UDF函数

UDF函数 

UDF函数可以直接应用于select语句,对查询结构做格式化处理输出内容。自定义UDF需要继承org.apache.hadoop.hive.ql.UDF,实现evaluate函数。
自定义udf函数步骤:
  1.继承UDF类
  2.重写evaluate方法
  3.把项目打成jar包
  4.hive中执行命令add jar /home/jrjt/dwetl/PUB/UDF/udf/GetProperty.jar;
  5.创建函数create temporary function get_pro as 'jd.Get_Property'//jd.jd.Get_Property为类路径;
永久udf函数创建:
  1、hdfs dfs -put udftimestamp.jar /udf/
  2、add jar hdfs://nameservice1:8020/udf/udftimestamp.jar;
  3、CREATE FUNCTION dm_lots.udftimestamp AS 'mytimestamp.MyUDFTimestamp' using jar 'hdfs://nameservice1:8020/udf/udftimestamp.jar';
删除udf函数
drop function dm_lots.udftimestamp;
查看udf函数
show functions
例1:日志切割
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;
import org.apache.hadoop.io.Text;


public class SalaryUDF extends UDF{
	public Text evaluate(Text salaryText){
		//1.if salary is null
		if (salaryText == null) {
			return null;
		}
		
		String salaryStr = salaryText.toString();
		
		//2.if salary is not double type
		double salary = 0.0;
		try {
			salary = Double.valueOf(salaryStr);
		} catch (NumberFormatException e) {
			e.printStackTrace();
			return null;
		}
		
		Text text = new Text();
		
		//3.panduan salary return string 
		if (salary > 10000) {
			text.set("you are rich");
			return text;
		}else if (salary <= 10000 && salary > 5000) {
			text.set("income is normal");
			return text;
		}else {
			text.set("income is pool");
			return text;
		}
	}
}
例2:日期转化
package com.rainbow.udf;

import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Date;

import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;
import org.apache.hadoop.io.Text;


public class TestDate extends UDF{
	  private SimpleDateFormat inputdateFormat = new SimpleDateFormat("dd/MM/yyyy:HH:mm:ss",locale.ENLISH);
	  private SimpleDateFormat outputdateFormat = new SimpleDateFormat("yyyy/MM/dd HH:mm:ss");
	   public Text exvaluate(Text input){
	     Text output = new Text();
	   if(null==input){
	     return null;
	}
	   if(null==input.toString()){
	     return null;
	}
	   try {
	      String inputDate=input.toString().trim();
	      Date perseDate = inputdateFormat.parse(inputDate);
	      String outputDate = outputdateFormat.format(perseDate);
	      output.set(outputDate);
	}catch(Exception e){
	    e.printStackTrace();
	    return output;
	}
	       return output;
	}
}
打jar包 
上传到hdfs
CREATE FUNCTION [db_name.]function_name AS class_name [USING JAR|FILE|ARCHIVE'file_uri' [, JAR|FILE|ARCHIVE'file_uri'] ];





