hive中的自定义函数 udf 和udaf和udtf的区别 以及用法

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#hive中的自定义函数 udf  和udaf和udtf的区别 以及用法

本文介绍了Hive中的三种自定义函数：UDF、UDAF和UDTF。UDF（User Defined Function）特点是一对一转换，如md5和split函数；UDAF（User Defined Aggregate Function）用于聚合操作，如sum和count，通过init、iterate、terminate等方法实现；UDTF（User Defined Table Generating Function）能将一行数据转化为多行，如explode函数。详细讲解了这三类函数的实现方法、使用步骤以及示例。

hive中的自定义函数 udf 和udaf和udtf的区别 以及用法

udf:
特点：input:output=1:1
实例函数:md5,split,ltrim
应用场景：1:1的情况，比如md5…
实现方法：简单udf实现
extends UDF
方法名 evaluate

举例：
public class Lower extends UDF {
public Text evaluate(Text s) {
if (s == null) {
return null;
}
return new Text(s.toString().toLowerCase());

}

1.将项目打包 打包后 放到linux系统hive的默认目录【不需要上传到hdfs】【默认目录：/opt/molute/jars/ （没有的话自己创建目录）
2.将jar包 添加到hive的classpath 【进入hive命令】【此步骤也相当于在hive上注册jar包】
hive> add jar /opt/molute/jars/udf.jar;
若执行成功 显示如下：
hive> add jar /opt/module/jars/udf.jar;
Added [/opt/module/jars/udf.jar] to class path
Added resources: [/opt/module/jars/udf.jar]
3.创建临时函数与开发好的 java class 关联
create temporary function toLowerCase as ‘cn.hive.Lower’; [【’’ 里是java类的路径 toLoweCase 是起的函数名 temporary是临时的】
4.测试 ：show functi

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Hive UDF、UDAF和UDTF函数详解
JustinMars的博客
09-04 1021
在 Hive 中，可以编写和使用不同类型的自定义函数，包括 UDF（User-Defined Functions）、UDAF（User-Defined Aggregate Functions）和 UDTF（User-Defined Table Functions）。
hive udf，udaf和udtf
whdxkcx的博客
07-07 1044
1.背景 我们在写hive sql 的时候经常会用到一些内置的函数，例如：max,min,substr等。当这些函数没有办法满足我们的需求的时候，该怎么办呢？我们可以通过自己写udf函数来实现内置函数无法实现的功能。 2.概述 udf函数，全称是用户自定义函数(user defined function)，就是用java 来写一些满足我们需求的函数，并可以在hive sql中使用这些函数。 从功能上看，udf函数可以分为三种： （1）udf（User defined scalar funct.
HIVE 函数分类 （udf、udaf、udtf）
HFDY的博客
09-27 5301
  注释： 在Hive中，用户可以自定义一些函数，用于扩展HiveQL的功能，而这类函数叫做UDF（用户自定义函数）。               UDF分为两大类：UDAF（用户自定义聚合函数）和UDTF（用户自定义表生成函数）。   Hive内置函数 实际上Hive内置了很多函数，包括关系/算数/逻辑操作符都属于函数 hive提供的build-in函数包括以下几类： 1. 关系操作符...
Hive 自定义函数深度解析：UDF、UDAF、UDTF 的区别与适用场景
最新发布
2501_93878496的博客
10-27 281
1. UDF（用户自定义函数）定义与特点作用于单行数据，输入一行输出一行。数学描述：$f: \mathbb{R}^n \to \mathbb{R}$（输入 $n$ 个参数，输出一个标量值）适用场景数据清洗（如脱敏、格式转换）简单计算（如字符串拼接、数值运算）代码示例// 转为大写调用方式2. UDAF（用户自定义聚合函数）定义与特点多行输入聚合为单行输出，需实现部分聚合和最终合并。数学描述：$g: {\mathbb{R}^m} \to \mathbb{R}$
自定义UDF函数和UDTF函数
JcJJJJCc的博客
03-01 586
文章目录1.创建maven项目，引入依赖2.自定义函数自定义UDF函数自定义UDTF函数hive调用jar包创造函数方法1：上传到linux下导入hive方法2：上传到hdfs上再导入hive测试问题： 1.创建maven项目，引入依赖 pom.xml 在pom.xml文件中添加如下内容 <properties> <project.build.sourceEncoding>UTF8</project.build.sourceEncoding> <hi
hive的UDF、UDAF、UDTF函数区别
攻城狮Kevin
04-28 2721
一、UDF：一进一出 实现方法： 1. 继承UDF类 2. 重写evaluate方法 3.将该java文件编译成jar 4. 在终端输入如下命令： hive> add jar test.jar; hive> create temporary function function_name as 'com.hrj.hive.udf.UDFClass'; hive> select...
