懵逼,同事前几天问我一个udf 问题 ,还是 Python 格式的

本文介绍了一种使用Python UDF在Hive中将复合字段拆分为两个独立字段的方法。通过一个具体案例,展示了如何编写Python脚本来处理数据,并在Hive查询中调用该脚本实现数据的拆分。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

 

以前所有的Hive 函数都是 Java  或是 Scala 语言写的 ,Python 没有弄个 ,看到Python 格式的 code  懵逼了 ,非常懵逼

 

今天在看 Python 正则表达式偶遇 Python udf 的一个 case  ,不过 Python 484  not support  udaf or udtf  ??  I have know idea now .fuck

 

Here is the case   :

there is one   table named  mytable  and one column named your_name  (last_name first_name )

and we want to split this column into two from one 

Init:

mytable :

your_name

huchihaihe   fuck   

 

Finally :

mytable :

your_lastname   your_firstname

huchihaihe          fuck   

#!/usr/bin/python3

import sys

for line in sys.stdin:
    line=line.strip()
    lname ,fname=line.split(' ') # space 
    l_name=lname.lower()
    print('\t'.join([str(l_name),fname]))

#this it

the code represented the udf function  to split a data into 2

Oky I admitted I fucked for the above print function  why  you need this  ,sorry  I  do not know  ,but it needed 

Okay  let's skip the question  and see what we can do using the script

 

select your_name ,transform(your_name) using 'the above script path and name.py' as (l_name,fname) from mytable

 

Here we will get the result we wantted  funny  heng

I totally fucked

 

### 在 MaxCompute 中使用 Python 开发 UDF 函数 在 MaxCompute 中利用 PyODPS 库可以实现用 Python 编写用户自定义函数 (UDF),这使得开发过程更加简便并适合数据处理需求[^1]。 #### 创建环境与导入必要的库 为了能够顺利执行 PythonUDF,在本地环境中需先安装 `pyodps` 这一模块。可以通过 pip 安装工具来获取它: ```bash pip install pyodps ``` 接着,创建一个新的 Python 文件用于编写 UDF 代码,并在此文件顶部加入如下语句以加载所需的功能组件: ```python from odps.udf import annotate import json ``` #### 定义 UDF 类及其方法 按照特定格式定义一个类作为 UDF 实现的基础结构,该类应继承自 `annotate.Annotate` 并重载 process 方法来进行具体的数据转换工作。下面是一个简单的例子展示如何将 CSV 字符串解析成 JSON 对象: ```python @annotate("string->string") class CsvToJson(object): def __init__(self): pass def evaluate(self, raw_csv_string): try: parsed_data = dict(item.split("=") for item in raw_csv_string.strip().split(",")) return json.dumps(parsed_data) except Exception as e: return str(e) ``` 此段代码实现了从原始CSV字符串到JSON表示形式之间的映射关系转换功能[^2]。 #### 注册和部署 UDF 到 MaxCompute 上 完成上述步骤之后,则需要把编写的 Python 脚本打包上传至 MaxCompute 表格存储服务中去;随后可以在 SQL 查询里像调用内置函数一样轻松地引用这些外部扩展出来的 UDF 来辅助数据分析任务。 最后一步是在 MaxCompute 控制台或者命令行界面提交一段 SQL 命令测试新注册好的 UDF 是否正常运作: ```sql SELECT csv_to_json(raw_column_name) FROM your_table; ``` 这里假设已经成功添加了一个名为 `csv_to_json` 的 UDF 至系统资源列表当中。
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