HIVE UDAF开发上手，你一看就懂！

单机跑一个脚本做数据处理，但是由于输入数据实在太大，处理过程中占用大量内存经常被系统杀死，所以考虑放在hive中做数据聚合。借此机会研究下UDAF怎么写，把踏坑的经验写出来，希望可以帮助大家少走弯路！嗯。。。就酱紫。

经常听UDF，那么UDAF是什么鬼？ 就是聚合功能的UDF啦~  比如hive内置的 count、sum、max、min、avg等。 但是内置的函数其实并不能满足我们复杂的统计需求，就需要自己去实现一个方法。

有两种实现方法，一种简单的，一种通用的，简单的方法据说有性能问题，我们就直接看通用的实现方法吧~

实现一个Generic UDAF有两部分：

1. resolver
2. evaluator

这俩货分别对应以下两个抽象类：

import org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.AbstractGenericUDAFResolver;
import org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDAFEvaluator;

resolver 主要用来做参数检查和操作符重载，我们可以根据输入参数的不同选择相应的evaluator

evaluator 则是实现主要逻辑的地方，以静态内部类的形式存在

#!Java
public class GenericUDAFHistogramNumeric extends AbstractGenericUDAFResolver {
  static final Log LOG = LogFactory.getLog(GenericUDAFHistogramNumeric.class.getName());
 
  @Override
  public GenericUDAFEvaluator getEvaluator(GenericUDAFParameterInfo info) throws SemanticException {
    // 参数检查
 
    return new GenericUDAFHistogramNumericEvaluator();
  }
  /**
   *这个静态内部类就是写我们自己逻辑的地方，这个类名根据需要改，这个是官方文档写的一个条形图的例子
   */
  public static class GenericUDAFHistogramNumericEvaluator extends GenericUDAFEvaluator {
    // UDAF 逻辑
  }
}

这里需要介绍下这个例子的功能：hIve中的histogram_numeric函数，用来做直方图的，比如我们要把年龄分30个桶构建直方图就是SELECT histogram_numeric(age, 30) FROM employees;

下面我们继续看例子

#!Java
  /**
  * 这个方法的参数新版的已经发生变化，直接就是TypeInfo [] parameters
  */
  public GenericUDAFEvaluator getEvaluator(GenericUDAFParameterInfo info) throws SemanticException {
    TypeInfo [] parameters = info.getParameters();
    if (parameters.length != 2) {
      throw new UDFArgumentTypeException(parameters.length - 1,
          "Please specify exactly two arguments.");
    }
     
    // 检查第一个参数类型，如果不是原始类型(基本类型)抛异常
    if (parameters[0].getCategory() != ObjectInspector.Category.PRIMITIVE) {
      throw new UDFArgumentTypeException(0,
          "Only primitive type arguments are accepted but "
          + parameters[0].getTypeName() + " was passed as parameter 1.");
    }
    switch (((PrimitiveTypeInfo) parameters[0]).getPrimitiveCategory()) {
    case BYTE:
    case SHORT:
    case INT:
    case LONG:
    case FLOAT:
    case DOUBLE:
      break;
    case STRING:
    case BOOLEAN:
    default:
      throw new UDFArgumentTypeException(0,
          "Only numeric type arguments are accepted but "
          + parameters[0].getTypeName() + " was passed as parameter 1.");
    }
 
    // 检查第二个参数类型，条形图桶编号，假设这里要求是整型数
    if (parameters[1].getCategory() != ObjectInspector.Category.PRIMITIVE) {
      throw new UDFArgumentTypeException(1,
          "Only primitive type arguments are accepted but "
          + parameters[1].getTypeName() + " was passed as parameter 2.");
    }
    // 如果不是整型，抛异常
    if( ((PrimitiveTypeInfo) parameters[1]).getPrimitiveCategory()
        != PrimitiveObjectInspector.PrimitiveCategory.INT) {
      throw new UDFArgumentTypeException(1,
          "Only an integer argument is accepted as parameter 2, but "
          + parameters[1].getTypeName() + " was passed instead.");
    }
    //返回对应的处理类
    return new GenericUDAFHistogramNumericEvaluator();
  }

