hive中自定义RegexSerDe尝试

当Hive处理包含特殊字符如'u0001'的原始数据时,可能遇到数据格式错乱的问题。本文介绍如何使用自定义的RegexSerDe规避此问题,确保数据正确解析。

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当原始数据中包好了诸如'\u0001'、'\u0002'、'\u0003'等hive默认的column分隔字符时,在select数据时就可能出现数据格式错乱的情况,为了避免这类现象,可以用自定义的RegexSerDe规避这类特殊字符。

 

例子:

ac18148213512592717614403|1351259272977|0.44|ulc|302|302^R670777442^RLBX001442114792309^R670777442^R2^R2??a±à??=KJ-0005,?ò?ònickangning^R^R^R^Rip^A^Rumid^A^RbuyerNick^Awnwangning^RStoreCode^AKJ-0005 

上面是一条原始数据,格式是traceId|time|rpcId|appName|queryKey|extendValue,extendValue是一个复合字段,可用字符'\u0018'(^R)劈成至少9列,前8列是意义固定,后面的每列是一个kv对,kv的分隔符是'\u0001'(^A)。

 

     对于这样的例子,如果尝试在创建hive表时存在如下指定:

     ROW FORMAT
     SERDE 'org.apache.hadoop.hive.contrib.serde2.RegexSerDe'
     WITH SERDEPROPERTIES
    ( "input.regex" = "(.*)\\|(.*)\\|(.*)\\|(.*)\\|(.*)\\|(.*$)",
         "output.format.string" = "%1$s %2$s %3$s %4$s %5$s %6$s")

   然后在加载数据后做select时就会发现展现出来的最后一列在“ip”后面没有了。

   通过检验发现RegexSerDe按指定的正则切分完全正确,但hive在组装返回结果时会根据特殊字符(^A,^B,^C三种)做“二次切分”,因为例子中“ip”后面恰好有个^A所以被截断了,又因为"ip"所在的列是表的最后一列,所以"ip"后面的内容被直接丢掉了,否则会错位到表的下一列。

    解决的办法就是用自定义的MyRegexSerDe对特殊字符做简单替换,相比原RegexSerDe,只增加上一个简单逻辑:

for (int c = 0; c < numColumns; c++) {
      try {

        //对原数据的最后一列做特殊字符替换
        if (c == numColumns - 1) {
          row.set(c, m.group(c + 1).replace((char)1, ','));  
        } else {
          row.set(c, m.group(c + 1));
        }
      } catch (RuntimeException e) {
        partialMatchedRows++;
        if (partialMatchedRows >= nextPartialMatchedRows) {
          nextPartialMatchedRows = getNextNumberToDisplay(nextPartialMatchedRows);
          // Report the row
          LOG.warn("" + partialMatchedRows
              + " partially unmatched rows are found, " + " cannot find group "
              + c + ": " + rowText);
        }
        row.set(c, null);
      }
    }

   然后打包上传,执行hive sql时加载jar路径和指定自定义的RegexSerDe,问题得以解决。

<think>嗯,用户想知道如何在Hive中创建和使用自定义函数UDF。我之前整理过相关的引用资料,现在需要把这些信息整合成一个清晰的步骤指南。首先,Hive自定义函数有三种类型:UDF、UDTF和UDAF。用户可能只需要基础的UDF,但最好都简要介绍一下。 根据引用[4],UDF处理单行输入,返回单个输出,比如字符串操作。UDTF处理一行输入,输出多行,类似explode函数。UDAF则是聚合函数,处理多行返回一个结果,比如SUM。用户的问题是关于创建和使用,所以重点在UDF,但可能需要提到其他类型。 接下来,创建UDF的步骤。引用[2]提到需要编写Java类,继承org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF,并实现evaluate方法。然后打包成JAR,上传到Hive服务器。之后用CREATE FUNCTION注册函数,可能需要ADD JAR,具体要看Hive版本。临时函数和永久函数的区别,引用[3]和[5]中的例子,临时函数用TEMPORARY,会话结束就消失,永久的需要指定数据库。 具体案例部分,比如字符串大写转换,用户可能需要一个简单的例子。代码示例会帮助理解,但要注意语法正确。然后注册函数的命令,引用[2]和[3]中的语法,是否需要指定类全名,临时函数和永久函数的创建方式不同。 使用自定义函数时,直接像内置函数一样调用。引用[4]提到可能需要处理JSON数据,比如用JSONObject和JSONArray,但用户的问题可能更基础,所以例子保持简单。 注意事项部分,版本兼容性、资源管理和函数作用域,这些是常见问题,引用[2]和[5]提到DROP FUNCTION和ADD JAR的步骤,需要注意路径问题。 相关问题部分,需要生成几个相关的问题,比如性能优化、UDTF的使用、调试方法、与Hive内置函数的对比,以及Hive版本的影响。这些能帮助用户进一步探索。 确保回答结构清晰,分步骤说明,并引用正确的来源。检查是否有遗漏的步骤,比如打包JAR和上传的细节,可能需要用户有Hive和Hadoop的环境权限。同时,注意临时函数和永久函数的区别,以及是否需要重启会话或重新注册的问题。</think>### Hive自定义函数(UDF)创建与使用指南 #### 一、Hive自定义函数类型 Hive支持三种自定义函数类型[^4]: 1. **UDF(User-Defined Function)**:单行输入 → 单行输出,如字符串操作 2. **UDTF(User-Defined Table Function)**:单行输入 → 多行输出,类似`explode`函数 3. **UDAF(User-Defined Aggregate Function)**:多行输入 → 单行输出,如自定义聚合统计 #### 二、创建标准UDF的步骤 1. **编写Java类** 继承`org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF`类,实现`evaluate`方法: ```java import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF; public class ToUpperCaseUDF extends UDF { public String evaluate(String input) { return input == null ? null : input.toUpperCase(); } } ``` 2. **打包与部署** ```bash mvn clean package # 生成JAR文件 hadoop fs -put myudf.jar /user/hive/lib/ # 上传到HDFS ``` 3. **注册函数** - **临时函数**(会话级有效): ```sql ADD JAR /path/to/myudf.jar; CREATE TEMPORARY FUNCTION my_upper AS 'com.example.ToUpperCaseUDF'; [^3] ``` - **永久函数**: ```sql CREATE FUNCTION dbname.my_upper AS 'com.example.ToUpperCaseUDF' USING JAR 'hdfs:///user/hive/lib/myudf.jar'; [^2] ``` #### 三、使用自定义函数 注册后可直接在SQL中使用: ```sql SELECT my_upper(username), COUNT(*) FROM user_table GROUP BY my_upper(username); [^4] ``` #### 四、关键注意事项 1. **版本兼容性**:需使用与Hive服务端匹配的Hadoop依赖版本[^5] 2. **资源管理**:永久函数需要HDFS路径存储JAR包,临时函数会话结束自动释放[^2] 3. **函数作用域**:永久函数需通过`dbname.funcname`跨库调用 4. **调试技巧**:可通过`DESCRIBE FUNCTION my_upper;`查看函数定义 #### 五、完整操作示例 ```sql -- 添加JAR到classpath ADD JAR /home/user/udf/myudf.jar; -- 创建临时函数 CREATE TEMPORARY FUNCTION str_reverse AS 'com.example.StringReverseUDF'; -- 使用函数查询 SELECT str_reverse(employee_name) FROM employee WHERE department = 'IT'; ```
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