[TOC]
一、UDF 介绍
UDF（User-Defined Functions）即是用户自定义的hive函数。当 Hive 自带的函数并不能完全满足业务的需求，这时可以根据具体需求自定义函数。UDF 函数可以直接应用于 select 语句，对查询结构做格式化处理后，再输出内容。
Hive 自定义函数包括三种：
- UDF: one to one ，进来一个出去一个，row mapping， 如：upper、substr函数；
- UDAF(A：aggregation): many to one，进来多个出去一个，row mapping，如sum/min；
- UDTF(T：table-generating)：one to mang，进来一个出去多行，如 lateral view 与 explode 。
注解使用：
@Describtion 注解是可选的，用于对函数进行说明，其中的 FUNC 字符串表示函数名，当使用 DESCRIBE FUNCTION 命令时，替换成函数名。@Describtion包含三个属性：
- name：用于指定 Hive 中的函数名。
- value：用于描述函数的参数。
- extended：额外的说明，如，给出示例，当使用 DESCRIBE FUNCTION EXTENDED name 的时候打印。
二、UDF
开发自定义 UDF 函数有两种方式：
- 如果函数读和返回都是基础数据类型，即 Hadoop 和 Hive 的基本类型，如，Text、IntWritable、LongWritable、DoubleWritable 等，那么继承 org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF ；
- 如果用来操作内嵌数据结构，如 Map，List 和 Set，则继承 org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDF；
2.1、简单 UDF
用简单 UDF API 来构建一个 UDF 只涉及到编写一个类继承实现一个方法（evaluate），下面的例子来自 《Hive 编程指南》，将表中的生日字段转换为星座。
@UDFType
@Description(
name = "zodiac",
value = "_FUNC_ (date) - " +
" from the input date string " +
" or separate month and day arguments, \n" +
" returns the sign of the Zodiac.",
extended = "Example :\n" +
"> SELECT _FUNC_ (date_string) FROM src;\n" +
"> SELECT _FUNC_ (month, day) FROM src;")
public class UDFZodiacSign extends UDF {
private static final String ERROR_DATE_OF_MONTH = "invalid date of specify month";
private static final String ERROR_MONTH_ARGS = "invalid argument of month";
private static final String ERROR_DATE_STRING = "invalid date format";
public String evaluate(Date bday) {
return this.evaluate(bday.getMonth() + 1, bday.getDate());
}
public String evaluate(String dateString) {
DateTime dateTime;
try {
dateTime = new DateTime(dateString);
} catch (Exception e) {
return ERROR_DATE_STRING;
}
return this.evaluate(dateTime.getMonthOfYear(), dateTime.getDayOfMonth());
}
public String evaluate(Integer month, Integer day) {
switch (month) {
//判断是几月
case 1:
//判断是当前月的哪一段时间；然后就可以得到星座了；下面代码都一样的
if (day > 0 && day < 20) {
return "魔蝎座";
} else if (day < 32) {
return "水瓶座";
} else {
return ERROR_DATE_OF_MONTH;
}
case 2:
if (day > 0 && day < 19) {
return "水瓶座";
} else if (day < 29) {
return "双鱼座";
} else {
return ERROR_DATE_OF_MONTH;
}
case 3:
if (day > 0 && day < 21) {
return "双鱼座";
} else if (day < 32) {
return "白羊座";
} else {
return ERROR_DATE_OF_MONTH;
}
case 4:
if (day > 0 && day < 20) {
return "白羊座";
} else if (day < 31) {
return "金牛座";
} else {
return ERROR_DATE_OF_MONTH;
}
case 5:
if (day > 0 && day < 21) {
return "金牛座";
} else if (day < 32) {
return "双子座";
} else {
return ERROR_DATE_OF_MONTH;
}
case 6:
if (day > 0 && day < 22) {
return "双子座";
} else if (day < 31) {
return "巨蟹座";
} else {
return ERROR_DATE_OF_MONTH;
}
case 7:
if (day > 0 && day < 23) {
return "巨蟹座";
} else if (day < 32) {
return "狮子座";
} else {
return ERROR_DATE_OF_MONTH;
}
case 8:
if (day > 0 && day < 23) {
return "狮子座";
} else if (day < 32) {
return "处女座";
} else {
return ERROR_DATE_OF_MONTH;
}
case 9:
if (day > 0 && day < 23) {
return "处女座";
} else if (day < 31) {
return "天平座";
} else {
return ERROR_DATE_OF_MONTH;
}
case 10:
if (day > 0 && day < 24) {
return "天平座";
} else if (day < 32) {
return "天蝎座";
} else {
return ERROR_DATE_OF_MONTH;
}
case 11:
if (day > 0 && day < 23) {
return "天蝎座";
} else if (day < 31) {
return "射手座";
} else {
return ERROR_DATE_OF_MONTH;
}
case 12:
if (day > 0 && day < 22) {
return "射手座";
} else if (day < 32) {
return "摩羯座";
} else {
return ERROR_DATE_OF_MONTH;
}
default:
return ERROR_MONTH_ARGS;
}
}
}
测试一下：
public class UDFZodiacSignTest {
@Test
public void testUDFZodiacSign() {
UDFZodiacSign example = new UDFZodiacSign();
Assert.assertEquals("魔蝎座", example.evaluate(1, 1));
Assert.assertEquals("魔蝎座", example.evaluate("2019-01-01"));
}
}
2.2、复杂 GenericUDF
GenericUDF API 提供了一种方法去处理那些不是可写类型的对象，例如：struct，map 和 array 类型。
