MaxCompute_UDF_开发指南

背景及目的

本文简单地介绍了一下如何新建工程，添加代码，打包，上传资源包和注册方法，对初次接触的用户提供帮助。
另外，详解介绍通过UDF来满足不同的计算需求。

UDF 开发流程如下：

UDF概述

UDF全称为User Defined Function，即用户自定义函数。MaxCompute提供很多内建函数来满足您的计算需求，同时您还可以通过创建自定义函数来满足不同的计算需求。

UDF在使用上与普通的 内建函数类似，Java和MaxCompute的数据类型的对应关系，请参见 参数与返回值类型。

如果您使用Maven，可以从 Maven 库中搜索odps-sdk-udf，从而获取不同版本的Java SDK，相关配置信息如下所示：

<dependency>
    <groupId>com.aliyun.odps</groupId>
    <artifactId>odps-sdk-udf</artifactId>
   <version>0.29.10-public</version>
</dependency>

MaxCompute支持的UDF有三种：

User Defined Scalar Function（通常也称之为UDF）
用户自定义标量值函数（User Defined Scalar Function）。其输入与输出是一对一的关系，即读入一行数据，写出一条输出值。

UDTF（User Defined Table Valued Function）
自定义表值函数，是用来解决一次函数调用输出多行数据场景的，也是唯一能返回多个字段的自定义函数。而UDF只能一次计算输出一条返回值。

UDAF（User Defined Aggregation Function）
自定义聚合函数，其输入与输出是多对一的关系， 即将多条输入记录聚合成一条输出值。可以与SQL中的Group By语句联用。具体语法请参见 聚合函数。

Java UDF

数据类型对应关系

MaxCompute Type	Java Type
Tinyint	java.lang.Byte
Smallint	java.lang.Short
Int	java.lang.Integer
Bigint	java.lang.Long
Float	java.lang.Float
Double	java.lang.Double
Decimal	java.math.BigDecimal
Boolean	java.lang.Boolean
String	java.lang.String
Varchar	com.aliyun.odps.data.Varchar
Binary	com.aliyun.odps.data.Binary
Datetime	java.util.Date
Timestamp	java.sql.Timestamp
Array	java.util.List
Map	java.util.Map
Struct	com.aliyun.odps.data.Struct

UDF

实现UDF需要继承com.aliyun.odps.udf.UDF类，并实现evaluate方法。evaluate方法必须是非static的public方法 。Evaluate方法的参数和返回值类型将作为SQL中UDF的函数签名。这意味着您可以在UDF中实现多个evaluate方法，在调用UDF时，框架会依据UDF调用的参数类型匹配正确的evaluate方法 。

UDF的示例如下：

package org.alidata.odps.udf.examples; 
  import com.aliyun.odps.udf.UDF; 

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

可以通过实现void setup(ExecutionContext ctx)和void close()来分别实现UDF的初始化和结束代码。

如以下代码，定义了一个有三个overloads的UDF，其中第一个用了array作为参数，第二个用了map作为参数，第三个用了struct。由于第三个overloads了struct作为参数或者返回值，因此要求必须要对UDF class打上 @Resolve annotation，来指定struct的具体类型。

@Resolve("struct,string->string") 
public class UdfArray extends UDF { 
  public String evaluate(List vals, Long len) { 
    return vals.get(len.intValue()); 
  } 
  public String evaluate(Map map, String key) { 
    return map.get(key); 
  } 
  public String evaluate(Struct struct, String key) { 
  return struct.getFieldValue("a") + key;
 } 
}

用户可以直接将复杂类型传入UDF中：

create function my_index as 'UdfArray' using 'myjar.jar'; 
select id, my_index(array('red', 'yellow', 'green'), colorOrdinal) as color_name from co

