Hive+GenericUDF示例一

本文介绍如何利用Hive的GenericUDF处理包括List和struct在内的复杂类型数据。通过一个示例,展示了从whereme表中查询并处理数据的过程,包括编写GenericUDF,创建存储查询结果的结构体表,最终获取处理后的结果。

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           和UDF相比,通用GDF(GenericUDF)支持复杂类型(比如List,struct等)的输入和输出。

           下面来看一个小示例。

            Hive中whereme表中包含若干人的行程如下:  

A       2013-10-10 8:00:00      home
A       2013-10-10 10:00:00     Super Market
A       2013-10-10 12:00:00     KFC
A       2013-10-10 15:00:00     school
A       2013-10-10 20:00:00     home
A       2013-10-15 8:00:00      home
A       2013-10-15 10:00:00     park
A       2013-10-15 12:00:00     home
A       2013-10-15 15:30:00     bank
A       2013-10-15 19:00:00     home

           通过查询我们要得到如下结果: 

A	2013-10-10	08:00:00	home	10:00:00	Super Market
A	2013-10-10	10:00:00	Super Market	12:00:00	KFC
A	2013-10-10	12:00:00	KFC	15:00:00	school
A	2013-10-10	15:00:00	school	20:00:00	home
A	2013-10-15	08:00:00	home	10:00:00	park
A	2013-10-15	10:00:00	park	12:00:00	home
A	2013-10-15	12:00:00	home	15:30:00	bank
A	2013-10-15	15:30:00	bank	19:00:00	home

           1.编写GenericUDF.

package com.wz.udf;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.FloatWritable;
import org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDF;
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDFArgumentException;
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDFArgumentLengthException;
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDFArgumentTypeException;
import org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazyString;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.ObjectInspector;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.ObjectInspector.Category;
impo
<think>嗯,用户问的是Hive中UDF和GenericUDF的区别。我需要先回忆Hive UDF的基本知识。Hive的UDF允许用户自定义函数来处理数据,但UDF有不同的类型,比如普通的UDF和GenericUDF。首先,我应该明确它们的定义和用途。 普通UDF应该是指继承自UDF类的那些,它们主要用于处理简单的数据类型,比如字符串、整数等。而GenericUDF可能更复杂,处理更复杂的数据结构,比如Map、Array或者Struct。这可能涉及到Hive中的复杂数据类型,这时候可能需要GenericUDF。 然后,我需要考虑它们的实现方式。普通UDF可能通过evaluate方法来实现,而GenericUDF可能需要实现initialize和evaluate方法,因为GenericUDF更灵活,能处理动态的参数和类型。这也意味着GenericUDF在类型处理上更安全,支持更多的Hive特性,比如延迟对象展开(DeferredObject),这样可以在运行时解析参数,避免不必要的计算。 另外,性能方面可能也有差异。普通UDF因为处理简单类型,可能更高效,而GenericUDF在处理复杂类型时虽然灵活,但可能有额外的开销。不过这点需要确认,比如Hive的文档是否提到性能差异。 还需要举例子来说明两者的不同。比如,普通UDF可以是个简单的字符串处理函数,而GenericUDF可能处理数组的某个元素,或者更复杂的逻辑。比如,Hive内置的nvl函数可能用GenericUDF实现,因为它需要处理不同的输入类型。 另外,用户可能需要知道何时选择使用哪种。比如,处理基本类型时用UDF,处理复杂类型或者需要更灵活的类型处理时用GenericUDF。同时,GenericUDF提供了更好的类型检查和错误处理,这在开发复杂函数时很重要。 需要确保回答结构清晰,分点说明区别,包括实现方式、处理的数据类型、灵活性、性能等方面。同时给出示例代码片段,帮助用户理解两者在代码结构上的不同。 最后,检查是否有遗漏的关键点,比如Hive版本的影响,或者是否有其他类型的UDF,比如UDAF或UDTF,但用户只问了UDF和GenericUDF,所以不需要展开。确认使用中文,并且数学表达式如果有的话用正确的格式,但这个问题可能不涉及数学公式,所以可能不需要。但用户给的系统指令里有提到数学表达式,所以如果有需要的地方要用$符号,不过这个问题可能用不上。</think>在 Hive 中,**UDF(User-Defined Function)** 和 **GenericUDF** 是两种自定义函数的实现方式,核心区别如下: --- ### 、实现方式与灵活性 1. **UDF** - 继承 `org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF` 类。 - 通过重载 `evaluate()` 方法实现逻辑。 - **局限性**: - 仅支持基本数据类型(如 `String`, `Int`, `Double` 等)。 - 参数和返回值类型需在编译时确定,无法动态推导复杂类型(如 `Map`, `Array`)。 ```java public class SimpleUDF extends UDF { public String evaluate(String input) { return input.toUpperCase(); } } ``` 2. **GenericUDF** - 继承 `org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDF` 类。 - 需实现 `initialize()`, `evaluate()`, `getDisplayString()` 方法。 - **优势**: - 支持复杂数据类型(如 `Struct`, `List`, `Map`)。 - 动态类型推导:通过 `ObjectInspector` 在运行时解析输入/输出类型。 - 可处理可变参数和延迟计算(`DeferredObject`)。 ```java public class ComplexGenericUDF extends GenericUDF { @Override public ObjectInspector initialize(ObjectInspector[] arguments) { // 类型检查和初始化逻辑 } @Override public Object evaluate(DeferredObject[] arguments) { // 核心计算逻辑 } } ``` --- ### 二、类型处理机制 - **UDF**:依赖 Java 原生类型(如 `String`, `Integer`),需手动处理 Hive 类型与 Java 类型的转换。 - **GenericUDF**:通过 `ObjectInspector` 直接操作 Hive 内部数据结构,避免类型转换开销,且支持复杂类型。 --- ### 三、典型场景 1. **优先使用 UDF** - 简单标量计算(如字符串处理、数值运算)。 - 示例:字符串转大写、日期格式化。 2. **必须使用 GenericUDF** - 处理 `Array/Map/Struct` 等嵌套结构。 - 需要动态类型推导(如函数参数类型不固定)。 - 示例:提取 `JSON` 字段、复杂条件分支逻辑。 --- ### 四、性能差异 - **UDF**:直接操作 Java 类型,性能较高,但仅适用于简单场景。 - **GenericUDF**:因涉及 `ObjectInspector` 和 Hive 内部对象,可能略慢,但灵活性更强。 --- ### 五、代码复杂度 - **UDF**:代码简单,适合快速开发。 - **GenericUDF**:需理解 Hive 类型系统,开发成本较高。 --- ### 总结对比表 | **特性** | **UDF** | **GenericUDF** | |-------------------|------------------------------------|-------------------------------------| | 继承类 | `UDF` | `GenericUDF` | | 支持数据类型 | 基本类型(String, Int 等) | 基本类型 + 复杂类型(Array, Map 等)| | 类型推导 | 编译时确定 | 运行时动态推导 | | 灵活性 | 低 | 高(支持可变参数、延迟计算) | | 开发难度 | 简单 | 复杂 | | 典型场景 | 简单标量计算 | 复杂逻辑和嵌套类型处理 | --- 通过合理选择 UDF 或 GenericUDF,可以更高效地实现 Hive 中自定义函数的业务需求。
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