然后我们看看evaluator

#!Java
  public static class GenericUDAFHistogramNumericEvaluator extends GenericUDAFEvaluator {
 
    // For PARTIAL1 and COMPLETE: ObjectInspectors for original data，这俩货是用来做类型转换的
    private PrimitiveObjectInspector inputOI;
    private PrimitiveObjectInspector nbinsOI;
 
    // For PARTIAL2 and FINAL: ObjectInspectors for partial aggregations (list of doubles)
    private StandardListObjectInspector loi;
 
 
    @Override
    public ObjectInspector init(Mode m, ObjectInspector[] parameters) throws HiveException {
      super.init(m, parameters);
      // return type goes here
    }
 
    @Override
    public Object terminatePartial(AggregationBuffer agg) throws HiveException {
      // return value goes here
    }
 
    @Override
    public Object terminate(AggregationBuffer agg) throws HiveException {
      // final return value goes here
    }
 
    @Override
    public void merge(AggregationBuffer agg, Object partial) throws HiveException {
    }
 
    @Override
    public void iterate(AggregationBuffer agg, Object[] parameters) throws HiveException {
    }
 
    // Aggregation buffer definition and manipulation methods
    static class StdAgg implements AggregationBuffer {
    };
 
    @Override
    public AggregationBuffer getNewAggregationBuffer() throws HiveException {
    }
 
    @Override
    public void reset(AggregationBuffer agg) throws HiveException {
    }   
  }

 理解这个类我们首先需要了解一些事情，写过Hadoop MapReduce 的同学应该知道，一个MapReduce job 分为  map、combine、reduce三个阶段，map阶段是把函数应用于输入数据的每一条，构建key-value供后续聚合；combine阶段是在mapper端局部进行聚合，聚合后的中间结果传给reduce函数，输入和reduce函数是一致的，被称为mapper端的reduce。了解了这个过程后，我们来看evaluator的几个方法，基本上是对应这几个阶段。

方法	作用
init	初始化函数
getNewAggregationBuffer	用来生成一个缓存对象，记录临时聚合结果
iterate	一条一条处理数据，将结果存入缓存
terminatePartial	这个方法意味着map阶段结束，将缓存中的数据持久化存储。这里返回的数据类型仅支持java基本类型、基本类型包装类、数组以及Hadoop的Writables, Lists和Map，不要使用自定义类型
merge	接收terminatePartial返回的结果，合并局部聚合结果
terminate	返回最终结果，可以在这里实现最后的求值，比如计算平均值

在hive中，用一个枚举类Mode来表示不同阶段

  /**
   * Mode.
   *官方的注释写的挺详细了^_^
   */
  public static enum Mode {
    /**
     * PARTIAL1: from original data to partial aggregation data: iterate() and
     * terminatePartial() will be called.
     */
    PARTIAL1,
        /**
     * PARTIAL2: from partial aggregation data to partial aggregation data:
     * merge() and terminatePartial() will be called.
     */
    PARTIAL2,
        /**
     * FINAL: from partial aggregation to full aggregation: merge() and
     * terminate() will be called.
     */
    FINAL,
        /**
     * COMPLETE: from original data directly to full aggregation: iterate() and
     * terminate() will be called.
     */
    COMPLETE
  };

嗯。。。 写完后打个jar包出来，创建个临时函数来使用既可以了

add jar hiveUDF.jar;
create temporary function test_udf as 'com.test.xxxx';
select test_udf(a,b) from table2 groupy by xxx.

好啦，先写这么多，我写的时候数据类型用的大部分是java的，所以产生了各种类型转换错误，后面打算看看Hadoop的内置类型~ 希望能帮到大家~

转载于:https://www.cnblogs.com/jeason1991/p/10986716.html