Hive中的自定义函数UDF的实现过程说明记录

本文详细记录了在Hive中实现自定义函数UDF的步骤,包括在IDEA环境下配置,解决Maven下载问题,编写测试程序,以及如何在Hive中使用这些自定义函数。在开发过程中,遇到镜像源问题,通过修改settings.xml解决,并提供了遇到错误时的解决办法。

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1. 引言

近期在学习大数据的过程中,使用了CDH版本的Hadoop、Hive等,将编写Hive自定义函数UDF的过程记下来,以备查看和参考。

2. 环境准备

开发环境:JDK1.8、IEDA 2018.3.5

操作环境:安装了CDH版本的大数据组件的Linux系统(虚拟机),包括了Hadoop、Hive、Sqoop

3. 实现过程

3.1 搭建IDEA开发环境

(1)贴上pom.xml的内容

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

    <groupId>com.fanling</groupId>
    <artifactId>hivedemo</artifactId>
    <packaging>jar</packaging>
    <version>1.0.0</version>

    <repositories>
        <repository>
            <id>cloudera</id>
            <name>cloudera-repository</name>
            <url>ht
### ### Hive 自定义函数 UDF 和 UDTF 的实现方法及使用方式 Hive 提供了用户自定义函数UDF)和用户自定义表生成函数(UDTF)的功能,允许用户通过 Java 编写扩展 HiveQL 的能力。UDF 支持一对一的数据转换,而 UDTF 支持一对多或多对多的数据转换。 #### UDF实现与使用 UDF 是最基础的自定义函数类型,用于实现单输入单输出的转换逻辑。例如,可以定义一个 UDF 来计算两个数的最小值: ```java public class Min extends UDF { public Double evaluate(Double a, Double b) { if (a == null) a = 0.0; if (b == null) b = 0.0; return a >= b ? b : a; } } ``` 编写完成后,需要将代码打包成 JAR 文件,并在 Hive 会话中加载该 JAR,然后创建临时函数: ```sql ADD JAR /run/jar/udf_test.jar; CREATE TEMPORARY FUNCTION min_example AS 'hive.udf.Min'; ``` 之后,可以在 Hive 查询中使用该函数,例如: ```sql SELECT min_example(10.5, 20.3); ``` 销毁临时函数可以使用以下命令: ```sql DROP TEMPORARY FUNCTION min_example; ``` #### UDTF 的实现与使用 UDTF 用于将一行数据转换为多行数据,例如将字符串拆分为多个单词。以下是一个简单的 UDTF 实现,用于将字符串按逗号分割为多个词: ```java public class SplitUDTF extends GenericUDTF { private transient Object[] forwardObjs; @Override public StructObjectInspector initialize(ObjectInspector[] args) throws UDFArgumentException { if (args.length != 1 || args[0].getCategory() != ObjectInspector.Category.PRIMITIVE) { throw new UDFArgumentException("SplitUDTF takes one primitive argument"); } List<String> fieldNames = new ArrayList<>(); List<ObjectInspector> fieldOIs = new ArrayList<>(); fieldNames.add("word"); fieldOIs.add(PrimitiveObjectInspectorFactory.javaStringObjectInspector); return ObjectInspectorFactory.getStandardStructObjectInspector(fieldNames, fieldOIs); } @Override public void process(Object[] args) throws HiveException { String input = args[0].toString(); String[] words = input.split(","); for (String word : words) { forwardObjs = new Object[1]; forwardObjs[0] = word; forward(forwardObjs); } } @Override public void close() throws HiveException { } } ``` 同样,需要将代码打包为 JAR,并在 Hive 中注册该函数: ```sql ADD JAR /run/jar/udtf_test.jar; CREATE TEMPORARY FUNCTION split_udtf AS 'hive.udtf.SplitUDTF'; ``` 使用 UDTF 时需要结合 `LATERAL VIEW`: ```sql SELECT word FROM your_table LATERAL VIEW split_udtf(your_column) sTable AS word; ``` #### 使用方式与注意事项 在使用 UDF 和 UDTF 时,需要注意以下几点: - UDF 只能实现一对一的数据转换,而 UDTF 可以实现一对多的数据转换。 - UDF 和 UDTF 都需要继承 Hive 提供的基类,并实现相应的接口方法。 - UDTF 的 `initialize` 方法用于定义输出的字段结构和类型,`process` 方法用于处理输入数据并生成输出。 - 使用 UDTF 时必须结合 `LATERAL VIEW`,以便将生成的多行数据合并到主查询中。 - 在 Hive 中注册函数时,需要确保 JAR 文件的路径正确,并且类名与代码中的包结构一致。 --- ###
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