Hive函数以及自定义函数讲解（UDF）

时间：2021-06-12 13:52:32

Hive函数介绍
HQL内嵌函数只有195个函数(包括操作符，使用命令show functions查看)，基本能够胜任基本的hive开发，但是当有较为复杂的需求的时候，可能需要进行定制的HQL函数开发。HQL支持三种方式来进行功能的扩展(只支持使用java编写实现自定义函数)，分别是：UDF(User-Defined Function)、UDAF(User-Defined Aggregate Function)和UDTF(User-Defined Table-Generating Function)。当我们使用java语言进行开发完成后，将生成的jar包移到linux机器(hive机器)上,进行函数的创建，然后进行使用即可。

Hive函数以及自定义函数讲解（UDF）

函数创建命令
HQL函数的创建一般分为以下几步：

1. 添加jar(0.13.*不支持hdfs上的jar添加，14版本才开始支持)
add jar linux_jar_path

add jar /home/hadoop/bigdatasoftware/datas/hive-1.0-SNAPSHOT.jar

Hive函数以及自定义函数讲解（UDF）

2. 创建function，语法规则如下：
create [temporary] function [dbname.]function_name AS class_name;

create temporary function myfuntion as 'com.gec.demo.LowerUDF';

Hive函数以及自定义函数讲解（UDF）

3. 使用function，和使用其他函数一样。

Hive函数以及自定义函数讲解（UDF）

函数删除命令
我们可以通过drop命令删除自定义函数，语法规则如下：

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

Hive函数以及自定义函数讲解（UDF）

自定义UDF介绍
UDF(User-Defined Function)支持一个输入产生一个输出，是一个最常用的自定义函数类型。实现自定义UDF要求继承类org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF，并且在自定义UDF类中重载实现evaluate方法，我们可以通过重载多个evaluate方法达到函数参数多样化的需求。
实现案例：实现一个大小写转换的函数，要求函数通过参数的不同决定是进行那种转换，默认是转换为小写。
UDAF介绍
UDAF(User-Defined Aggregate Function)支持多个输入，一个输出。在原来的版本中可以通过继承UDAF类来实现自定义UDAF，但是现在hive已经将这个类标注为弃用状态。现在一般通过继承AbstractGenericUDAFResolver类来实现自定义UDAF，通过这种方式要求实现自定义的GenericUDAFEvaluator。也就是说在现在的hive版本中，实现自定义UDAF，那么需要实现两个类，分别是AbstractGenericUDAFResolver和GenericUDAFEvaluator。
AbstractGenericUDAFResolver介绍
AbstractGenericUDAFResolver类主要作用就是根据hql调用时候的函数参数来获取具体的GenericUDAFEvaluator实例对象，也就是说实现方法getEvaluator即可,该方法的主要作用就是根据参数的不同返回不同的evaluator实例对象，实现多态性。

maven依赖配置如下：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>

<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"

         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">

    <parent>

        <artifactId>BigdataStudy</artifactId>

        <groupId>com.gec.demo</groupId>

        <version>1.0-SNAPSHOT</version>

    </parent>

    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

    <artifactId>hive</artifactId>

    <name>hive</name>

    <!-- FIXME change it to the project's website -->

    <url>http://www.example.com</url>

    <properties>

        <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>

        <maven.compiler.source>1.8</maven.compiler.source>

        <maven.compiler.target>1.8</maven.compiler.target>

        <hadoop.version>2.7.2</hadoop.version>

        <!--<hive.version> 0.13.1</hive.version>-->

    </properties>

    <dependencies>

        <dependency>

            <groupId>junit</groupId>

            <artifactId>junit</artifactId>

            <version>4.11</version>

            <scope>test</scope>

        </dependency>

        <dependency>

            <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>

            <artifactId>log4j-core</artifactId>

            <version>2.8.2</version>

        </dependency>

        <dependency>

            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>

            <artifactId>hadoop-common</artifactId>

            <version>2.7.2</version>

        </dependency>

        <dependency>

            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>

            <artifactId>hadoop-hdfs</artifactId>

            <version>${hadoop.version}</version>

        </dependency>

        <dependency>

            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>

            <artifactId>hadoop-client</artifactId>

            <version>${hadoop.version}</version>

        </dependency>

        <dependency>

        <groupId>org.apache.hive</groupId>

        <artifactId>hive-jdbc</artifactId>

        <version>0.13.1</version>

        </dependency>

        <dependency>

            <groupId>org.apache.hive</groupId>

            <artifactId>hive-exec</artifactId>

            <version>0.13.1</version>

        </dependency>

    </dependencies>

</project>

自定义的函数如下：

package com.gec.demo;

import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;

import org.apache.hadoop.io.Text;

public class LowerUDF extends UDF {

    public Text evaluate(Text str){

        if (null==str.toString()){

            return null;

        }

        return new Text(str.toString().toLowerCase());

    }

    public static void main(String[] args) {

        System.out.println(new LowerUDF().evaluate(new Text("HIVE")));

    }

}

然后打包jar包，

Hive函数以及自定义函数讲解（UDF）

将jar包发送到Linux的/home/hadoop/bigdatasoftware/datas目录下

GenericUDAFEvaluator介绍
GenericUDAFEvaluator类主要作用就是根据job的不同阶段执行不同的方法。hive通过GenericUDAFEvaluator.Model来确定job的执行阶段。PARTIAL1：从原始数据到部分聚合，会调用方法iterate和terminatePartial方法；PARTIAL2：从部分数据聚合和部分数据聚合，会调用方法merge和terminatePartial；FINAL：从部分数据聚合到全部数据聚合，会调用方法merge和terminate；COMPLETE：从原始数据到全部数据聚合，会调用方法iterate和terminate。除了上面提到的iterate、merge、terminate和terminatePartial以外，还有init(初始化并返回返回值的类型)、getNewAggregationBuffer(获取新的buffer对象，也就是方法之间传递参数的对象)，reset(重置buffer对象)。
UDTF介绍
UDTF(User-Defined Table-Generating Function)支持一个输入多个输出。一般用于解析工作，比如说解析url，然后获取url中的信息。要求继承类org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDTF，实现方法：initialize(返回返回值的参数类型)、process具体的处理方法，一般在这个方法中会调用父类的forward方法进行数据的写出、close关闭资源方法，最终会调用close方法，同MR程序中的cleanUp方法。
实现功能：解析爬虫数据，从数据中读取产品id、产品名称、价格。

常用的三种集成自定义函数的方式
首先要求创建的function是永久function，不能是临时function。
第一种：修改hive-site.xml文件，添加参数hive.aux.jars.path，value为jar包的linux本地路径，要求是以file:///开头的绝对路径。
第二种：直接将jar包移动到hive的lib文件夹中。
第三种：将jar包移动到hdfs上，然后在创建function的时候指定function使用的hdfs上的jar文件绝对路径(包括hdfs://hh:8020/前缀)，这样在使用的时候，hive会自动将jar下载到本地进行缓存的。

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