hive------------创建自定义函数(function)

当Hive内置函数无法满足特定业务需求时,可以通过编写Java UDF来扩展功能。本文提供了一个创建自定义距离计算函数的例子,包括:导入所需jar包、创建继承UDF的类并实现evaluate方法、打包jar、在Hive中添加jar和创建临时函数、查看及使用函数,并展示了如何删除函数。

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由于Hive内置的函数不能满足业务需求,我们可以利用Java编写自定义函数.以下为我自己编写的一个例子:

背景:给定一个经纬度,圈出以此坐标为圆心一定距离内的基站编码

1、示例:

(1)必须导入两个jar包:

 如下图中绿色方框中的jar包,在网上可下载到

(2)创建类必须继承UDF类

(3)类必须重写evaluate方法

 方法可以重载,根据自己的需求编写自己的方法

(4)写好之后测试无误,打包成jar包,命名liujh _distance.jar
在这里插入图片描述

2、将打包好的JAR包导入主机目录下

例如添加到 /data1/aaaa/test/shell 路径下

(1)在hive中添加包

hive> add jar /data1/aaaa/test/shell /liujh_distance.jar;

Added /data1/aaaa/test/shell /liujh_distance.jar to class path

(2)在hive中创建函数

hive> create temporary function liujh_distanceas ‘udffunc.LiujhUdfFunc’;

OK

Time taken: 0.407 seconds

Liujh_distance是自己的函数名称,这个是自己定义的

udffunc.LiujhUdfFunc是函数在jar包中的路径 包名.类名 的方式

(3)查看函数

show functions like ‘%liujh_distance%’

(4)使用函数

hive> select liujh_distance(120.0001,30.001,120.110,30.110)from dual;

150.87

(5)删除函数

Drop temporary function liujh_distance

### gmall UDTF 实现方式 gmall 的 UDTF(User Defined Table Function)是一种 Hive 自定义函数,用于处理复杂的数据结构并将其转换为多行输出。以下是关于 gmall UDTF 的实现细节和技术内容: #### 1. 创建永久函数并与 Java 类关联 为了在 Hive 中使用自定义的 UDTF 函数,需要将编写的 Java 类打包成 JAR 文件,并通过 `CREATE FUNCTION` 命令注册到 Hive 中。例如,在 gmall 场景下可以执行如下命令来创建名为 `explode_json_array` 的 UDTF 函数[^2]: ```sql create function explode_json_array as 'com.qi.hive.udtf.ExplodeJSONArray' using jar 'hdfs://worker-13:8020/user/hive/jars/gmall_hive_udtf-1.0-SNAPSHOT.jar'; ``` 此操作会将指定路径下的 JAR 包加载至 Hive 并绑定对应的 Java 类。 --- #### 2. 编写 UDTF 的核心逻辑 UDTF 的实现通常基于 Apache Hive 提供的 `GenericUDTF` 抽象类。开发者需继承该类并重写其三个主要方法:`initialize`、`process` 和 `close`[^3]。 ##### (1)初始化阶段 (`initialize`) 在 `initialize` 方法中完成以下任务: - 验证输入参数的数量和类型是否符合预期; - 定义输出列的数量及其数据类型; - 返回两组列表——分别表示输出列名称和对应的数据类型。 示例代码片段展示如何设置输出列的信息: ```java @Override public void configure(JobConf job) {} @Override public StructObjectInspector initialize(ObjectInspector[] args) throws UDFArgumentException { // 输入校验 if (args.length != 1 || !(args[0] instanceof ListObjectInspector)) { throw new UDFArgumentException("Input must be a list of JSON objects"); } // 设置输出列名及类型 ArrayList<String> fieldNames = new ArrayList<>(); ArrayList<ObjectInspector> fieldOIs = new ArrayList<>(); fieldNames.add("exploded_value"); fieldOIs.add(PrimitiveObjectInspectorFactory.javaStringObjectInspector); return ObjectInspectorFactory.getStandardStructObjectInspector(fieldNames, fieldOIs); } ``` --- ##### (2)处理阶段 (`process`) `process` 方法负责接收单条输入记录并通过调用 `forward` 将多个结果发送给下游处理器。对于 gmall 的场景而言,假设输入是一个 JSON 数组,则可以通过遍历数组中的每一项并将它们逐一转发出去。 下面提供了一个简单的例子说明这一过程: ```java @Override public void process(Object input) throws HiveException { try { @SuppressWarnings("unchecked") List<String> jsonArray = (List<String>) ((ArrayList<?>) input).clone(); for (String item : jsonArray) { forward(new String[]{item}); } } catch (Exception e) { throw new HiveException(e.getMessage()); } } ``` 在此过程中需要注意异常捕获机制以确保程序稳定性。 --- ##### (3)清理阶段 (`close`) 虽然大多数情况下不需要特别关注 `close` 方法的行为,但在某些特殊需求下可能需要用到它来进行资源释放或其他收尾工作。 ```java @Override public void close() throws HiveException {} ``` --- #### 3. 使用 get_json_object 解析字段 当动作日志表被过滤出包含特定 action 字段的部分之后,可进一步利用内置函数 `get_json_object` 来提取嵌套于 JSON 结构内部的各项属性值[^1]。这一步骤有助于最终形成标准化的关系型表格形式以便后续分析查询。 --- #### 总结 综上所述,gmall 的 UDTF 实现有赖于编写合适的 Java 类文件以及正确配置 Hive 环境使其能够识别这些扩展功能模块。整个流程涵盖了从基础架构搭建直至实际应用部署等多个方面的工作内容。
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