Hive的函数：UDF,UDAF,UDTF的区别
weixin_50035474的博客
04-05 685
参考文章 UDF函数可以直接应用于select语句，对查询结构做格式化处理后，再输出内容。 编写UDF函数 自定义UDF需要继承org.apache.hadoop.hive.ql.UDF。 需要实现evaluate函数。 evaluate函数支持重载。 使用 ...
Hive中用户自定义函数UDF、UDAF、UDTF的定义以及UDF具体实现
hfzchj的博客
01-23 1592
在Hive学习中，我们刚接触到用户自定义函数可能会有点不理解，下面我就根据我所知的来给跟我遇到过同样问题的人一点帮助。目录前言简单定义UDF具体实现预应用运用UDF，源自于英文user-defined function。我们根据函数输入输出的行数可以将其分为三类：(不仅适用于用户自定义函数)UDF普通函数，特点是一进一出。例如取整函数round,接收一行数据，输出一行数据。UDAF聚合函数,A即Aggregation聚合的意思,特点是多进一出。
Hive之自定义函数（UDF、UDAF、UDTF）
IT小王
08-31 1482
内容仅截取函数部分，其他Hive学习笔记见个人博客 https://wangbowen.cn/2020/08/27/Hive%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%AC%94%E8%AE%B0/ 十三、函数 13.1 发现和描述函数 -- 可以看到hive当前会话的所有函数名称，包括内置和用户自定义的 show functions; -- 查看函数的简介(加上extended显示更详细的文档) describe function [extended] <函数名>; 13.2 调用函数 函
Hive中用户自定义函数UDF UDTF UDAF
houkai的博客
05-18 1357
概述 Hive 自带了一些函数，比如：max/min 等，但是数量有限，当 Hive 提供的内置函数无法满足你的业务处理需要时，此时就可以考虑使用用户自定义 函数（UDF：user-defined function）根据用户自定义函数类别分为以下三种： UDF（User-Defined-Function） 一进一出 UDAF（User-Defined Aggregation Function） 聚集函数，多进一出 类似于：count/max/min UDTF...
Hive——UDF、UDTF、UDAF
m0_46657040的博客
10-24 514
UDF（User-Defined-Function）一进一出 创建UDF的一般步骤 （1）继承 org.apache.hadoop.hive.ql.UDF （2）需要实现 evaluate 函数；evaluate 函数支持重载； （3）添加 jar add jar linux_jar_path （4）创建 function create [temporary] function [dbname.]function_name AS class_name; （5）在 hive 的命令行窗口删除函数 Drop [
Hive自定义UDF UDAF UDTF
guohecang的博客
06-10 753
Hive是一种构建在Hadoop上的数据仓库，Hive把SQL查询转换为一系列在Hadoop集群中运行的MapReduce作业，是MapReduce更高层次的抽象，不用编写具体的MapReduce方法。Hive将数据组织为表，这就使得HDFS上的数据有了结构，元数据即表的模式，都存储在名为metastore的数据库中。        可以在hive的外壳环境中直接使用dfs访问hadoop的文件
大数据之hive：自定义函数udf，udaf，udtf的区别
qq_39436781的博客
05-24 1038
Hive中有三种UDF: 1、用户定义函数(user-defined function)UDF； 2、用户定义聚集函数（user-defined aggregate function，UDAF）； 3、用户定义表生成函数（user-defined table-generating function，UDTF）。 UDF操作作用于单个数据行，并且产生一个数据行作为输出...
