Hive内置的函数，在实际的大数据分析处理场景下，虽然能够解决大部分的需求，但是遇到比较复杂的场景，既定的函数已经不能很好地解决问题的时候，就需要用到自定义函数了。今天的大数据开发学习分享，我们就来讲讲Hive自定义UDF、UDAF、UDTF 函数。
一、自定义函数
Hive 自带了一些函数，比如：regexp_extract/get_json_object等，但是数量有限，当Hive提供的内置函数无法满足你的业务处理需要时，此时就可以考虑使用用户自定义函数（UDF：user-defined function）。
根据用户自定义函数类别分为以下三种：
2.1UDF(User-Defined-Function) 用户定义函数 一进一出
2.2UDAF(User-Defined-Aggregation-Function) 用户定义聚集函数，多进一出类似于：count/max/min
2.3UDTF(User-Defined-Table-Generating-Functions用户定义表生成函数一进多出。如lateral view explore()
二 、创建UDF函数
引入maven依赖
<dependency>
<groupId>org.apache.hive</groupId>
<artifactId>hive-exec</artifactId>
<version>1.2.0</version>
</dependency>
编写一个UDF 类
1）继承org.apache.hadoop.hive.ql.UDF
2）重写evaluate
示例如下：
public class PrefixUDF extends UDF{
public String evaluate(String input) {
Random random = new Random();
int num = random.nextInt(10);
return num + "_" + input;
}
public String evaluate(String input, int length) {
Random random = new Random();
int num = random.nextInt(length);
return num + "_" + input;
}
public static void main(String[] args) {
PrefixUDF udf = new PrefixUDF();
System.out.println(udf.evaluate("android"));
}
}
3）打成jar包
上传到服务器test目录下 test/udf.jar
三、创建UDAF函数
User-Defined-Aggregation-Funcation 用户定义聚合函数，可对多行数据产生作用；等同于SQL中常用的SUM()，AVG()，也是聚合函数。
UDAF实现有简单与通用两种方式：
简单UDAF因为使用Java反射导致性能损失，而且有些特性不能使用，已经被弃用了；
另一种涉及两个类:
AbstractGenericUDAFResolver,GenericUDAFEvaluator
继承UDAFResolver类，重写 getEvaluator() 方法；
继承GenericUDAFEvaluator类，生成实例给getEvaluator()；
在GenericUDAFEvaluator类中，重写init()、iterate()、terminatePartial()、merge()、terminate()方法。
实现示例：
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDAF;
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDAFEvaluator;
/**
* @aim：将用户名连成一行 多进一出 依靠内部类进行加工
*
*/
public class LinkStr extends UDAF {
private static String result = "";
public static class MyLink implements UDAFEvaluator{
@Override
public void init() {
}
// 聚合工作，写业务逻辑 一部分map的功能
public boolean iterate(String name){
result = result.concat(name);
return true;
}
// 一部分mapper作用，大部分是combiner作用 分组 分割
public String terminatePartial(){
return result;
}
// partition
public boolean merge(String name){
return iterate(name);
}
// reduce 的一部分功能
public String terminate(){
return result;
}
}
}
四、创建UDTF函数
User-Defined Table-Generating Functions，用户定义表生成函数，用来解决输入一行输出多行。
继承GenericUDTF类，重写initialize(返回输出行信息：列个数，类型), process, close三方法。
实现示例：
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDFArgumentException;
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.util.ArrayList;
/**
* @aim：一对多
*/
public class SplitMap extends GenericUDTF {
// 产生语句翻译后的表结构
@Override
public StructObjectInspector initialize(ObjectInspector[] argOIs) throws UDFArgumentException {
ArrayList<String> columns = new ArrayList<String>();
ArrayList<ObjectInspector> colTypes = new ArrayList<ObjectInspector>();
// 第一列字段名
columns.add("col1");
// 第一列结构类型
colTypes.add(PrimitiveObjectInspectorFactory.javaStringObjectInspector);
columns.add("col2");
colTypes.add(PrimitiveObjectInspectorFactory.javaStringObjectInspector);
return ObjectInspectorFactory.getStandardStructObjectInspector(columns,colTypes);
}
@Override
public void process(Object[] objects) throws HiveException {
String[] datas = objects[0].toString().split(";"); // [“name:zs”,"age:40"]
String[] res = new String[2];
res[0] = datas[0].split(":")[1];
res[1] = datas[1].split(":")[1];
// 一行一个forward()
forward(res); //把写好的数据上传到上一个表结构
}
@Override
public void close() throws HiveException {
}
}
五、注册成函数
1.临时函数
1) Hive Cli执行 add jar test/udf.jar;
2)CREATE TEMPORARY FUNCTION PrefixUDF AS 'cn.djdemon.PrefixUDF';
上述临时函数只对当前session有效，有一个比较大的局限性。
2 . 永久函数
上传jar包到HDFS目录下
Hive执行: CREATE FUNCTION dw.PrefixUDF as 'cn.djdemon.PrefixUDF' using jar '/test/udf.jar';
上述方式可以进行一个UDF函数的永久注册。
关于Hive自定义UDF、UDAF、UDTF 函数，以上就为大家做了基本的讲解了。Hive自定义函数的部分，是需要结合到实际应用场景去设计的，这也需要对业务和数据足够的了解才行。
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