hive中UDF、UDAF和UDTF使用
Hive进行UDF开发十分简单，此处所说UDF为Temporary的function，所以需要hive版本在0.4.0以上才可以。
一、背景：Hive是基于Hadoop中的MapReduce，提供HQL查询的数据仓库。Hive是一个很开放的系统，很多内容都支持用户定制，包括：
a）文件格式：Text File，Sequence File
b）内存中的数据格式： Java Integer/String, Hadoop IntWritable/Text
c）用户提供的 map/reduce 脚本：不管什么语言，利用 stdin/stdout 传输数据
d）用户自定义函数: Substr, Trim, 1 – 1
e）用户自定义聚合函数: Sum, Average…… n – 1
2、定义：UDF(User-Defined-Function)，用户自定义函数对数据进行处理。
二、用法
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。
c）evaluate函数支持重载。
3、以下是两个数求和函数的UDF。evaluate函数代表两个整型数据相加，两个浮点型数据相加，可变长数据相加
Hive的UDF开发只需要重构UDF类的evaluate函数即可。例：
package hive.connect;
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;
public final class Add extends UDF {
public Integer evaluate(Integer a, Integer b) {
if (null == a || null == b) {
return null;
} return a + b;
}
public Double evaluate(Double a, Double b) {
if (a == null || b == null)
return null;
return a + b;
}
public Integer evaluate(Integer... a) {
int total = 0;
for (int i = 0; i < a.length; i++)
if (a[i] != null)
total += a[i];
return total;
}
}
4、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 /run/jar/udf_test.jar;
c）创建临时函数：hive>CREATE TEMPORARY FUNCTION add_example AS 'hive.udf.Add';
d）查询HQL语句：
SELECT add_example(8, 9) FROM scores;
SELECT add_example(scores.math, scores.art) FROM scores;
SELECT add_example(6, 7, 8, 6.8) FROM scores;
e）销毁临时函数：hive> DROP TEMPORARY FUNCTION add_example;
5、细节在使用UDF的时候，会自动进行类型转换，例如：
SELECT add_example(8,9.1) FROM scores;
注：
1. UDF只能实现一进一出的操作，如果需要实现多进一出，则需要实现UDAF
下面来看下UDAF：
（二）、UDAF
1、Hive查询数据时，有些聚类函数在HQL没有自带，需要用户自定义实现。
2、用户自定义聚合函数: Sum, Average…… n – 1
UDAF（User- Defined Aggregation Funcation）
一、用法
1、一下两个包是必须的import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDAF和 org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDAFEvaluator。
2、函数类需要继承UDAF类，内部类Evaluator实UDAFEvaluator接口。
3、Evaluator需要实现 init、iterate、terminatePartial、merge、terminate这几个函数。
a）init函数实现接口UDAFEvaluator的init函数。
b）iterate接收传入的参数，并进行内部的轮转。其返回类型为boolean。
c）terminatePartial无参数，其为iterate函数轮转结束后，返回轮转数据，terminatePartial类似于hadoop的Combiner。
d）merge接收terminatePartial的返回结果，进行数据merge操作，其返回类型为boolean。
e）terminate返回最终的聚集函数结果。
package hive.udaf;
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDAF;
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDAFEvaluator;
public class Avg extends UDAF {
public static class AvgState {
private long mCount;
private double mSum;
}
public static class AvgEvaluator implements UDAFEvaluator {
AvgState state;
public AvgEvaluator() {
super();
state = new AvgState();
init();
}
/** * init函数类似于构造函数，用于UDAF的初始化 */
public void init() {
state.mSum = 0;
state.mCount = 0;
}
/** * iterate接收传入的参数，并进行内部的轮转。其返回类型为boolean * * @param o * @return */
public boolean iterate(Double o) {
if (o != null) {
state.mSum += o;
state.mCount++;
} return true;
}
/** * terminatePartial无参数，其为iterate函数轮转结束后，返回轮转数据， * terminatePartial类似于hadoop的Combiner * * @return */
public AvgState terminatePartial() {
// combiner
return state.mCount == 0 ? null : state;
}
/** * merge接收terminatePartial的返回结果，进行数据merge操作，其返回类型为boolean * * @param o * @return */
public boolean terminatePartial(Double o) {
if (o != null) {
state.mCount += o.mCount;
state.mSum += o.mSum;
}
return true;
}
/** * terminate返回最终的聚集函数结果 * * @return */
public Double terminate() {
return state.mCount == 0 ? null : Double.valueOf(state.mSum / state.mCount);
}
}
5、执行求平均数函数的步骤
a）将java文件编译成Avg_test.jar。
b）进入hive客户端添加jar包：
hive>add jar /run/jar/Avg_test.jar。
c）创建临时函数：
hive>create temporary function avg_test 'hive.udaf.Avg';
d）查询语句：
hive>select avg_test(scores.math) from scores;
e）销毁临时函数：
hive>drop temporary function avg_test;
五、总结
1、重载evaluate函数。
2、UDF函数中参数类型可以为Writable，也可为java中的基本数据对象。
3、UDF支持变长的参数。
4、Hive支持隐式类型转换。
5、客户端退出时，创建的临时函数自动销毁。
6、evaluate函数必须要返回类型值，空的话返回null，不能为void类型。
7、UDF是基于单条记录的列进行的计算操作，而UDFA则是用户自定义的聚类函数，是基于表的所有记录进行的计算操作。
8、UDF和UDAF都可以重载。
9、查看函数
SHOW FUNCTIONS;
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，对传入的参数进行处理，可以通过forword()方法把结果返回。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
ArrayList
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
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。