UDAF

实现Java UDAF类需要继承 com.aliyun.odps.udf.Aggregator，并实现如下几个接口：

public abstract class Aggregator implements ContextFunction {
  @Override
  public void setup(ExecutionContext ctx) throws UDFException {                                                                   
  }
  @Override
  public void close() throws UDFException {    
  }
  /**
   * 创建聚合Buffer
   * @return Writable 聚合buffer
   */
  abstract public Writable newBuffer();
  /**
   * @param buffer 聚合buffer
   * @param args SQL中调用UDAF时指定的参数，不能为null，但是args里面的元素可以为null，代表对应的输入数据是null
   * @throws UDFException
   */
  abstract public void iterate(Writable buffer, Writable[] args) throws UDFException;
  /**
   * 生成最终结果
   * @param buffer
   * @return Object UDAF的最终结果
   * @throws UDFException
   */
  abstract public Writable terminate(Writable buffer) throws UDFException;
  abstract public void merge(Writable buffer, Writable partial) throws UDFException;
}

其中最重要的是iterate，merge和terminate三个接口，UDAF的主要逻辑依赖于这三个接口的实现。此外，还需要您实现自定义的Writable buffer。

以实现求平均值avg为例，下图简要说明了在MaxCompute UDAF中这一函数的实现逻辑及计算流程：

在上图中，输入数据被按照一定的大小进行分片（有关分片的描述请参见 MapReduce），每片的大小适合一个worker在适当的时间内完成。这个分片大小的设置需要您手动配置完成。
UDAF的计算过程分为两个阶段：
第一阶段：每个worker统计分片内数据的个数及汇总值，您可以将每个分片内的数据个数及汇总值视为一个中间结果。
第二阶段：worker汇总上一个阶段中每个分片内的信息。在最终输出时，r.sum / r.count即是所有输入数据的平均值。
计算平均值的UDAF的代码示例，如下所示：

import java.io.DataInput;
import java.io.DataOutput;
import java.io.IOException;
import com.aliyun.odps.io.DoubleWritable;
import com.aliyun.odps.io.Writable;
import com.aliyun.odps.udf.Aggregator;
import com.aliyun.odps.udf.UDFException;
import com.aliyun.odps.udf.annotation.Resolve;
@Resolve("double->double")
public class AggrAvg extends Aggregator {
  private static class AvgBuffer implements Writable {
    private double sum = 0;
    private long count = 0;
    @Override
    public void write(DataOutput out) throws IOException {
      out.writeDouble(sum);
      out.writeLong(count);
    }
    @Override
    public void readFields(DataInput in) throws IOException {
      sum = in.readDouble();
      count = in.readLong();
    }
  }
  private DoubleWritable ret = new DoubleWritable();
  @Override
  public Writable newBuffer() {
    return new AvgBuffer();
  }
  @Override
  public void iterate(Writable buffer, Writable[] args) throws UDFException {
    DoubleWritable arg = (DoubleWritable) args[0];
    AvgBuffer buf = (AvgBuffer) buffer;
    if (arg != null) {
      buf.count += 1;
      buf.sum += arg.get();
    }
  }
  @Override
  public Writable terminate(Writable buffer) throws UDFException {
    AvgBuffer buf = (AvgBuffer) buffer;
    if (buf.count == 0) {
      ret.set(0);
    } else {
      ret.set(buf.sum / buf.count);
    }
    return ret;
  }
  @Override
  public void merge(Writable buffer, Writable partial) throws UDFException {
    AvgBuffer buf = (AvgBuffer) buffer;
    AvgBuffer p = (AvgBuffer) partial;
    buf.sum += p.sum;
    buf.count += p.count;
  }
}

使用Writable类型实现Concat的示例如下：

package com.aliyun.odps.udf.example;
import com.aliyun.odps.io.Text;
import com.aliyun.odps.udf.UDF;
public class MyConcat extends UDF {
  private Text ret = new Text();
  public Text evaluate(Text a, Text b) {
    if (a == null || b == null) {
      return null;
    }
    ret.clear();
    ret.append(a.getBytes(), 0, a.getLength());
    ret.append(b.getBytes(), 0, b.getLength());
    return ret;
  }
}

UDTF

Java UDTF需要继承 com.aliyun.odps.udf.UDTF类。这个类需要实现4个接口，如下表所示：

接口定义	描述
public void setup(ExecutionContext ctx) throws UDFException	初始化方法，在