<think>好的,用户想了解如何在SQL、Hive或Spark中定义和使用UDF函数。首先,我需要回忆一下UDF的基本概念,即用户自定义函数,用于扩展数据处理能力。接下来,用户可能需要的具体步骤,比如不同平台下的实现方式,例如Hive和Spark的区别。 首先,我应该整理Hive中的UDF使用方法。记得Hive支持三种类型的UDF:普通UDF、UDAF和UDTF。用户可能主要关注普通UDF。需要说明Java编写UDF的步骤,继承UDF类,实现evaluate方法,然后打包注册。同时,Hive SQL中的注册命令是CREATE FUNCTION,可能需要提到临时函数和永久函数的区别,以及如何指定JAR包的位置。 然后是Spark部分,Spark SQL同样支持UDF,但实现方式有所不同。在Spark中,用户可以使用Scala、Java或Python编写UDF,注册时使用spark.udf.register方法。特别是在PySpark中,可以用装饰器或直接注册函数。需要注意序列化问题,比如在PySpark中处理复杂数据类型可能需要特别处理。 还需要提到在Spark SQL中通过SQL语句注册UDF,尤其是在集群环境中如何引用JAR包,比如HDFS路径。同时,临时函数和永久函数的区别,以及在不同会话中的可用性。 另外,用户提供的引用资料中有提到Hive和Spark的UDF注册方法,需要确保正确引用这些内容。例如,引用[1]提到Spark SQL的UDF和UDAF,引用[2]和[4]提到注册临时函数的方法,引用[3]提到Hive中使用Java编写UDF的包导入,引用[5]可能涉及一些常见错误。 可能需要比较Hive和Spark在UDF使用上的异同,比如注册方式、依赖管理、执行环境等。同时,用户可能想知道实际应用中的例子,比如字符串处理、数值计算等,所以提供具体的代码示例会更好。 需要注意用户的问题包括定义和使用,所以步骤要分清楚:编写函数、打包、注册、调用。在Spark中,如果是Python UDF,可能需要处理序列化问题,或者使用Pandas UDF来提高性能。 还需要检查是否有常见的错误或注意事项,比如类路径问题、依赖冲突、资源位置是否正确(如HDFS路径),这些在引用[5]中提到的异常可能需要提及解决方法,比如检查JAR包路径或配置。 最后,生成相关问题时要围绕UDF的定义、使用场景、优化、错误处理等方面展开,确保问题能够帮助用户进一步理解UDF的不同方面。</think>### 如何定义和使用UDF函数 in SQL/Hive/Spark? UDF(用户自定义函数)允许用户在SQL、Hive或Spark中扩展数据处理能力。以下是具体实现方法: --- #### 一、Hive中定义UDF 1. **编写Java类**:继承`org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF`并实现`evaluate`方法。 示例:字符串转大写 ```java import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF; public class ToUpperUDF extends UDF { public String evaluate(String input) { return input != null ? input.toUpperCase() : null; } } ``` 2. **打包为JAR文件**:将类编译打包(如`my-udf.jar`)。 3. **注册UDF** - **临时函数**(会话级有效): ```sql ADD JAR /path/to/my-udf.jar; CREATE TEMPORARY FUNCTION my_upper AS 'com.example.ToUpperUDF'; ``` - **永久函数**(需HDFS路径): ```sql CREATE FUNCTION my_upper AS 'com.example.ToUpperUDF' USING JAR 'hdfs:///udfs/my-udf.jar'; ``` 4. **调用函数**: ```sql SELECT my_upper(name) FROM users; ``` --- #### 二、Spark SQL中定义UDF 1. **Python实现(PySpark)** ```python from pyspark.sql.functions import udf from pyspark.sql.types import StringType # 定义函数逻辑 def to_upper(s): return s.upper() if s else None # 注册为UDF upper_udf = udf(to_upper, StringType()) spark.udf.register("my_upper", upper_udf) # 使用示例 df.selectExpr("my_upper(name)").show() ``` 2. **Scala/Java实现** ```scala // 定义函数 val toUpper = (s: String) => s.toUpperCase // 注册 spark.udf.register("my_upper", toUpper) ``` 3. **通过SQL注册(需JAR包)**: ```sql CREATE FUNCTION my_upper AS 'com.example.ToUpperUDF' USING JAR 'hdfs:///udfs/my-udf.jar'; ``` --- #### 三、关键区别与注意事项 1. **Hive vs Spark** - Hive UDF依赖Hive执行引擎,而Spark UDF在Spark SQL中运行,性能更高[^1]。 - Spark支持Lambda表达式快速定义UDF,Hive需严格遵循类继承结构[^3]。 2. **资源管理** - 永久函数需将JAR上传至HDFS,临时函数仅对当前会话有效[^2][^4]。 - Spark on YARN需确保Executor能访问JAR路径,否则报`ClassNotFoundException`[^5]。 3. **数据类型兼容性** 复杂类型(如数组、结构体)需在UDF中显式处理,避免序列化错误。 ---
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