hive UDF,UDAF,UDTF函数区别
dijuan6962的博客
08-29 320
udf:一进一出 udaf:多进一出，聚合函数（min/max/count/） udtf:一进多出，later view explore 转载于:https://www.cnblogs.com/18800105616a/p/11430191.html
hive-UDF/UDTF/UDAF
xiaopihaierletian的博客
10-23 1545
hive udf udtf udaf
hive中UDF，UDAF，UDTF
qq_35139965的博客
08-12 307
UDF，UDAF，UDTF三个函数是Hive中常用的自定义函数，这些函数可以实现复杂的功能，且可以重复使用。 UDF(User-Defined Functions) 功能特点： 输入一条数据，输出一条数据；是一个一对一的关系，属于单纯处理操作。 用途说明： UDF函数可以直接应用于hive中的select语句，对查询结果做格式化或者各种处理后，再输出内容。 开发相关： 1.自定义UDF需要继承 org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF; 2.一个UDF必须实.
自定义UDF、UDTF函数
Laoddaaa的博客
08-15 286
自定义UDF、UDTF函数
Hive的函数：UDF、UDAF、UDTF的区别？
a6a6a_6的博客
04-02 2612
UDF：单行进入，单行输出 UDF操作作用于单个数据行，并且产生一个数据行作为输出。大多数函数都属于这一类（比如数学函数和字符串函数）。 UDAF：多行进入，单行输出 UDAF 接受多个输入数据行，并产生一个输出数据行。像COUNT和MAX这样的函数就是聚集函数。 UDTF：单行输入，多行输出 UDTF 操作作用于单个数据行，并且产生多个数据行-------一个表作为输出。lateral view explore()  ...
【转】HIVE UDF UDAF UDTF 区别 使用
weixin_30906185的博客
11-09 174
　　原博文出自于：http://blog.youkuaiyun.com/longzilong216/article/details/23921235（暂时）　　　　　　感谢！ 自己写代码时候的利用到的模板 UDF步骤： 1.必须继承org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF 2.必须实现evaluate函数，evaluate函数支持重载 　　 ...
hive 的常用函数udf、udaf、udtf分别举例说明
09-04
<think> 嗯，用户这次想了解Hive中常用函数UDF、UDAF和UDTF的举例说明。根据提供的参考资料，我需要清晰区分这三类自定义函数的特点和典型应用场景。 用户可能是大数据开发工程师或数据分析师，正在处理Hive数据仓库的复杂计算需求。从ta直接要求"举例说明"来看，ta更关注实际代码实现而非理论概念，可能需要立刻应用到工作中。 先整理核心知识点：UDF处理单行输入输出单值，适合数据清洗转换；UDAF处理多行聚合输出单值，类似sum/max；UDTF处理单行输出多行，用于数据炸裂。三类函数覆盖了Hive无法原生支持的复杂计算场景。 注意到引用[3]提供了UDF的具体代码案例，这个很实用可以引用。但需要补充UDAF和UDTF的完整示例，引用资料里没有详细代码。考虑到用户需要"常用函数"举例，我决定： 1）用Java实现一个字符串转小写的UDF（简化版） 2）用伪代码+步骤解析UDAF的聚合过程 3）用完整Java代码展示UDTF的行转列操作 特别说明UDTF需要与LATERAL VIEW结合使用，这是用户容易忽略的关键点。最后准备三个相关问题：性能优化和复杂类型处理，这样既能解答当前问题又能延伸学习路径。 用户引用的资料质量不错但不够全面，特别是缺少UDAF/UDTF的代码。我会在保持引用标注的同时补充完整案例，确保每个函数类型都有可运行的示例。 </think> 好的，这是关于 Hive 常用自定义函数 UDF、UDAF 和 UDTF 的详细说明及典型案例： Hive 的自定义函数 (User-Defined Functions, UDFs) 极大地扩展了其内置函数的能力，允许用户针对特定业务逻辑编写处理逻辑。主要分为三类：UDF（用户定义函数）、UDAF（用户定义聚合函数）、UDTF（用户定义表生成函数）。以下是它们的概念、区别及典型代码举例： --- ### 一、UDF (User-Defined Function - 用户定义函数) * **概念**：处理**单行输入数据**，返回**单个输出值**。类似于 SQL 中的标量函数（如 `LOWER()`, `ABS()`, `ROUND()`）。用于数据清洗、转换、计算单个值等场景。 * **特点**： * 输入：一行中的一列或多列（作为函数参数）。 * 输出：一个值（基本数据类型或复杂类型）。 * 处理粒度：行级别。 * **实现方式**： 1. 继承 `org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF` 类。 2. 实现 `evaluate` 方法（可以重载多个 `evaluate` 方法以处理不同类型的参数）。 3. 方法逻辑写在 `evaluate` 中。 * **典型案例**： * **功能**：将字符串转换为全小写。 * **代码** (引用自资料[^3]并简化)： ```java package com.example.udf; import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF; public class LowerCaseUDF extends UDF { // 处理 String 类型输入 public String evaluate(String input) { if (input == null) { return null; } return input.toLowerCase(); } // 【可选】重载处理其他类型，例如处理整数加法 (资料[^3]中的加法例子) // public int evaluate(int a, int b) { // return a + b; // } } ``` * **Hive SQL 中使用**： ```sql ADD JAR /path/to/your_udf.jar; -- 添加包含UDF类的JAR包 CREATE TEMPORARY FUNCTION to_lower AS 'com.example.udf.LowerCaseUDF'; -- 注册临时函数 SELECT to_lower(column_name) FROM your_table; -- 使用函数 ``` --- ### 二、UDAF (User-Defined Aggregate Function - 用户定义聚合函数) * **概念**：处理**多行输入数据**（一个分组内的数据），返回**单个聚合结果**。