hive学习笔记之九：基础UDF

欢迎访问我的GitHub

https://github.com/zq2599/blog_demos

内容：所有原创文章分类汇总及配套源码，涉及Java、Docker、Kubernetes、DevOPS等；

《hive学习笔记》系列导航

1. 基本数据类型
2. 复杂数据类型
3. 内部表和外部表
4. 分区表
5. 分桶
6. HiveQL基础
7. 内置函数
8. Sqoop
9. 基础UDF
10. 用户自定义聚合函数(UDAF)
11. UDTF

本篇概览

• 本文是《hive学习笔记》的第九篇，前面学习的内置函数尽管已经很丰富，但未必能满足各种场景下的个性化需求，此时可以开发用户自定义函数（User Defined Function，UDF），按照个性化需求自行扩展；
• 本篇内容就是开发一个UDF，名为udf_upper，功能是将字符串字段转为全大写，然后在hive中使用这个UDF，效果如下图红框所示：

在这里插入图片描述

• 本篇有以下章节：

1. 开发
2. 部署和验证（临时函数）
3. 部署和验证（永久函数）

源码下载

1. 如果您不想编码，可以在GitHub下载所有源码，地址和链接信息如下表所示：

名称	链接	备注
项目主页	https://github.com/zq2599/blog_demos	该项目在GitHub上的主页
git仓库地址(https)	https://github.com/zq2599/blog_demos.git	该项目源码的仓库地址，https协议
git仓库地址(ssh)	[email protected]:zq2599/blog_demos.git	该项目源码的仓库地址，ssh协议

2. 这个git项目中有多个文件夹，本章的应用在hiveudf文件夹下，如下图红框所示：

在这里插入图片描述

开发

1. 新建名为hiveudf的maven工程，pom.xml内容如下，有两处需要关注的地方，接下来马上讲到：

    4.0.0

    com.bolingcavalry
    hiveudf
    1.0-SNAPSHOT

    
        
            org.apache.hive
            hive-exec
            1.2.2
            provided
            
                
                    org.pentaho
                    pentaho-aggdesigner-algorithm
                
            
        

        
            org.apache.hadoop
            hadoop-common
            2.7.7
            provided
        
    

2. 上述pom.xml中，两个依赖的scope为provided，因为这个maven工程最终只需要将咱们写的java文件构建成jar，所以依赖的库都不需要；
3. 上述pom.xml中排除了pentaho-aggdesigner-algorithm，是因为从maven仓库下载不到这个库，为了能快速编译我的java代码，这种排除的方式是最简单的，毕竟我用不上（另一种方法是手动下载此jar，再用maven install命令部署在本地）；
4. 创建Upper.java，代码如下非常简单，只需存在名为evaluate的public方法即可：

package com.bolingcavalry.hiveudf.udf;

import org.apache.commons.lang.StringUtils;
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;

public class Upper extends UDF {

    /**
     * 如果入参是合法字符串，就转为小写返回
     * @param str
     * @return
     */
    public String evaluate(String str) {
        return StringUtils.isBlank(str) ? str : str.toUpperCase();
    }
}

5. 编码已完成，执行mvn clean package -U编译构建，在target目录下得到hiveudf-1.0-SNAPSHOT.jar文件；
6. 接下来将咱们做好的UDF部署在hive，验证功能是否正常；

部署和验证（临时函数）

1. 如果希望UDF只在本次hive会话中生效，可以部署为临时函数，下面是具体的步骤；
2. 将刚才创建的hiveudf-1.0-SNAPSHOT.jar文件下载到hive服务器，我这边路径是/home/hadoop/udf/hiveudf-1.0-SNAPSHOT.jar；
3. 开启hive会话，执行以下命令添加jar：

add jar /home/hadoop/udf/hiveudf-1.0-SNAPSHOT.jar;

4. 执行以下命令创建名为udf_upper的临时函数：

create temporary function udf_upper as 'com.bolingcavalry.hiveudf.udf.Upper';

5. 找一个有数据并且有string字段的表（我这是student表，其name字段是string类型），执行以下命令：

select name, udf_upper(name) from student;

6. 执行结果如下，红框中可见udf_upper函数将name字段转为大写：

在这里插入图片描述

7. 这个UDF只在当前会话窗口生效，当您关闭了窗口此函数就不存在了；
8. 如果您想在当前窗口将这个UDF清理掉，请依次执行以下两个命令：

drop temporary function if exists udf_upper;
delete jar /home/hadoop/udf/hiveudf-1.0-SNAPSHOT.jar;

9. 删除后再使用udf_upper会报错：

hive> select name, udf_upper(name) from student;
FAILED: SemanticException [Error 10011]: Line 1:13 Invalid function 'udf_upper'

部署和验证（永久函数）

1. 前面体验了临时函数，接下来试试如何让这个UDF永久生效(并且对所有hive会话都生效)；
2. 在hdfs创建文件夹：

/home/hadoop/hadoop-2.7.7/bin/hadoop fs -mkdir /udflib

3. 将jar文件上传到hdfs：

/home/hadoop/hadoop-2.7.7/bin/hadoop fs -put /home/hadoop/udf/hiveudf-1.0-SNAPSHOT.jar /udflib/

4. 在hive会话窗口执行以下命令，使用hdfs中的jar文件创建函数，要注意的是jar文件地址是hdfs地址，一定不要漏掉hdfs:前缀：

create function udf_upper as 'com.bolingcavalry.hiveudf.udf.Upper'
using jar 'hdfs:///udflib/hiveudf-1.0-SNAPSHOT.jar';

5. 试一下这个UDF，如下图，没有问题：

在这里插入图片描述

6. 新开hive会话窗口尝试上述sql，依旧没有问题，证明UDF是永久生效的；

• 至此，咱们已经对hive的UDF的创建、部署、使用都有了基本了解，但是本篇的UDF太过简单，只能用在一进一出的场景，接下来的文章咱们继续学习多进一出和一进多出。

你不孤单，欣宸原创一路相伴

1. Java系列
2. Spring系列
3. Docker系列
4. kubernetes系列
5. 数据库+中间件系列
6. DevOps系列

欢迎关注公众号：程序员欣宸

微信搜索「程序员欣宸」，我是欣宸，期待与您一同畅游Java世界...
https://github.com/zq2599/blog_demos