大数据之Hive<七>

 函数

7.1 系统自带的函数

1)查看系统自带的函数

hive> show functions;

2)显示自带的函数的用法

hive> desc function upper;

3)详细显示自带的函数的用法

hive> desc function extended upper;

7.2 自定义函数

1Hive 自带了一些函数,比如:max/min等,但是数量有限,自己可以通过自定义UDF来方便的扩展。

2Hive提供的内置函数无法满足你的业务处理需要时,此时就可以考虑使用用户自定义函数(UDFuser-defined function)。

3)根据用户自定义函数类别分为以下三种:

       1UDFUser-Defined-Function

              一进一出

       2UDAFUser-Defined Aggregation Function

              聚集函数,多进一出

              类似于:count/max/min

       3UDTFUser-Defined Table-Generating Functions

              一进多出

              lateral view explore()

4)官方文档地址

https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/HivePlugins

5)编程步骤:

       1)继承org.apache.hadoop.hive.ql.UDF

       2)需要实现evaluate函数;evaluate函数支持重载;

       3)在hive的命令行窗口创建函数

              a)添加jar

                     add jar linux_jar_path

              b)创建function

                     create [temporary] function [dbname.]function_name AS class_name;

       4)在hive的命令行窗口删除函数

              Drop [temporary] function [if exists] [dbname.]function_name;

6)注意事项

       1UDF必须要有返回类型,可以返回null,但是返回类型不能为void

7.3 自定义UDF函数开发案例

1)创建一个java工程,并创建一个lib文件夹

2)将hivejar包解压后,将apache-hive-1.2.1-bin\lib文件下的jar包都拷贝到java工程中。

3)创建一个类

package com.jduser.hive;

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

 

public class Lower extends UDF {

 

       public String evaluate (final String s) {

             

              if (s == null) {

                     return null;

              }

             

              return s.toString().toLowerCase();

       }

}

4)打成jar包上传到服务器/opt/module/jars/udf.jar

5)将jar包添加到hiveclasspath

hive (default)> add jar /opt/module/datas/udf.jar;

6)创建临时函数与开发好的java class关联

hive (default)> create temporary function udf_lower as "com.jduser.hive.Lower";

7)即可在hql中使用自定义的函数strip 

hive (default)> select ename, udf_lower(ename) lowername from emp;

内容概要:该论文研究增程式电动汽车(REEV)的能量管理策略,针对现有优化策略实时性差的问题,提出基于工况识别的自适应等效燃油消耗最小策略(A-ECMS)。首先建立整车Simulink模型和基于规则的策略;然后研究动态规划(DP)算法和等效燃油最小策略;接着通过聚类分析将道路工况分为四类,并设计工况识别算法;最后开发基于工况识别的A-ECMS,通过高德地图预判工况类型并自适应调整SOC分配。仿真显示该策略比规则策略节油8%,比简单SOC规划策略节油2%,并通过硬件在环实验验证了实时可行性。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对电动汽车能量管理策略有兴趣的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标:①理解增程式电动汽车能量管理策略的基本原理;②掌握动态规划算法和等效燃油消耗最小策略的应用;③学习工况识别算法的设计和实现;④了解基于工况识别的A-ECMS策略的具体实现及其优化效果。 其他说明:此资源不仅提供了详细的MATLAB/Simulink代码实现,还深入分析了各算法的原理和应用场景,适合用于学术研究和工业实践。在学习过程中,建议结合代码调试和实际数据进行实践,以便更好地理解策略的优化效果。此外,论文还探讨了未来的研究方向,如深度学习替代聚类、多目标优化以及V2X集成等,为后续研究提供了思路。
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