoop.version}</version>
    </dependency>
     <!--添加hive依赖-->
    <dependency>
      <groupId>org.apache.hive</groupId>
      <artifactId>hive-exec</artifactId>
      <version>${hive.version}</version>
    </dependency>

2、自定义java类

package com.ruozedata.hive;

import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.Description;
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;
import org.apache.hadoop.io.Text;
//函数功能描述及举例
@Description(name = "SayHello",
        value = "_FUNC_(input_str) - returns Hello:input",
        extended =  "Example:\n "
                + "  > SELECT _FUNC_('zhangsan') FROM src LIMIT 1;\n"
                + "  'Hello:zhangsan'")
 // 继承UDF类
public class HelloUDF2 extends UDF{
  //重写evaluate方法 
    public Text evaluate(Text input){
        return new Text("Hello:"+input);

    }

    public static void main(String[] args) {
       HelloUDF2 UDF=new HelloUDF2();
       System.out.print(UDF.evaluate(new Text("zhangsan")));
    }

}

3、打成jar包
在自己项目D:\hdoopspace\target目录下
hive-train-1.0.jar

4、将jar包上传并添加到hive

hive (default)> add jar /tmp/data/hive-train-1.0.jar;

5、创建模板函数

hive (default)>CREATE TEMPORARY FUNCTION sayHello AS 'com.ruozedata.hive.HelloUDF2';

6、hql使用UDF

hive (default)> select ename,sayhello(ename) from emp;
OK
ename   _c1
SMITH   Hello:SMITH
ALLEN   Hello:ALLEN
WARD    Hello:WARD
JONES   Hello:JONES
MARTIN  Hello:MARTIN
BLAKE   Hello:BLAKE
CLARK   Hello:CLARK
SCOTT   Hello:SCOTT
KING    Hello:KING
TURNER  Hello:TURNER
ADAMS   Hello:ADAMS
JAMES   Hello:JAMES
FORD    Hello:FORD
MILLER  Hello:MILLER
HIVE    Hello:HIVE
Time taken: 0.131 seconds, Fetched: 15 row(s)

四、注意点
以上方法只是单session的而且是临时有效的,也就是只在当前session有用。后续会给大家奉上将UDF函数注册到hive源码当中,那么自己写的函数也就成了hive的内置函数了。

### 调试 Hive 自定义函数 `evaluate` 方法 在开发和使用 Hive 自定义函数UDF、UDAF 或 UDTF)时,`evaluate` 是核心方法之一。它负责执行实际的计算逻辑。为了有效调试该方法,可以采用以下策略: #### 1. 使用日志记录工具 通过引入日志框架(如 Log4j),可以在 `evaluate` 方法中打印中间变量的状态或输入/输出值。这样可以帮助开发者理解程序运行过程中的具体行为。 ```java import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF; import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory; public class MyCustomFunction extends UDF { private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(MyCustomFunction.class); public String evaluate(String input) { if (input == null) { return null; } // 打印日志以便于调试 logger.info("Input received: {}", input); String result = input.toUpperCase(); // 示例操作 // 记录结果便于验证逻辑正确性 logger.info("Output generated: {}", result); return result; } } ``` 这种方法能够清晰展示每一步的数据变化情况[^2]。 #### 2. 单元测试环境搭建 构建独立的单元测试项目,模拟真实环境中传入的各种参数组合到 `evaluate` 函数里去检验其返回值是否符合预期。JUnit 是常用的 Java 测试框架之一。 ```java import org.junit.Test; import static org.junit.Assert.assertEquals; public class MyCustomFunctionTest { @Test public void testEvaluate() { MyCustomFunction function = new MyCustomFunction(); assertEquals("HELLO", function.evaluate("hello")); // 正常路径测试 assertEquals(null, function.evaluate(null)); // 边界条件测试 } } ``` 这种做法不仅有助于发现潜在 bug ,还能提高代码质量[^1]。 #### 3. 利用 IDE 断点调试技术 如果遇到难以定位的问题,则可以直接借助集成开发环境(IDE),比如 IntelliJ IDEA 或 Eclipse 设置断点逐步跟踪执行流程直至找到错误根源所在位置。 假设我们正在排查为什么某些特殊字符无法被正确转换为大写形式: 1. 在 suspected line 处设置 Breakpoint; 2. 启动 Debug Mode 并加载包含问题样本的数据集; 3. 当程序暂停时检查当前上下文中各个对象的内容直到找出异常原因为止。 此方式特别适合复杂算法或者涉及多个依赖项的情况下的深入探究。 #### 常见问题及解决方案 - **Q:** 如果我的自定义 hive udf 不生效怎么办? - A: 首先确认 jar 文件已上传至 hdfs 上,并且已经 add jar 成功;其次查看是否有语法拼写上的失误;最后再考虑是不是权限方面存在问题导致加载失败等问题 [^1]. - **Q:** 如何处理大数据量下性能瓶颈? - A: 可尝试优化内部实现减少不必要的内存分配动作;另外也可以探索并行化可能性从而充分利用集群资源提升效率 [^3]. - **Q:** 对于超长字符串截取需求怎么满足? - A: 结合业务规则设定合理的长度限制标准之后应用 substring 方法即可达成目标效果 [^4]. ```sql SELECT my_udf(column_name) FROM table WHERE LENGTH(column_name)>MAX_LENGTH ALLOWING TRUNCATION TO '...' ```
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