【Hive】（十二）Hive自定义函数详解（UDF、UDAF、UDTF）_电商系统中需要自定义hiveudf函数的场景

前言

在前面，我详细的整理了【Hive】（十一）Hive 内置函数集合，但有的时候面对复杂的业务场景，系统的内置函数难免力有不逮，这时候就是我们自定义函数派上用场的时候了！✌

一、自定义函数

1）Hive 自带了一些函数，比如：max/min等，但是数量有限，自己可以通过自定义UDF来方便的扩展。
2）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）。
3）根据用户自定义函数类别分为以下三种：

• UDF（User-Defined-Function） 用户定义函数
  一进一出
• UDAF（User-Defined Aggregation Function） 用户定义聚集函数
  聚集函数，多进一出
  类似于：count/max/min
• UDTF（User-Defined Table-Generating Functions）用户定义表生成函数
  一进多出
  如lateral view explore()

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。

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

二、UDF：用户定义（普通）函数，只对单行数值产生作用

1．创建一个Maven工程Hive

2．导入依赖

    <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.hive/hive-exec -->
    <dependency>
      <groupId>org.apache.hive</groupId>
      <artifactId>hive-exec</artifactId>
      <version>1.1.0</version>
    </dependency>
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3．创建一个类

（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）在hive的命令行窗口创建函数
（4）在hive的命令行窗口删除函数
Drop [temporary] function [if exists] [dbname.]function_name

hive> drop temporary function iu;
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示例如下：

package com.kgc.services.udf;

import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;

/**
 * @author：Tokgo J
 * @date：2019/12/16
 * @aim：
 */

public class InitialUpper extends UDF {

    public String evaluate(final String txt){
        return txt.substring(0,1).toUpperCase()+txt.substring(1);
    }
}
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4．打成jar包上传到服务器/opt/soft/data/udf.jar

5．将jar包添加到hive的classpath

• 添加jar
  add jar linux_jar_path

hive> add jar /opt/soft/data/fun.jar;
Added [/opt/soft/data/fun.jar] to class path
Added resources: [/opt/soft/data/fun.jar]
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6．创建临时函数与开发好的java class关联

• 创建function
  create [temporary] function [dbname.]function_name AS class_name

hive> create temporary function iu as 'com.kgc.services.udf.InitialUpper';
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7．即可在hql中使用自定义的函数

hive> select iu(name) from mtest;
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三、UDAF：User- Defined Aggregation Funcation 用户定义聚合函数，可对多行数据产生作用；等同与SQL中常用的SUM()，AVG()，也是聚合函数

UDAF实现有简单与通用两种方式：

a. 简单UDAF因为使用Java反射导致性能损失，而且有些特性不能使用，已经被弃用了；

View Code

b. 另一种涉及两个类：AbstractGenericUDAFResolver、GenericUDAFEvaluator；

继承UDAFResolver类，重写 getEvaluator() 方法；

继承GenericUDAFEvaluator类，生成实例给getEvaluator()；

在GenericUDAFEvaluator类中，重写init()、iterate()、terminatePartial()、merge()、terminate()方法

package com.kgc.services.udaf;

import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDAF;
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDAFEvaluator;

/**
 * @author：Tokgo J
 * @date：2019/12/17
 * @aim：将用户名连成一行 多进一出 依靠内部类进行加工
 *
 */

public class LinkStr extends UDAF {
    private static String result = "";

    public static class  MyLink implements UDAFEvaluator{

        @Override
        public void init() {
        }

        // 聚合工作，写业务逻辑  一部分map的功能 
        public boolean iterate(String name){
            result = result.concat(name);
            return true;
        }

        // 一部分mapper作用，大部分是combiner作用 分组 分割
        public String terminatePartial(){
            return result;
        }

        // partition
        public boolean merge(String name){
            return iterate(name);
        }
		// reduce 的一部分功能
        public String terminate(){
            return result;
        }
    }

}
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四、UDTF：User-Defined Table-Generating Functions，用户定义表生成函数，用来解决输入一行输出多行

继承GenericUDTF类，重写initialize（返回输出行信息：列个数，类型）, process, close三方法

package com.kgc.services.udtf;

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;

import java.util.ArrayList;

/**
 * @author：Tokgo J
 * @date：2019/12/17
 * @aim：一对多
 */

public class SplitMap extends GenericUDTF {

    // 产生语句翻译后的表结构
    @Override
    public StructObjectInspector initialize(ObjectInspector[] argOIs) throws UDFArgumentException {
        ArrayList<String> columns = new ArrayList<String>();
        ArrayList<ObjectInspector> colTypes = new ArrayList<ObjectInspector>();
        // 第一列字段名
        columns.add("col1");
        // 第一列结构类型
        colTypes.add(PrimitiveObjectInspectorFactory.javaStringObjectInspector);

        columns.add("col2");
        colTypes.add(PrimitiveObjectInspectorFactory.javaStringObjectInspector);
        return ObjectInspectorFactory.getStandardStructObjectInspector(columns,colTypes);
    }

    @Override
    public void process(Object[] objects) throws HiveException {
        String[] datas = objects[0].toString().split(";");  // [“name:zs”,"age:40"]
        String[] res = new String[2];
        res[0] = datas[0].split(":")[1];
        res[1] = datas[1].split(":")[1];
        // 一行一个forward()
        forward(res);  //把写好的数据上传到上一个表结构
    }

    @Override
    public void close() throws HiveException {

    }
}
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