Hadoop_UDTF示例

最新推荐文章于 2024-06-24 00:55:05 发布
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文章标签： 大数据 java
原文链接：http://www.cnblogs.com/eRrsr/p/6097034.html
本文介绍了UDTF（User-Defined Table-Generating Function）的概念及其在Hive中的应用。UDTF允许从一个输入产生多个输出，适用于如URL解析等场景。文章通过实例展示了如何使用Java创建并部署UDTF函数。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

UDTF: 一进多出

UDTF(User-Defined Table-Generating Function)支持一个输入多个输出,
一般用于解析工作,比如说解析url,然后获取url中的信息
编码:继承GenericUDTF,实现方法:initializa(返回返回值的参数类型)、process具体的处理方法,
　　 一般在这个方法中会调用父类的forward方法进行数据的写出、最终调用close方法和MR程序中的cleanUp关闭资源

简单示例,将一列数据分成两列输出,name--> name,name+email

package com.hive.udtf;

import java.util.ArrayList;

import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDFArgumentException;
import org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException;
import org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDTF;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.ObjectInspector;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.ObjectInspectorFactory;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.StructObjectInspector;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.primitive.PrimitiveObjectInspectorFactory;

public class myudtf extends GenericUDTF{
	
　　@Override
　　public StructObjectInspector initialize(StructObjectInspector argOIs) throws UDFArgumentException {
		
　　　　if(argOIs.getAllStructFieldRefs().size() != 1){
　　　　　　throw new UDFArgumentException("Argument Only one");
　　　　}
		
　　　　ArrayList<String> fieldname = new ArrayList<String>();
　　　　　　fieldname.add("name");
　　　　　　fieldname.add("email");
　　　　　　ArrayList<ObjectInspector> fieldoi = new ArrayList<ObjectInspector>();
　　　　　　fieldoi.add(PrimitiveObjectInspectorFactory.javaStringObjectInspector);
　　　　　　fieldoi.add(PrimitiveObjectInspectorFactory.javaStringObjectInspector);
　　　　　　return ObjectInspectorFactory.getStandardStructObjectInspector(fieldname, fieldoi);
　　　　}

　　　　@Override
　　　　public void process(Object[] args) throws HiveException {
		
　　　　　　if(args.length == 1){
　　　　　　　　String name = args[0].toString();
　　　　　　　　String email = name+"@foxmail.com";
　　　　　　　　super.forward(new String[]{name,email});
　　　　　　}
　　　　}

　　　　@Override
　　　　public void close() throws HiveException {
		
　　　　　　super.forward(new String[] {"complete","finish"});
　　　　}
}

 测试

hive (workdb)> add jar /home/liuwl/opt/datas/myudtf.jar;  
hive (workdb)> create temporary function myudtf as 'com.hive.udtf.myudtf';
hive (workdb)> select myudtf(ename) as (name,email) from emp;
结果: name　　 email
　　  SMITH　　SMITH@foxmail.com
　　  ALLEN　　ALLEN@foxmail.com
　　  WARD　　 WARD@foxmail.com
　　  JONES　　JONES@foxmail.com
　　  MARTIN　 MARTIN@foxmail.com
　　  BLAKE　　BLAKE@foxmail.com
　　  CLARK　　CLARK@foxmail.com
　　  SCOTT　　SCOTT@foxmail.com
　　  KING　　 KING@foxmail.com
　　  TURNER  TURNER@foxmail.com
　　  ADAMS　　ADAMS@foxmail.com
　　  JAMES　　JAMES@foxmail.com
　　  FORD　　 FORD@foxmail.com
　　  MILLER　 MILLER@foxmail.com
　　  complete	finish