类似于 SQL 中的聚合函数（如 `SUM()`, `COUNT()`, `AVG()`, `MAX()`, `MIN()`）。用于分组统计、聚合计算等场景。 * **特点**： * 输入：一个分组（Group）内的多行数据（通常是某一列的值）。 * 输出：一个聚合值（基本数据类型或复杂类型）。 * 处理粒度：组级别（需要配合 `GROUP BY` 使用）。 * **实现方式** (较复杂)：需要实现几个关键方法： 1. **`init()` (或 `initialize()`)**：初始化聚合缓冲区（存储中间计算结果的结构）。 2. **`iterate()`**：处理传入的新一行数据，更新聚合缓冲区。 3. **`merge()`**：将部分聚合结果（来自其它mapper/reducer）合并到当前聚合缓冲区。 4. **`terminate()` (或 `terminatePartial()`)**：返回最终的聚合结果。 * 通常继承 `org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDAF` 类，并在内部定义一个实现 `org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDAFEvaluator` 接口的静态类（如 `Evaluator`）。 * **典型案例**： * **功能**：计算一列数值的**几何平均数**（n个数值连乘积的n次方根）。 * **代码示例** (伪代码描述逻辑): ```java package com.example.udaf; import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDAF; import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDAFEvaluator; import org.apache.hadoop.io.DoubleWritable; public class GeometricMeanUDAF extends UDAF { // 内部静态类实现 Evaluator public static class GeometricMeanEvaluator implements UDAFEvaluator { // 内部状态：存储累积乘积和累积计数 private static class State { double product = 1.0; long count = 0; } private State state; // 初始化 public void init() { state = new State(); } // 处理新行：累积乘积，增加计数 public boolean iterate(DoubleWritable value) { if (value != null) { state.product *= value.get(); state.count++; return true; } return false; } // 返回当前部分聚合状态 (可序列化传输) public State terminatePartial() { return state.count == 0 ? null : state; } // 合并来自其他部分的结果 public boolean merge(State other) { if (other != null) { state.product *= other.product; state.count += other.count; return true; } return false; } // 计算并返回最终结果：几何平均数 = product^(1/count) public DoubleWritable terminate() { if (state.count == 0) { return null; // 避免除以零 } double result = Math.pow(state.product, 1.0 / state.count); return new DoubleWritable(result); } } } ``` * **Hive SQL 中使用**： ```sql ADD JAR /path/to/your_udaf.jar; CREATE TEMPORARY FUNCTION geom_mean AS 'com.example.udaf.GeometricMeanUDAF'; SELECT category, geom_mean(sales_amount) AS avg_sales_geom FROM sales_data GROUP BY category; ``` --- ### 三、UDTF (User-Defined Table-Generating Function - 用户定义表生成函数) * **概念**：处理**单行输入数据**，返回**多行多列的输出（一张虚拟表）**。类似于 SQL 中的 `EXPLODE()` 或 `LATERAL VIEW` 结合内置函数。用于将一行数据展开成多行（如解析数组、Map、JSON 字符串）或生成序列等场景。 * **特点**： * 输入：一行数据（可以包含多个列）。 * 输出：零行、一行或多行数据（每行可以包含多个列）。 * 处理粒度：行级别输出表级别结果。 * 必须与 `LATERAL VIEW` 子句结合使用。 * **实现方式**： 1. 继承 `org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDTF` 类。 2. 实现三个主要方法： * **`initialize()`**：定义 UDTF 返回的输出列名和类型。 * **`process(Object[] args)`**：核心处理逻辑。