hive自定义函数

1介绍

Hive自定义函数包括三种UDF、UDAF、UDTF

UDF(User-Defined-Function) 一进一出

UDAF(User- Defined Aggregation Funcation) 聚集函数,多进一出。Count/max/min

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

使用方式 :在HIVE会话中add 自定义函数的jar文件,然后创建function继而使用函数

1、编写自定义函数

2、打包上传到集群机器中

3、进入hive客户端,添加jar包:hive> add jar /root/hive_udf.jar

4、创建临时函数:hive> create temporary function getLen as 'com.raphael.len.GetLength';

5、销毁临时函数:hive> DROP TEMPORARY FUNCTION getLen;

hive自定义函数中有几类数据类型:

PrimitiveObjectInspector  常用(基本数据类):

PrimitiveObjectInspector.PrimitiveCategory.STRING

ListObjectInspector

StructObjectInspector

MapObjectInspector

等类型

三种自定义函数都会首先进行参数个数和参数类型检查

参数类型检查(是那一种大类型(primitive...),然后具体是什么类型)

注意:在所有方法有返回时要注意返回的类型,最重要的是最后返回出去的结果,一般结果的数据类型会在初始化时就定义了,那么在最后返回结果是应该要转化成那种类型

初始化时init:

PrimitiveObjectInspector inputOI;

inputOI = (PrimitiveObjectInspector) parameters[0];

都会定义这种设置输入数据的 ObjectInspector(类型吧)

有多个参数就会设置多个。

在真正处理数据需要获取数据:

long distinctId = PrimitiveObjectInspectorUtils.getLong(objects[0], distinctIdOI);

一般都这样获取,objects是方法的参数,从外界传递进来的,包含很多值,获取第几个值,同时类型是什么(distinctIdOI)

UDF

2.1介绍

hive的udf有两种实现方式或者实现的API,一种是udf比较简单,一种是GenericUDF比较复杂。

如果所操作的数据类型都是基础数据类型,如(Hadoop&Hive 基本writable类型,如Text,IntWritable,LongWriable,DoubleWritable等等)。那么简单的org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF就可以做到。

如果所操作的数据类型是内嵌数据结构,如Map,List和Set,那么要采用org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDF

2.2继承UDF实现

需要继承org.apache.hadoop.hive.ql.UDF,或者

org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDF,前者比较简单,只需要实现evaluate函数,evaluate函数支持重载。

UDF代码如下:

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;

        }

    }

}

2.3继承GenericUDF实现

继承org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDF需要实现三个方法:

1)initialize:只调用一次,在任何evaluate()调用之前可以接收到一个可以表示函数输入参数类型的object inspectors数组。initalize用来验证该函数是否接收正确的参数类型和参数个数,最后提供最后结果对应的数据类型。

2)evaluate:真正的逻辑,读取输入数据,处理数据,返回结果。

3)getDisplayString:返回描述该方法的字符串,没有太多作用。

继承GenericUDF实现UDF,完成url解码功能代码如下:

public class UrlDecodeUDF2 extends GenericUDF {

    private transient PrimitiveObjectInspector inputOI;

    public ObjectInspector initialize(ObjectInspector[] objectInspectors) throws UDFArgumentException {

        // 检查参数数量

        if (objectInspectors.length != 1) {

            throw new UDFArgumentException("urlDecode() takes only one argument");

        }

        // 检查参数类型

        if (objectInspectors[0].getCategory() != ObjectInspector.Category.PRIMITIVE) {

            if (((PrimitiveObjectInspector) objectInspectors[0]).getPrimitiveCategory() != PrimitiveObjectInspector.PrimitiveCategory.STRING) {

                throw new UDFArgumentTypeException(0, "Only String type argument are accepted, but "

                        + objectInspectors[0].getTypeName() + " was pass as parameter 1");

            }

        }

        // 设置输入数据的 ObjectInspector

        inputOI = (PrimitiveObjectInspector) objectInspectors[0];

        // 输出数据的 ObjectInspector

        return PrimitiveObjectInspectorFactory.writableStringObjectInspector;

    }

    public Object evaluate(DeferredObject[] deferredObjects) throws HiveException {

        if (deferredObjects == null || deferredObjects[0] == null) {

            return new Text("");