这个 API 需要用户亲自为函数的参数管理对象存储格式，验证接收的参数的数量与类型。
这个 API 要求实现以下方法：
// 这个类似于简单 API 的 evaluate 方法，它可以读取输入数据和返回结果
abstract Object evaluate(GenericUDF.DeferredObject[] arguments);
// 该方法应当是描述该 UDF 的字符串，显示函数的提示信息
abstract String getDisplayString(String[] children);
// 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
// 是用来验证该函数是否接收正确的参数类型和参数个数的地方
abstract ObjectInspector initialize(ObjectInspector[] arguments);
例子同样来自 《Hive 编程指南》，编写一个用户自定义函数，称之为nvl()，这个函数传入的值如果是 null，那么就返回一个默认值。
函数 nvl() 要求有 2 个参数。如果第 1 个参数是非null值，那么就返回这个值；如果第 1 个参数是 null，那么就返回第 2 个参数的值。
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.Description;
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDFArgumentException;
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDFArgumentTypeException;
import org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException;
import org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDF;
import org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDFUtils;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.ObjectInspector;
@Description(name = "nvl",
value = "_FUNC_(value, default_value) - Returns default value if value is null else returns value",
extended = "Example:\n"
+ " > SELECT _FUNC_(null, 'bla') FROM src limit 1; \n")
public class GenericUDFNvl extends GenericUDF {
private GenericUDFUtils.ReturnObjectInspectorResolver returnOIResolver;
private ObjectInspector[] argumentOIs;
@Override
public ObjectInspector initialize(ObjectInspector[] arguments) throws UDFArgumentException {
argumentOIs = arguments;
// 1.检验参数个数
if (arguments.length != 2) {
throw new UDFArgumentException("The operator 'NVL' accepts 2 arguments.");
}
// 2.检验参数类型
returnOIResolver = new GenericUDFUtils.ReturnObjectInspectorResolver(true);
if (!(returnOIResolver.update(arguments[0]) && returnOIResolver.update(arguments[1]))) {
throw new UDFArgumentTypeException(2, "The 1st and 2nd args of function NLV should have the same type, "
+ "but they are different: \"" + arguments[0].getTypeName() + "\" and \"" + arguments[1].getTypeName() + "\"");
}
// 3.返回类型，和传入的参数类型一致
return returnOIResolver.get();
}
@Override
public Object evaluate(DeferredObject[] arguments) throws HiveException {
Object retVal = returnOIResolver.convertIfNecessary(arguments[0].get(), argumentOIs[0]);
if (retVal == null) {
retVal = returnOIResolver.convertIfNecessary(arguments[1].get(), argumentOIs[1]);
}
return retVal;
}
@Override
public String getDisplayString(String[] children) {
StringBuilder sb = new StringBuilder();
sb.append("if ");
sb.append(children[0]);
sb.append(" is null ");
sb.append("returns ");
sb.append(children[1]);
return sb.toString();
}
}
测试一下：
public class GenericUDFNvlTest {
@Test
public void testGenericUDFNvl() throws HiveException {
// 建立需要的模型
GenericUDFNvl example = new GenericUDFNvl();
ObjectInspector stringOI1 = PrimitiveObjectInspectorFactory.javaStringObjectInspector;
ObjectInspector stringOI2 = PrimitiveObjectInspectorFactory.javaStringObjectInspector;
StringObjectInspector resultInspector = (StringObjectInspector) example.initialize(new ObjectInspector[]{stringOI1, stringOI2});
// 测试结果
Object result1 = example.evaluate(new GenericUDF.DeferredObject[]{new GenericUDF.DeferredJavaObject(null), new GenericUDF.DeferredJavaObject("a")});
Assert.assertEquals("a", resultInspector.getPrimitiveJavaObject(result1));
// 测试结果
Object result2 = example.evaluate(new GenericUDF.DeferredObject[]{new GenericUDF.DeferredJavaObject("dd"), new GenericUDF.DeferredJavaObject("a")});
Assert.assertNotEquals("a", resultInspector.getPrimitiveJavaObject(result2));
}
}
三、UDAF
PS：该段部分来自 Hive UDAF开发详解
UDAF 开发主要涉及到以下两个抽象类：
org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.AbstractGenericUDAFResolver
org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDAFEvaluator
大致上，UDAF 函数读取数据（mapper），聚集一堆 mapper 输出到部分聚集结果（combiner），并且最终创建一个最终的聚集结果（reducer）。因为需要对多个combiner 进行聚集，所以需要保存部分聚集结果。
