hive-2 自定义函数UDF、UDAF、UDTF介绍及区别_hive2自定义udf函数

作者：天景科技苑 | 2024-06-24 19:56:25

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hive2自定义udf函数

 
 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。大多数函数都属于这一类（比如数学函数和字符串函数）。 
 
 
  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 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() 
 
简单来说：
 
  UDF:返回对应值，一对一 
 
 
  UDAF：返回聚类值，多对一 
 
 
  UDTF：返回拆分值，一对多 
 
UDF
1、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。
2、编写UDF函数的时候需要注意一下几点：
　　a）自定义UDF需要继承org.apache.hadoop.hive.ql.UDF。
　　b）需要实现evaluate函数，evaluate函数支持重载。
　　例：写一个返回字符串长度的Demo:
 
    
  
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;

public class GetLength extends UDF{
    public int evaluate(String str) {
        try{
            return str.length();
        }catch(Exception e){
            return -1;
        }
    }
} 
    
  
3、步骤
　　a）把程序打包放到目标机器上去；
　　b）进入hive客户端，添加jar包：
 
  hive> add jar /root/hive_udf.jar 
 
　　c）创建临时函数：
 
  hive> create temporary function getLen as 'com.raphael.len.GetLength'; 
 
　　d）查询HQL语句：
 
    
  
hive> select getLen(info) from apachelog;
OK
60
29
87
102
69
60
67
79
66
Time taken: 0.072 seconds, Fetched: 9 row(s) 
    
  
　　e）销毁临时函数：
 
  hive> DROP TEMPORARY FUNCTION getLen; 
 
 
UDAF
多行进一行出，如sum()、min()，用在group  by时
1.必须继承
　　org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDAF(函数类继承)
　　org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDAFEvaluator(内部类Evaluator实现UDAFEvaluator接口)
2.Evaluator需要实现 init、iterate、terminatePartial、merge、terminate这几个函数
　　init():类似于构造函数，用于UDAF的初始化
　　iterate():接收传入的参数，并进行内部的轮转，返回boolean
　　terminatePartial():无参数，其为iterate函数轮转结束后，返回轮转数据，类似于hadoop的Combiner
　　merge():接收terminatePartial的返回结果，进行数据merge操作，其返回类型为boolean
　　terminate():返回最终的聚集函数结果
UDTF
1. UDTF介绍UDTF(User-Defined Table-Generating Functions) 用来解决 输入一行输出多行(On-to-many maping) 的需求。
 
2. 编写自己需要的UDTF继承org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDTF,实现initialize, process, close三个方法。
UDTF首先会调用initialize方法，此方法返回UDTF的返回行的信息（返回个数，类型）。
初始化完成后，会调用process方法,真正的处理过程在process函数中，在process中，每一次forward()调用产生一行；如果产生多列可以将多个列的值放在一个数组中，然后将该数组传入到forward()函数。
最后close()方法调用，对需要清理的方法进行清理。

下面是我写的一个用来切分”key:value;key:value;”这种字符串，返回结果为key, value两个字段。供参考：
 
    
  
import java.util.ArrayList;

 import org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDTF;
 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.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 ExplodeMap extends GenericUDTF{

     @Override
     public void close() throws HiveException {
         // TODO Auto-generated method stub    
     }

     @Override
     public StructObjectInspector initialize(ObjectInspector[] args)
             throws UDFArgumentException {
         if (args.length != 1) {
             throw new UDFArgumentLengthException("ExplodeMap takes only one argument");
         }
         if (args[0].getCategory() != ObjectInspector.Category.PRIMITIVE) {
             throw new UDFArgumentException("ExplodeMap takes string as a parameter");
         }

         ArrayList<String> fieldNames = new ArrayList<String>();
         ArrayList<ObjectInspector> fieldOIs = new ArrayList<ObjectInspector>();
         fieldNames.add("col1");
         fieldOIs.add(PrimitiveObjectInspectorFactory.javaStringObjectInspector);
         fieldNames.add("col2");
         fieldOIs.add(PrimitiveObjectInspectorFactory.javaStringObjectInspector);

         return ObjectInspectorFactory.getStandardStructObjectInspector(fieldNames,fieldOIs);
     }

     @Override
     public void process(Object[] args) throws HiveException {
         String input = args[0].toString();
         String[] test = input.split(";");
         for(int i=0; i<test.length; i++) {
             try {
                 String[] result = test[i].split(":");
                 forward(result);
             } catch (Exception e) {
                 continue;
             }
         }
     }
 } 
    
  
 
3. 使用方法UDTF有两种使用方法，一种直接放到select后面，一种和lateral view一起使用。
 
1：直接select中使用
 
  select explode_map(properties) as (col1,col2) from src; 
 
不可以添加其他字段使用
 
  select a, explode_map(properties) as (col1,col2) from src 
 
不可以嵌套调用
 
  select explode_map(explode_map(properties)) from src 
 
不可以和group by/cluster by/distribute by/sort by一起使用
 
  select explode_map(properties) as (col1,col2) from src group by col1, col2 
 
 

2：和lateral view一起使用
 
  select src.id, mytable.col1, mytable.col2 from src lateral view explode_map(properties) mytable as col1, col2; 
 
此方法更为方便日常使用。执行过程相当于单独执行了两次抽取，然后union到一个表里。

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