        }

        // 提取数据

        String component = PrimitiveObjectInspectorUtils.getString(deferredObjects[0].get(), inputOI);

        if (component == null || component.length() <= 0) {

            return "";

        }

        String result = "";

        //使用%25替换字符串中的%号

        component = component.replaceAll("%(?![0-9a-fA-F]{2})", "%25");

        try {

            result = URLDecoder.decode(component, "UTF-8");

//            result = URLDecoder.decode(result, "UTF-8");

        } catch (UnsupportedEncodingException e) {

            result = component;

        }

        System.out.println(result);

        return result;

    }

    public String getDisplayString(String[] strings) {

        StringBuilder sb = new StringBuilder();

        sb.append("url_decode");

        sb.append("(");

        if (strings.length > 0) {

            sb.append(strings[0]);

            for (int index = 1; index < strings.length - 1; index++) {

                sb.append(",");

                sb.append(strings[index]);

            }

        }

        sb.append(")");

        return sb.toString();

    }

}

3 UDAF

3.1介绍

多行进一行出,如sum()、min(),用在group  by时。开发通用UDAF有两个步骤

1、第一个是编写resolver类(继承AbstractGenericUDAFResolver),

2、第二个是编写evaluator类(继承GenericUDAFEvaluator)在resolver类内部。

resolver负责类型检查,操作符重载。evaluator真正实现UDAF的逻辑。通常来说,顶层UDAF类继承org.apache.hadoop.hive.ql.udf.GenericUDAFResolver,里面编写嵌套类evaluator (继承GenericUDAFEvaluator)实现UDAF的逻辑。

实现evaluator所有evaluators必须继承抽象类

org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDAFEvaluator。子类必须实现它的一些抽象方法,实现UDAF的逻辑。

同时需要一个继承了AggregationBuffer的类,来存储中间过程中记录的数据

3.2 Mode

GenericUDAFEvaluator有一个嵌套类Mode,这个类很重要,它表示了udaf在mapreduce的各个阶段,理解Mode的含义,就可以理解了hive的UDAF的运行流程。

PARTIAL1, //从原始数据到部分聚合数据的过程(map阶段),将调用iterate()和terminatePartial()方法。

PARTIAL2, //从部分聚合数据到部分聚合数据的过程(map端的combiner阶段),将调用merge() 和terminatePartial()方法。

FINAL,    //从部分聚合数据到全部聚合的过程(reduce阶段),将调用merge()和 terminate()方法。

COMPLETE  //从原始数据直接到全部聚合的过程(表示只有map,没有reduce,map端直接出结果),将调用merge() 和 terminate()方法。

public static enum Mode {

    /**

     * PARTIAL1: 这个是mapreduce的map阶段:从原始数据到部分数据聚合

     * 将会调用iterate()和terminatePartial()

     */

    PARTIAL1,

        /**

     * PARTIAL2: 这个是mapreduce的map端的Combiner阶段,负责在map端合并map的数据::从部分数据聚合到部分数据聚合:

     * 将会调用merge() 和 terminatePartial()

     */

    PARTIAL2,

        /**

     * FINAL: mapreduce的reduce阶段:从部分数据的聚合到完全聚合

     * 将会调用merge()和terminate()

     */

    FINAL,

        /**

     * COMPLETE: 如果出现了这个阶段,表示mapreduce只有map,没有reduce,所以map端就直接出结果了:从原始数据直接到完全聚合

      * 将会调用 iterate()和terminate()

     */

    COMPLETE

  };

一般情况下,完整的UDAF逻辑是一个mapreduce过程,如果有mapper和reducer,就会经历PARTIAL1(mapper),FINAL(reducer),如果还有combiner,那就会经历PARTIAL1(mapper),PARTIAL2(combiner),FINAL(reducer)。

而有一些情况下的mapreduce,只有mapper,而没有reducer,所以就会只有COMPLETE阶段,这个阶段直接输入原始数据,出结果。

3.3实现代码分析

UDAF的实现代码主干如下:

//最外层继承AbstractGenericUDAFResolver

public class GenericUDAFSum extends AbstractGenericUDAFResolver {

  static final Log LOG = LogFactory.getLog(GenericUDAFSum.class.getName());

//实现getEvaluator方法

  @Override

  public GenericUDAFEvaluator getEvaluator(TypeInfo[] parameters)

    throws SemanticException {

    // Type-checking goes here!

    return new GenericUDAFSumLong();

  }

//编写一个类,继承GenericUDAFEvaluator,实现所有方法

  public static class GenericUDAFSumLong extends GenericUDAFEvaluator {

    // UDAF logic goes here!

