Hive 自定义函数(UDF，UDAF，UDTF)详解

1.自定义函数简单介绍

1.1 概述

    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。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。如：count/max/min

    • UDTF（User-Defined Table-Generating Functions）：一进多出。如 lateral view explore()

1.2 官方文档：https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/HivePlugins

1.3 编程步骤：

    • 继承org.apache.hadoop.hive.ql.UDF

    • 需要实现evaluate函数；evaluate函数支持重载；

    • 在hive的命令行窗口创建函数

        a）添加jar：add jar linux_jar_path

        b）创建function：create [temporary] function [dbname]function_name AS class_name;

    • 在hive的命令行窗口删除函数

        Drop [temporary] function [if exists] [dbname.]function_name;

    • 注意事项

        UDF必须要有返回类型，可以返回null，但是返回类型不能为void；

 

2.自定义UDF函数

2.1 创建一个Maven工程Hive

2.2 导入依赖

        
            org.apache.hive
            hive-exec
            1.2.1
        

2.3 创建一个类

package com.luomk.hive;
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;
public class Lower extends UDF {
    public String evaluate (final String s) {
        if (s == null) {
            return null;
        }
        return s.toLowerCase();
    }
}

2.4 打成jar包上传到服务器/opt/module/jars/udf.jar

2.5 将jar包添加到hive的classpath

    hive (default)> add jar /opt/module/datas/udf.jar;

2.6 创建临时函数与开发好的java class关联

    hive (default)> create temporary function mylower as "com.atguigu.hive.Lower";

2.7 即可在hql中使用自定义的函数strip

    hive (default)> select ename, udf_lower(ename) lowername from emp;

 

3.Hive 行转列（UDAF） 聚合函数

3.1 数据准备

3.2 需求：把星座和血型一样的人归类到一起。结果如下：

射手座,A            大海|凤姐
白羊座,A            孙悟空|猪八戒
白羊座,B            宋宋

3.3 实现步骤：

3.3.1 创建本地constellation.txt，导入数据

[luomk@hadoop102 datas]$ vi constellation.txt
孙悟空    白羊座    A
大海         射手座    A
宋宋         白羊座    B
猪八戒    白羊座    A
凤姐         射手座    A

3.3.2 创建hive表并导入数据

create table person_info(
name string,
constellation string,
blood_type string)
row format delimited fields terminated by "\t”;

load data local inpath “/opt/module/datas/person_info.txt” into table person_info;

3.3.2 按需求查询数据

select
    t1.base,
    concat_ws('|', collect_set(t1.name)) name
from
    (select
        name,
        concat(constellation, ",", blood_type) base
    from
        person_info) t1
group by
    t1.base;

3.3.3 最终结果如下：

3.4 相关函数说明

    CONCAT(string A/col, string B/col…)：返回输入字符串连接后的结果，支持任意个输入字符串;

    CONCAT_WS(separator, str1, str2,...)：它是一个特殊形式的 CONCAT()。第一个参数剩余参数间的分隔符。分隔符可以是与剩余参数一样的字符串。如果分隔符是 NULL，返回值也将为 NULL。这个函数会跳过分隔符参数后的任何 NULL 和空字符串。分隔符将被加到被连接的字符串之间;

    COLLECT_SET(col)：函数只接受基本数据类型，它的主要作用是将某字段的值进行去重汇总，产生array类型字段。

 

4.列转行 (UDTF)对某列拆分，一列拆多行

4.1 数据准备

4.2 需求：将电影分类中的数组数据展开。结果如下：

4.3 实现步骤：

4.3.1 创建本地movie.txt，导入数据

[luomk@hadoop102 datas]$ vi movie.txt
《疑犯追踪》    悬疑,动作,科幻,剧情
《Lie to me》    悬疑,警匪,动作,心理,剧情
《战狼2》    战争,动作,灾难

4.3.2 创建hive表并导入数据

create table movie_info(
    movie string,
    category array)
row format delimited fields terminated by "\t"
collection items terminated by ",";

load data local inpath "/opt/module/datas/movie.txt" into table movie_info;

4.3.3 按需求查询数据

select
    movie,
    category_name
from
    movie_info lateral view explode(category) table_tmp as category_name;

4.4 最终结果如下：

 

4.5 相关函数说明

    LATERAL VIEW

    用法：LATERAL VIEW udtf(expression) tableAlias AS columnAlias

    解释：用于和split, explode等UDTF一起使用，它能够将一列数据拆成多行数据，在此基础上可以对拆分后的数据进行聚合。

    EXPLODE(col)：将hive一列中复杂的array或者map结构拆分成多行。