Hive——用户自定义函数(UDF)的实现

该博客介绍了如何在Hive中编写用户定义函数(UDF)来判断日期属于哪个季度。首先创建数据库和表,导入数据,然后在IDEA中重写`evaluate`方法,将日期字符串转换为Date对象,并通过Calendar获取季度信息。最后,打包UDF为jar文件,上传到Hive并创建临时函数,用于查询数据表中的季度分布。

编写UDF,实现季度的判断,具体过程如下:

  1. 编写sql脚本创建数据库,表,导入数据
    	create database if not exists udf;
    	use udf;
    	create table if not exists quarterUDF(
    		dates string,
    		name string)
    	row format delimited fields terminated by ',';
    	load data local inpath '/XX/udfdata.csv' overwrite into table quarterUDF;
    
  2. 在IDEA中重写evaluate方法
public class QuarterUDF extends UDF {
	//测试
   public static void main(String[] args) throws ParseException {
       evaluate("2021/10/3", "yyyy/MM/dd");
   }
   public static String evaluate(String datestr, String dateformat) throws ParseException {
       //将字符串类型的日期转为Date
       SimpleDateFormat sd = new SimpleDateFormat(dateformat);
       Date date = sd.parse(datestr);
       //通过Calendar获取年份和月份
       Calendar calendar = Calendar.getInstance();
       calendar.setTime(date);
       int year = calendar.get(Calendar.YEAR);
       int month = calendar.get(Calendar.MONTH)+1;
       int day=calendar.get(Calendar.DAY_OF_MONTH);
       //通过判断区分季度
       System.out.println(year+":"+month+":"+day);
       if(month>=1 && month<=3) {return year+"first";}
       else if(month>=4 && month<=6) {return year+"second";}
       else if(month>=7 && month<=9) {return year+"third";}
       else  {return year+"forth";}
   }
}
  1. 打包,在hive中上传jar包,创建临时函数并使用
    maven工程中双击Lifecycle中的package完成打包,将jar上传到Linux
    在hive-shell界面输入:
	#添加jar包
	add jar /home/jqt/jar/udf_practise-1.0.1.jar;
	#as后为实现类的全路径
	CREATE TEMPORARY FUNCTION quarter AS 'myudf.QuarterUDF';
	#使用UDF
	select quarter(dates) from quarterudf;

演示结果:
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

### Hive 自定义函数的创建与使用 #### 创建自定义函数 Hive 提供了强大的功能允许用户通过自定义函数UDF, User Defined Function)扩展其能力。以下是关于如何创建和使用的详细介绍。 1. **继承 `org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF`** 用户需新建 Java 工程并引入 Hive 的相关依赖库[^2]。在此基础上,创建一个新的类并让该类继承 `org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF` 类。这是构建 UDF 的基础步骤之一。 2. **实现 `evaluate` 方法** 继承后的主要工作在于实现 `evaluate` 方法。此方法可以被重载以适应不同的输入参数类型,并返回相应的计算结果。例如,在一个简单的字符串转换案例中,如下所示: ```java import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF; public class ToUpper extends UDF { public String evaluate(String str) { if (str == null) { return null; } return str.toUpperCase(); } } ``` 3. **打包与部署** 将编写的代码打包成 JAR 文件,并将其上传至目标 Linux 系统环境中的适当位置。注意,JAR 包不应包含 Hive 的原生 JAR 文件以免引起冲突[^2]。 4. **加载 JAR 并注册函数** 在 Hive 命令行界面执行以下操作完成 UDF 注册过程: - 加载外部 JAR 文件: ```sql ADD JAR /path/to/your/custom_udf.jar; ``` - 定义临时函数名称映射到具体类路径: ```sql CREATE TEMPORARY FUNCTION to_upper AS 'com.example.ToUpper'; ``` 5. **调用自定义函数** 函数一旦成功注册即可像其他内置函数一样在 HQL 查询语句里直接调用了。例如: ```sql SELECT to_upper(column_name) FROM table_name; ``` #### 不同类型的自定义函数及其特点 除了普通的 UDF 外还有两种特殊形式——聚合型 UDAF 和表生成器型 UDTF: - **UDAFFormat**: 这种用于统计分析场景下的多值输入单值输出需求,如求平均数、计数等功能。 - **UDTFFormat**: 主要应用于单一记录拆分成多个子记录的情况,比如解析 JSON 字符串字段为独立列数据结构。 以上便是有关于如何在 Hive 中创建以及运用各种类型自定义函数的整体流程说明[^1]. ```python def example_hive_query(): query = """ ADD JAR /usr/local/hive/lib/my_custom_udfs.jar; CREATE TEMPORARY FUNCTION custom_length AS 'com.mycompany.CustomLengthUDF'; -- Example usage of the newly created UDF. SELECT id, name, custom_length(name) AS length_of_name FROM employees; """ return query ```
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