hive自定义函数UDF

当hive自带函数很难满足或者无法满足hql时,可以自定义函数(UDF)

1、先写java类,继承UDF,并重载evaluate方法

package com.timo.bigdata.udf
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;
import org.apache.hadoop.io.Text;

public final class Lower extends UDF{
	public Text evaluate(final Text s){
		if(s==null){return null;}
		return new Text(s.toString().toLowerCase());
	}
}

2、打包成jar上传到服务器

3、将jar包添加到hive的classpath

hive>add JAR /home/hadoop/udf.jar

4、创建临时函数与开发好的java类关联

Hive>create temporary function toprovince as 'com.timo.bigdata.udf.ToProvince';

5、即可在hql中使用自定义的函数strip 

Select strip(name),age from test;

注意这里是临时函数,每次使用都需要创建,如果要永久使用,需要更改注册函数的类,并将自定义的函数注册进去,重新编译源码。


内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
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