hive udf

最新推荐文章于 2024-03-06 08:01:02 发布
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#class #jar #function #table #path #null

本文详细介绍了如何使用Java编写一个UDF（用户定义函数），用于将字符串转换为大写，并将其集成到Hive中进行数据处理。通过简单的步骤，实现了在Hive环境中对数据进行字符大小写的转换，适用于大数据分析场景。

转换字符串为大写

package com.hive.myhive.udf;

import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;
import org.apache.hadoop.io.Text;
public class Upper extends UDF {

public Text evaluate(Text s)
{
if(s==null)
return null;
return new Text(s.toString().toUpperCase());
}

}

打包

mkdir Upper 创建一个目录

javac -d Upper Upper.java  编译到这个目录中

jar -cvf Lower.jar -C Lower/ .  打包

在hive中添加包
hive> add jar /usr/hive/mysrc/Upper.jar;
Added /usr/hive/mysrc/Upper.jar to class path

在hive中创建函数
hive> create temporary function my_upper as ‘ com.hive.myhive.udf.upper’;
使用函数

hive> select my_upper(name) from tmp_table;


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【个人学习笔记16之--浅谈UDF(用户自定义函数)】
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好久不写了,今天来说说UDF(用户自定义函数)UDF分为标量UDF和表值UDF。ps:每种都有CLR UDF的在05里面 本人不熟悉 所以只写T-SQL的 使用场合——在 Transact-SQL 语句（如 SELECT）中——在调用该函数的应用程序中——在另一个用户定义函数的定义中——用于参数化视图或改进索引视图的功能——用于在表中定义列——用于为列定义 CHECK 约束——用于替换
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最近感受了Hive的udf函数的强大威力了，不仅可以使用很多已经有的udf函数，还可以自己定义符合业务场景的udf函数，下面就说一下如何写udf/udaf/udtf函数，算是一个入门介绍吧。 First, you need to create a new class that extends UDF, with one or more methods named evaluate.
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hive中UDF的编写
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如何编写UDF我就不赘述了，网上资料大把。贴一个参考链接直接略过。 主要讨论两个点，是开发过程中遇到的难点。 1. UDF读取外部资源。 2. 外部资源存放位置。 为什么会遇到这两个问题？ 开发UDF的目的就是为了扩展数据库一些没有的功能。常用功能例如count,sum这些，但是偶尔会遇到一些复杂的计算数据库没有直接实现的函数，解决方法一是直接读取数据然后用程序去
hive UDF
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在 Hive 中，UDF（用户自定义函数）是一种扩展 Hive SQL 功能的重要手段，适用于处理复杂逻辑或特定需求。下面将从创建、使用和优化三个层面详细说明 Hive UDF 的方法。 ### 创建 Hive UDF Hive UDF 是通过继承 `org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF` 类并重写 `evaluate` 方法来实现的。例如，以下是一个简单的 Hive UDF 示例，用于对字符串进行脱敏处理： ```java import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF; import org.apache.hadoop.io.Text; public class FirstFunction extends UDF { public Text evaluate(final Text s) { if (s == null) { return null; } String string = s.toString().substring(0, 3) + "*********"; return new Text(string); } } ``` 编写完 UDF 后，需要将其编译并打包成 JAR 文件，并通过 Hive 命令行或脚本将其添加到 Hive 会话中： ```sql ADD JAR /path/to/your-udf.jar; CREATE TEMPORARY FUNCTION my_udf AS 'com.example.FirstFunction'; ``` ### 使用 Hive UDF Hive UDF 可以在查询语句中像内置函数一样调用。例如，假设有一个 `people` 表，其中包含 `phone` 字段，可以使用 UDF 对手机号进行脱敏处理： ```sql SELECT name, my_udf(phone) AS masked_phone FROM people; ``` 此外，Hive 还支持 UDAF（用户自定义聚合函数）和 UDTF（用户自定义表生成函数），分别用于实现复杂的聚合逻辑和生成多行结果。 ### 优化 Hive UDF Hive UDF 的性能优化主要集中在以下几个方面： 1. **减少嵌套调用**：如果 UDF 函数中存在复杂的嵌套调用，可能会导致性能下降。可以通过重写代码，减少嵌套层数，同时保持功能不变，从而提升性能。 2. **过滤类 UDF 的优化**：对于过滤类的 UDF，可以将过滤率较高的条件放在前面，以减少中间结果的计算量，避免不必要的处理。 3. **资源管理**：在执行涉及大量 UDF 调用的 SQL 时，可以通过 `ADD FILE` 将外部资源文件添加到任务中，从而减少 SQL 的长度和解析时间。例如： ```sql ADD FILE ./Region-000000000000000000000008-top100; ``` 4. **缓存计划**：Hive 支持缓存执行计划，减少重复执行时的编译开销。对于频繁调用的 UDF，可以利用这一特性提升性能。 5. **避免内存问题**：由于 UDF 是在内存中执行的，设计不当可能导致系统崩溃。因此，需要确保 UDF 的代码高效且不会占用过多内存。 通过这些优化手段，可以显著提升 Hive UDF 的执行效率，减少任务的总体运行时间。 ###
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