  }

}

说明:

1、getEvaluator:继承AbstractGenericUDAFResolver 所需要实现的方法,也只需要重写这一个方法,作用是检查参数个数,参数类型等,然后返回GenericUDAFEvaluator对象。

2、GenericUDAFEvaluator:getEvaluator最后返回类型就是这个类,真正返回(return)的是继承实现GenericUDAFEvaluator的类。

例如GenericUDAFSumLong 继承GenericUDAFEvaluator需要实现如下方法:

1、init(初始化):确定返回类型并返回UDAF的返回类型,

2、getNewAggregationBuffer:创建新的聚合计算的需要的内存,用来存储mapper,combiner,reducer运算过程中的相加总和,获取聚合中间结果缓存

3、reset:重置中间结果缓存

4、iterate: 迭代每一行的数据,等同于 Map 阶段。传进来的行数据由 HiveSQL 决定,计算的中间结果缓存到 AggregationBuffer ,@param aggregationBuffer 中间结果缓存,@param objects 行中每一列的数据

5、terminatePartial(终止部分):对部分中间结果数据进行合并,等同于 Map 阶段的 combine,返回mapper结果,combine后的结果

6、merge(合并):在最终进行 terminate() 前对所有传入的中间结果进行合并,等同于 Reduce 阶段的 merge。 各个 Map 传来的中间结果 partial 合并到 aggregationBuffer

7、terminate(终止):计算合并后的数据得出最终结果,等同于 Reduce 阶段的逻辑。reducer返回结果,或者是只有mapper,没有reducer时,在mapper端返回结果。

3.4代码示例

例子如下:

public class UDAFDemo extends  AbstractGenericUDAFResolver {

    static final Log LOG = LogFactory.getLog(GenericUDAFSum.class.getName());

    public GenericUDAFEvaluator getEvaluator(TypeInfo[] parameters)

        throws SemanticException {

        // 检查参数个数

        if (parameters.length != 1) {

            throw new UDFArgumentTypeException(parameters.length - 1,

                    "Exactly one argument is expected.");

        }

        // 检查参数类型

        if (parameters[0].getCategory() != ObjectInspector.Category.PRIMITIVE) {

            throw new UDFArgumentTypeException(0,

                    "Only primitive type arguments are accepted but "

                            + parameters[0].getTypeName() + " is passed.");

        }

//        // 检查参数类型

//        if (parameters[0].getCategory() != ObjectInspector.Category.PRIMITIVE) {

//            throw new UDFArgumentTypeException(0, "Only primitive type argument are accepted but "

//                    + parameters[0].getTypeName() + " was passed as parameter 1");

//        }

//        if (((PrimitiveTypeInfo) parameters[0]).getPrimitiveCategory() != PrimitiveObjectInspector.PrimitiveCategory.LONG) {

//            throw new UDFArgumentTypeException(0, "Only Long Type type argument are accepted but "

//                    + parameters[0].getTypeName() + " was passed as parameter 1");

//        }

        // 检查参数类型

        switch (((PrimitiveTypeInfo) parameters[0]).getPrimitiveCategory()) {

            case BYTE:

            case SHORT:

            case INT:

            case LONG:

            case TIMESTAMP:

                return new GenericUDAFSumLong();

            case FLOAT:

            case DOUBLE:

//                case STRING:

//                    return new GenericUDAFSumDouble();

            case BOOLEAN:

            default:

                throw new UDFArgumentTypeException(0,

                        "Only numeric or string type arguments are accepted but "

                                + parameters[0].getTypeName() + " is passed.");

        }

    }

    public static class GenericUDAFSumLong extends GenericUDAFEvaluator {

        private PrimitiveObjectInspector inputOI;

        private LongWritable result;

