Hive中UDTF的编写与使用

本文深入探讨了UDTF(User-DefinedTable-GeneratingFunctions)在Hive中的功能,包括如何编写自定义UDTF,以及在SQL查询中的使用方法。通过一个具体的实例,展示了如何使用UDTF来解析特定格式的字符串,并将其拆分为多行数据。同时介绍了UDTF的两种使用方式,直接在select中使用或与lateralview结合使用,以提高数据处理效率。

1. UDTF介绍

 

UDTF(User-Defined Table-Generating Functions) 用来解决 输入一行输出多行(On-to-many maping) 的需求。

 

2. 编写自己需要的UDTF

 

继承org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDTF,实现initialize, process, close三个方法。

 

  • UDTF首先会调用initialize方法,此方法返回UDTF的返回行的信息(返回个数,类型)。

 

  • 初始化完成后,会调用process方法,真正的处理过程在process函数中,在process中,每一次forward()调用产生一行;如果产生多列可以将多个列的值放在一个数组中,然后将该数组传入到forward()函数。

 

  • 最后close()方法调用,对需要清理的方法进行清理。

 


下面是UDTF函数是用来切分”key:value;key:value;”这种字符串,返回结果为key, value两个字段。代码如下:

 

import java.util.ArrayList;

 import org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDTF;
 import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDFArgumentException;
 import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDFArgumentLengthException;
 import org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException;
 import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.ObjectInspector;
 import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.ObjectInspectorFactory;
 import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.StructObjectInspector;
 import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.primitive.PrimitiveObjectInspectorFactory;

 public class ExplodeMap extends GenericUDTF{

     @Override
     public void close() throws HiveException {
         // TODO Auto-generated method stub    
     }

     @Override
     public StructObjectInspector initialize(ObjectInspector[] args)
             throws UDFArgumentException {
         if (args.length != 1) {
             throw new UDFArgumentLengthException("ExplodeMap takes only one argument");
         }
         if (args[0].getCategory() != ObjectInspector.Category.PRIMITIVE) {
             throw new UDFArgumentException("ExplodeMap takes string as a parameter");
         }

         ArrayList<String> fieldNames = new ArrayList<String>();
         ArrayList<ObjectInspector> fieldOIs = new ArrayList<ObjectInspector>();
         fieldNames.add("col1");
         fieldOIs.add(PrimitiveObjectInspectorFactory.javaStringObjectInspector);
         fieldNames.add("col2");
         fieldOIs.add(PrimitiveObjectInspectorFactory.javaStringObjectInspector);

         return ObjectInspectorFactory.getStandardStructObjectInspector(fieldNames,fieldOIs);
     }

     @Override
     public void process(Object[] args) throws HiveException {
         String input = args[0].toString();
         String[] test = input.split(";");
         for(int i=0; i<test.length; i++) {
             try {
                 String[] result = test[i].split(":");
                 forward(result);
             } catch (Exception e) {
                 continue;
             }
         }
     }
 }

 

 

3. 使用方法

 

UDTF有两种使用方法,一种直接放到select后面,一种和lateral view一起使用。

 

1:直接select中使用

 

select explode_map(properties) as (col1,col2) from src;

 不可以添加其他字段使用

select a, explode_map(properties) as (col1,col2) from src

不可以嵌套调用

select explode_map(explode_map(properties)) from src

 不可以和group by/cluster by/distribute by/sort by一起使用

select explode_map(properties) as (col1,col2) from src group by col1, col2

 

2:和lateral view一起使用

select src.id, mytable.col1, mytable.col2 from src lateral view explode_map(properties) mytable as col1, col2;

此方法更为方便日常使用。执行过程相当于单独执行了两次抽取,然后union到一个表里。

 

 

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