转载于:https://www.cnblogs.com/eRrsr/p/6097034.html

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注意，输入正确的包名，文件名，my_length自定义一个函数名，不要加括号。上传到虚拟机步骤不再演示，上传完后使用put命令上传到HDFS。使用IDEA将代码打包上传到Linux，再上传到hdfs。开启hadoop，hive，通过以下语句创建永久性函数。首先，需要编写自定义函数代码，本示例使用Java实现。hadoop fs -put 本地文件 hdfs文件路径。接下来，测试UDF函数是否能够正常使用。然后开启jar包的读写权限。
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udtf
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04-01
<think>嗯，用户之前让我介绍过GenericUDF的动态推导类型示例，现在他们问的是UDTF。我需要先回顾一下之前的对话，确保这次回答保持一致性。用户可能是对Hive UDF的不同类型感兴趣，比如GenericUDF和UDTF的区别。 首先，用户可能在使用Hive或类似的大数据工具，需要处理复杂的数据结构，比如展开数组或Map类型。他们可能遇到了需要将一行数据转换成多行的场景，而普通的UDF无法满足需求，所以想知道UDTF的作用和使用方法。 接下来，我需要解释UDTF的基本概念，和之前的GenericUDF有何不同。UDTF主要用于生成多行输出，这点需要强调。例如，用户可能想将数组中的每个元素拆分成单独的行，这时候UDTF就派上用场了。 然后，应该提供一个具体的代码示例，让用户更容易理解。需要包括Java代码的结构，特别是继承GenericUDTF类，实现initialize、process和close方法。同时，要说明初始化时如何确定输出列的类型，处理数据时如何转发结果。 还要注意用户提到的系统级指令，比如使用正确的LaTeX格式，行内公式用$...$，独立公式用$$...$$，但在这个问题中可能用不到太多数学公式，但要确保代码块正确展示，语法正确。 另外，用户可能关心UDTF的应用场景，比如日志分析、ETL处理中的行转列操作。需要举几个实际例子，比如拆分单词、解析JSON数组等，帮助用户联想实际应用。 最后，对比UDTF和其他UDF类型的区别，比如UDF返回单个值，UDTF返回多行，这样用户能明确何时选择哪种函数。同时，提醒用户注意UDTF的限制，比如性能问题，以及在Hive SQL中的使用方式，比如LATERAL VIEW的结合使用。 需要确保回答结构清晰，分点说明，让用户逐步理解UDTF的概念、实现步骤和应用。同时，检查是否有遗漏的关键点，比如错误处理、资源释放等，在代码示例中close方法的作用也需要解释清楚。 可能还需要提到UDTF在Hive中的注册方法，以及如何在查询中调用，比如使用LATERAL VIEW语法，这样用户能够直接应用示例代码到实际环境中。 总结来说，回答需要涵盖定义、工作原理、代码示例、应用场景、与其他UDF的对比以及注意事项，确保用户能够全面了解UDTF并知道如何实现和使用它。</think>--- ### **UDTF 简介** **UDTF（User-Defined Table-Generating Function）** 是 Hive 中的一种用户自定义函数，其核心功能是将 **单行输入转换为多行输出**。与普通 UDF（返回单个值）不同，UDTF 可以生成一个临时表结构，常用于处理复杂数据类型（如数组、Map）的展开或行转列操作。 --- ### **核心特点** 1. **一对多转换**：输入一行数据，输出多行数据。 - 例如：将数组 `["a", "b", "c"]` 展开为三行 `a`, `b`, `c`。 2. **与 `LATERAL VIEW` 结合使用**：在 Hive SQL 中需配合 `LATERAL VIEW` 语法调用。 3. **支持复杂类型**：直接处理 `ARRAY`, `MAP`, `STRUCT` 等嵌套结构。 --- ### **UDTF 实现步骤（Java 示例）** 以拆分数组字段为例，实现一个 `explode_array` 函数： #### **1. 继承 `GenericUDTF` 类** ```java import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDFArgumentException; import org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException; import org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDTF; import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.