        /** 存储sum的值的类 */

        static class SumLongAgg implements AggregationBuffer {

            boolean empty;

            long sum;

        }

        //这个方法返回了UDAF的返回类型,这里确定了sum自定义函数的返回类型是Long类型

        public ObjectInspector init(Mode m, ObjectInspector[] parameters) throws HiveException {

            assert (parameters.length == 1);

            super.init(m, parameters);

            result = new LongWritable(0);

            inputOI = (PrimitiveObjectInspector) parameters[0];

            return PrimitiveObjectInspectorFactory.writableLongObjectInspector;

        }

        //创建新的聚合计算的需要的内存,用来存储mapper,combiner,reducer运算过程中的相加总和

        public AggregationBuffer getNewAggregationBuffer() throws HiveException {

            SumLongAgg result = new SumLongAgg();

            reset(result);

            return result;

        }

        //mapreduce支持mapper和reducer的重用,所以为了兼容,也需要做内存的重用。

        public void reset(AggregationBuffer aggregationBuffer) throws HiveException {

            SumLongAgg myagg = (SumLongAgg) aggregationBuffer;

            myagg.empty = true;

            myagg.sum = 0;

        }

        private boolean warned = false;

        //map阶段调用,只要把保存当前和的对象agg,再加上输入的参数,就可以了。

        public void iterate(AggregationBuffer aggregationBuffer, Object[] objects) throws HiveException {

            assert (objects.length == 1);

            try {

                merge(aggregationBuffer, objects[0]);

            }catch (NumberFormatException e) {

                if (!warned) {

                    warned = true;

                    LOG.warn(getClass().getSimpleName() + " "

                            + StringUtils.stringifyException(e));

                }

            }

        }

        //mapper结束要返回的结果,还有combiner结束返回的结果

        public Object terminatePartial(AggregationBuffer aggregationBuffer) throws HiveException {

            return terminate(aggregationBuffer);

        }

        //combiner合并map返回的结果,还有reducer合并mapper或combiner返回的结果。

        public void merge(AggregationBuffer aggregationBuffer, Object o) throws HiveException {

            if (o != null) {

                SumLongAgg agg = (SumLongAgg) aggregationBuffer;

                agg.sum += PrimitiveObjectInspectorUtils.getLong(o, inputOI);

                agg.empty = false;

            }

        }

        //reducer返回结果,或者是只有mapper,没有reducer时,在mapper端返回结果。

        public Object terminate(AggregationBuffer aggregationBuffer) throws HiveException {

            SumLongAgg ragg = (SumLongAgg) aggregationBuffer;

            if (ragg.empty) {

                return null;

            }

            result.set(ragg.sum);

            return result;

        }

    }

}

4 UDTF

4.1介绍

udtf用来解决输入一行输出多行(On-to-many maping) 的需求,需要继承org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDTF来实现三个方法。

1、initialize:返回UDTF的返回行的信息(返回个数,类型)。

2、process: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。

3、close:对需要清理的方法进行清理。

forward()传入的就是最后的结果,里面一般是数组,数组有多少个元素就代码最后一行输出的结果有多少列

4.2代码示例

下面有一个切分”key:value;key:value;”这种字符串,返回结果为key, value两个字段。

public class UDTFDemo extends GenericUDTF {

    @Override

    public void close() throws HiveException {

        // TODO Auto-generated method stub

    }

    /**

     * 此方法返回UDTF的返回行的信息(返回个数,类型)

     */

    @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");

        }

        //多出的列名

        ArrayList fieldNames = new ArrayList();

        //每一列的类型

        ArrayList fieldOIs = new ArrayList();

        fieldNames.add("c1");

        fieldOIs.add(PrimitiveObjectInspectorFactory.javaStringObjectInspector);

        fieldNames.add("c2");

        fieldOIs.add(PrimitiveObjectInspectorFactory.javaStringObjectInspector);

        return ObjectInspectorFactory.getStandardStructObjectInspector(fieldNames,fieldOIs);

    }

    /**

     * 初始化完成之后会调用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。

     */

    @Override

    public void process(Object[] args) throws HiveException {

        //每一行数 key:value,key:value,key:value

        String input = args[0].toString();

        String[] test = input.split(";");

        for(int i=0; i

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