接收一行输入的参数。调用 `forward(Object[] resultRow)` 方法一次或多次将结果行输出。 * **`close()`**：清理资源（可选）。 * **典型案例**： * **功能**：将逗号分隔的字符串拆分成多行。 * **代码示例**： ```java package com.example.udtf; import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDFArgumentException; import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDFArgumentLengthException; 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; import java.util.ArrayList; import java.util.List; public class SplitStringUDTF extends GenericUDTF { // 声明输出列名和类型（这里输出一列，类型为String） @Override public StructObjectInspector initialize(ObjectInspector[] args) throws UDFArgumentException { // 检查参数个数（1个） if (args.length != 1) { throw new UDFArgumentLengthException("SplitStringUDTF takes exactly one argument"); } // 检查参数类型是否为String if (args[0].getTypeName() != "string") { throw new UDFArgumentException("SplitStringUDTF argument must be a string"); } // 定义输出列名 List fieldNames = new ArrayList<>(); fieldNames.add("split_value"); // 定义输出列类型 List fieldOIs = new ArrayList<>(); fieldOIs.add(PrimitiveObjectInspectorFactory.javaStringObjectInspector); // 返回StructObjectInspector描述输出结构 return ObjectInspectorFactory.getStandardStructObjectInspector(fieldNames, fieldOIs); } // 核心处理逻辑：拆分输入字符串并逐行输出 @Override public void process(Object[] args) throws HiveException { // 获取输入参数（第一个参数） String input = args[0].toString(); if (input == null || input.isEmpty()) { return; // 空输入直接返回，不输出行 } // 按逗号拆分字符串 String[] tokens = input.split(","); // 创建输出行数组（只有一列） String[] output = new String[1]; // 循环拆分后的每个 token，将其作为一行输出 for (String token : tokens) { output[0] = token.trim(); // 去除空格 forward(output); // 调用forward输出一行 } } // 清理（可选） @Override public void close() throws HiveException { // 通常无需特殊清理 } } ``` * **Hive SQL 中使用**： ```sql ADD JAR /path/to/your_udtf.jar; CREATE TEMPORARY FUNCTION split_string AS 'com.example.udtf.SplitStringUDTF'; -- 原始数据：id | tags -- 1 | apple,banana,orange -- 2 | grape,peach SELECT id, split_value FROM your_table LATERAL VIEW split_string(tags) tag_table AS split_value; -- 结果： -- id | split_value -- 1 | apple -- 1 | banana -- 1 | orange -- 2 | grape -- 2 | peach ``` --- **总结与应用场景**： | 类型 | 输入行数 | 输出行数 | 输出列数 | 典型应用场景 | 类比 SQL 函数/操作 | | :--- | :------- | :------------- | :------- | :------------------------------------- | :------------------------- | | UDF | **1** | **1** (值) | 1 | 单行数据清洗、转换、计算 (e.g., 转小写, 字符串拼接, 复杂计算) | `LOWER()`, `CONCAT()`, `ABS()` | | UDAF | **多** | **1** (聚合值) | 1 | 分组聚合统计 (e.g., 平均值, 最大值, 自定义聚合如几何平均) | `SUM()`, `COUNT()`, `AVG()`, `MAX()` | | UDTF | **1** | **多** (表) | 多 | 行数据展开/爆炸 (e.g., 拆分字符串, 解析JSON/Array/Map, 生成序列) | `EXPLODE()`, `LATERAL VIEW json_tuple()` | 通过灵活使用 UDF、UDAF 和 UDTF，可以解决 Hive 内置函数无法处理的复杂业务逻辑，极大地增强了 Hive 的数据处理能力[^1][^2][^3][^4]。 ---
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