*; public class ExplodeArrayUDTF extends GenericUDTF { private ObjectInspector arrayOI; // 输入数组的类型检查器 // 初始化方法：定义输入参数类型和输出列类型 @Override public StructObjectInspector initialize(ObjectInspector[] args) throws UDFArgumentException { // 验证输入参数是否为数组类型 if (args.length != 1 || args[0].getCategory() != ObjectInspector.Category.LIST) { throw new UDFArgumentException("explode_array 需要且仅接受一个数组参数"); } arrayOI = args[0]; // 保存输入数组的类型 // 定义输出列的类型和名称（此处输出单列，类型为数组元素类型） return ObjectInspectorFactory.getStandardStructObjectInspector( Arrays.asList("col"), Arrays.asList(((ListObjectInspector) arrayOI).getListElementObjectInspector()) ); } // 处理输入数据 @Override public void process(Object[] args) throws HiveException { Object array = args[0]; if (array == null) return; // 遍历数组元素，逐行输出 ListObjectInspector inspector = (ListObjectInspector) arrayOI; for (int i = 0; i < inspector.getListLength(array); i++) { Object element = inspector.getListElement(array, i); forward(new Object[]{element}); // 每行输出一个元素 } } // 清理资源（可选） @Override public void close() throws HiveException {} } ``` --- ### **Hive SQL 调用示例** ```sql -- 注册 UDTF ADD JAR /path/to/explode_array.jar; CREATE TEMPORARY FUNCTION explode_array AS 'com.example.ExplodeArrayUDTF'; -- 使用 LATERAL VIEW 展开数组 SELECT user_id, exploded_item FROM user_table LATERAL VIEW explode_array(items) tmp AS exploded_item; -- 输入数据示例： -- user_table 表结构：user_id | items (ARRAY<STRING>) -- 输出：每一行数组元素生成单独一行，如： -- user_1 | "item_a" -- user_1 | "item_b" -- user_2 | "item_c" ``` --- ### **关键机制解析** 1. **类型推导（`initialize` 方法）** - 验证输入参数类型（如是否为数组）。 - 定义输出列的类型（继承自数组元素的类型），例如： - 输入 `ARRAY<INT>`，输出列类型为 `INT`。 - 输入 `ARRAY<STRUCT<name:STRING, age:INT>>`，输出列类型为 `STRUCT`。 2. **数据处理（`process` 方法）** - 遍历输入数组，通过 `forward()` 方法逐行推送结果。 - 支持处理 `NULL` 值或空数组（直接跳过）。 --- ### **常见应用场景** 1. **展开嵌套数据** - 将 JSON 数组、日志中的多值字段展开为多行。 2. **行转列（行拆分）** - 例如：统计每个用户的多个兴趣标签。 3. **复杂 ETL 预处理** - 解析多层嵌套的 `MAP` 或 `STRUCT` 结构。 --- ### **UDTF 与普通 UDF 对比** | 特性 | UDTF | 普通 UDF | |---------------------|-------------------------------|-------------------------| | **输出行数** | 多行 | 单行单值 | | **返回值类型** | 表结构（多列） | 标量值（单列） | | **典型应用** | 数组/Map 展开、行拆分 | 计算、类型转换 | | **Hive 调用语法** | 需配合 `LATERAL VIEW` | 直接调用（如 `func(x)`）| --- ### **注意事项** 1. **性能优化**：处理大型数组时，避免内存溢出（例如拆分百万级元素的数组）。 2. **输入验证**：在 `initialize` 方法中严格校验输入类型，避免运行时错误。 3. **资源释放**：在 `close()` 方法中释放外部资源（如文件句柄、网络连接）。 --- ### **Hive 内置 UDTF 示例** Hive 已提供部分内置 UDTF，可直接使用： - `explode(array<T>)`：展开数组为多行。 - `posexplode(array<T>)`：展开数组并附加索引（输出 `pos`, `val` 两列）。 - `json_tuple(json_str, path1, path2...)`：从 JSON 中提取多个字段。 --- 通过自定义 UDTF，开发者可以灵活处理复杂数据逻辑，扩展 Hive 的数据处理能力。
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