hive的udf的编写

本文介绍如何在Hive中开发自定义函数(UDF),包括配置环境、编写UDF函数、将jar包引入Hadoop环境及在Hive中使用自定义函数的具体步骤。

1.配置环境

1.引入jar包:hive-exec-0.8.0.jar 和 hadoop-core-0.20.2.jar

2.编写udf函数

1.extends UDF
2.重新定义UDF的evaluate函数。
package com.qunar.hiveudf;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Calendar;
import java.util.Date;

import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;

public class IsSundayOrSaturday extends UDF
{
	public Boolean evaluate(String dateString)
	{
		try 
		{
			//将string转化为date
			String str = dateString.split(" ")[0];
			SimpleDateFormat sdf= new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");
			Date date =sdf.parse(str);
			
			//将date转换为calendar
			Calendar calendar = Calendar.getInstance();
			calendar.setTime(date);
			
			//获取date的星期
			int week = calendar.get(Calendar.DAY_OF_WEEK)-1;
			if(week == 0 || week == 6)
			{
				return true;
			}
			else 
			{
				return false;
			}	
		} 
		catch (Exception e) 
		{
			// TODO: handle exception
			return false;
		}
	}
}

3.将jar包引入hadoop环境

1.将jar放入hive的lib的物理目录下;

2.打开hive客户端,加入jar包
add jar /home/hive/lib/HiveUDF.jar

3.创建一个临时文件
create temporary function IsSundayOrSaturday AS 'com.qunar.hiveudf.IsSundayOrSaturday'

4.调用函数
select IsSundayOrSaturday(intime) from user_tag

注意:

1.如果函数的参数中含有文件,则先要将文件放入hive的运行环境中
add file /home/filename


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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