Hive中UDF、UDAF和UDTF使用

本文介绍了Hive中的内置函数,并详细讲解了UDF、UDAF和UDTF的区别与使用。重点在于UDTF的实现,包括继承GenericUDTF,实现initialize、process和close方法,以及如何通过forword()方法返回处理结果。还提供了一个实例,展示如何将'key:value;key:value;'格式的字符串拆分为key和value字段。

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1.Hive中的内置函数

org.apache.hadoop.hive.ql.exec.FunctionRegistry类中定义了Hive目前内置的自定义函数

    registerGenericUDF("concat", GenericUDFConcat.class);
    registerUDF("substr", UDFSubstr.class, false);
    registerUDF("substring", UDFSubstr.class, false);
    registerUDF("space", UDFSpace.class, false);
    registerUDF("repeat", UDFRepeat.class, false);
    registerUDF("ascii", UDFAscii.class, false);
    registerGenericUDF("lpad", GenericUDFLpad.class);
    registerGenericUDF("rpad", GenericUDFRpad.class);

    registerUDF("ln", UDFLn.class, false);
    registerUDF("log2", UDFLog2.class, false);
    registerUDF("sin", UDFSin.class, false);
    registerUDF("asin", UDFAsin.class, false);
    registerUDF("cos", UDFCos.class, false);
    registerUDF("acos", UDFAcos.class, false);
    registerUDF("log10", UDFLog10.class, false);
    registerUDF("log", UDFLog.class, false);
    registerUDF("exp", UDFExp.class, false);
    registerGenericUDF("power", GenericUDFPower.class);
    registerGenericUDF("pow", GenericUDFPower.class);
    registerUDF("sign", UDFSign.class, false);
    registerUDF("pi", UDFPI.class, false);
    registerUDF("degrees", UDFDegrees.class, false);
    registerUDF("radians", UDFRadians.class, false);
    registerUDF("atan", UDFAtan.class, false);
    registerUDF("tan", UDFTan.class, false);
    registerUDF("e", UDFE.class, false);

    registerUDF("conv", UDFConv.class, false);
    registerUDF("bin", UDFBin.class, false);
    registerUDF("hex", UDFHex.class, false);
    registerUDF("unhex", UDFUnhex.class, false);
    registerUDF("base64", UDFBase64.class, false);
    registerUDF("unbase64", UDFUnbase64.class, false);

    registerGenericUDF("encode", GenericUDFEncode.class);
    registerGenericUDF("decode", GenericUDFDecode.class);

    registerGenericUDF("upper", GenericUDFUpper.class);
    registerGenericUDF("lower", GenericUDFLower.class);
    registerGenericUDF("ucase", GenericUDFUpper.class);
    registerGenericUDF("lcase", GenericUDFLower.class);
    register
### Hive UDFUDAF 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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