Hive自定义函数UDF和UDTF

时间：2021-06-02 19:32:14

UDF(user defined functions) 用于处理单行数据，并生成单个数据行。

PS:

l 一个普通UDF必须继承自“org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF”。
l 一个普通UDF必须至少实现一个evaluate()方法，evaluate函数支持重载。

主要步骤如下：

步骤1 把以上程序打包成AddDoublesUDF.jar，并上传到HDFS指定目录下(如“ /user/
hive_examples_jars/” )且创建函数的用户与使用函数的用户有该文件的可读权限。示例
语句：
hdfs dfs -put ./hive_examples_jars /user/hive_examples_jars
hdfs dfs -chmod 777 /user/hive_examples_jars

步骤2 执行如下命令。
beeline -n Hive业务用户

步骤3 在Hive Server中定义该函数，以下语句用于创建永久函数：
CREATE FUNCTION addDoubles AS
'com.huawei.bigdata.hive.example.udf.AddDoublesUDF' using jar 'hdfs :/user/
hive_examples_jars/AddDoublesUDF.jar';
其中addDoubles是该函数的别名，用于SELECT查询中使用。
以下语句用于创建临时函数：
CREATE TEMPORARY FUNCTION addDoubles AS
'com.huawei.bigdata.hive.example.udf.AddDoublesUDF' using jar 'hdfs :/user/
hive_examples_jars/AddDoublesUDF.jar';
l addDoubles是该函数的别名，用于SELECT查询中使用。
l 关键字TEMPORARY说明该函数只在当前这个Hive Server的会话过程中定义使
用。

步骤4 在Hive Server中使用该函数，执行SQL语句：
SELECT addDoubles(1,2,3);
说明
若重新连接客户端再使用函数出现[Error 10011]的错误，可执行reload function;命令后再使用该
函数。

步骤5 在Hive Server中删除该函数，执行SQL语句：
DROP FUNCTION addDoubles;

----End
例子：

import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;
import java.util.ArrayList;

/**
 * Created by wulei on 2017/8/30.
 * 输入一个2016-03-01 10:09:08-360122000101这样的字符串数组，
 * 要拆分成2016-03-01 10:09:08和360122000101，分成两个字符串数组返回出来
 */
public class SubstrTimeUDF extends UDF{
    public static ArrayList<String> evaluate(ArrayList<String> times,boolean flag) {
        Object obj = new Object();
        ArrayList<String> al1 =  new ArrayList<String>();
        ArrayList<String> al2 =  new ArrayList<String>();
        for (String time:times
             ) {
            String str1 = time.substring(0,19);
            String str2 = time.substring(20);
            al1.add(str1);
            al2.add(str2);
        }

        if(flag){
            return al1;
        }else{
            return al2;
        }
    }

~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
UDTF(user defined Table functions) 用于处理单行数据，并生成多个数据行。
如上，差别在于需要继承的是GeneriUDTF，然后需要覆盖重写父类的三个抽象方法，输出后有几列，在initialize中定义，主要处理逻辑在process中实现，值得注意的是，forward输出需要集合形式，比如数组或者ArrayList。
例子：
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.ql.udf.generic.GenericUDTF;
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;
import java.text.DateFormat;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.ArrayList;

public class SubstrTrackUdtf 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<String> fieldNames = new ArrayList<String>();
        ArrayList<ObjectInspector> fieldOIs = new ArrayList<ObjectInspector>();
        fieldNames.add("col1");
        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(";");
        ArrayList<String> result = new ArrayList<String>();
        DateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
        for (int i = 0; i < test.length; i++) {
            // 单独处理第一条数据
            if (i == 0) {
                result.add(test[i]);
            } else {
                // 判断当前数据和前一条数据的时间差是否满足条件
                int j = result.size();
                try {
                    if ((df.parse(test[i]).getTime() - df.parse(result.get(j - 1)).getTime()) < 30 * 60 * 1000) {
                        result.add(test[i]);
                        if (i + 1 == test.length) {

                            forward(new String[]{result.toString()});
                        }
                    } else {
                        forward(new String[]{result.toString()});
                        result.clear();
                        result.add(test[i]);
                        // 判断是否是最后一条数据
                        if (i + 1 == test.length) {
                            forward(new String[]{result.toString()});
                        }
                    }
                } catch (Exception e) {
                    // e.printStackTrace();
                    continue;
                }
            }
        }

    }

}

PS:如果Create function时报错，一般是你不小心，方法需要的类没有对应好。

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