3.1、AbstractGenericUDAFResolver
Resolver 要覆盖实现 getEvaluator 方法，该方法会根据 sql 传人的参数数据格式指定调用哪个 Evaluator 进行处理。
public GenericUDAFEvaluator getEvaluator(TypeInfo[] info)
throws SemanticException {
throw new SemanticException(
"This UDAF does not support the deprecated getEvaluator() method.");
}
3.2、GenericUDAFEvaluator
UDAF 逻辑处理主要发生在 Evaluator 中，要实现该抽象类的几个方法。理解Evaluator 之前，先介绍 ObjectInspector 接口与 GenericUDAFEvaluator 中的内部类 Model。
-
ObjectInspector：主要是解耦数据使用与数据格式，使数据流在输入输出端可以切换不同的输入输出格式，不同的 Operator上使用不同的格式。
-
Model：Model 代表了 UDAF 在 mapreduce 的各个阶段。
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、GenericUDAFEvaluator 的方法
// 确定各个阶段输入输出参数的数据格式 ObjectInspectors，一般负责初始化内部字段,通常初始化用来存放最终结果的变量
public ObjectInspector init(Mode m, ObjectInspector[] parameters) throws HiveException;
// 保存数据聚集结果的类
abstract AggregationBuffer getNewAggregationBuffer() throws HiveException;
// 重置聚集结果
public void reset(AggregationBuffer agg) throws HiveException;
// map阶段，迭代处理输入sql传过来的列数据
public void iterate(AggregationBuffer agg, Object[] parameters) throws HiveException;
// map与combiner结束返回结果，得到部分数据聚集结果
public Object terminatePartial(AggregationBuffer agg) throws HiveException;
// 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 agg, Object partial) throws HiveException;
// reducer阶段，输出最终结果
public Object terminate(AggregationBuffer agg) throws HiveException;
3.4、图解Model与Evaluator关系
Model 各阶段对应 Evaluator 方法调用
image
Evaluator 各个阶段下处理 mapreduce 流程
image
3.5、编码实例
下面的函数代码是计算指定列中字符的总数（包括空格）：
/**
* @author Administrator
*/
@Description(
name = "letters",
value = "_FUNC_(expr) - 返回该列中所有字符串的字符总数")
public class GenericUDAFTotalNumOfLetters extends AbstractGenericUDAFResolver {
@Override
public GenericUDAFEvaluator getEvaluator(TypeInfo[] parameters)
throws SemanticException {
if (parameters.length != 1) {
throw new UDFArgumentTypeException(parameters.length - 1,
"Exactly one argument is expected.");
}
ObjectInspector oi = TypeInfoUtils.getStandardJavaObjectInspectorFromTypeInfo(parameters[0]);
if (oi.getCategory() != ObjectInspector.Category.PRIMITIVE) {
throw new UDFArgumentTypeException(0,
"Argument must be PRIMITIVE, but "
+ oi.getCategory().name()
+ " was passed.");
}
PrimitiveObjectInspector inputOI = (PrimitiveObjectInspector) oi;
if (inputOI.getPrimitiveCategory() != PrimitiveObjectInspector.PrimitiveCategory.STRING) {
throw new UDFArgumentTypeException(0,
"Argument must be String, but "
+ inputOI.getPrimitiveCategory().name()
+ " was passed.");
}
return new TotalNumOfLettersEvaluator();
}
public static class TotalNumOfLettersEvaluator extends GenericUDAFEvaluator {
PrimitiveObjectInspector inputOI;
PrimitiveObjectInspector integerOI;
private IntWritable result;
@Override
public ObjectInspector init(Mode m, ObjectInspector[] parameters)
throws HiveException {
super.init(m, parameters);
result = new IntWritable(0);
inputOI = (PrimitiveObjectInspector) parameters[0];
integerOI = PrimitiveObjectInspectorFactory.writableIntObjectInspector;
// 指定各个阶段输出数据格式都为Integer类型
return PrimitiveObjectInspectorFactory.writableIntObjectInspector;
}
/**
* 存储当前字符总数的类
*/
static class LetterSumAgg implements AggregationBuffer {
int sum = 0;
void add(int num) {
sum += num;
}
}
/**
* 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。
*/
@Override
public AggregationBuffer getNewAggregationBuffer() throws HiveException {
LetterSumAgg sum = new LetterSumAgg();
reset(sum);
return sum;
}
/**
* mapreduce支持mapper和reducer的重用，所以为了兼容，也需要做内存的重用。
*/
@Override
public void reset(AggregationBuffer agg) throws HiveException {
LetterSumAgg myagg = (LetterSumAgg) agg;
myagg.sum = 0;
}
/**
* map阶段调用，把保存当前和的对象agg，再加上输入的参数传入。
*/
@Override
public void iterate(AggregationBuffer agg, Object[] parameters)
throws HiveException {
if (parameters[0] != null) {
LetterSumAgg myagg = (LetterSumAgg) agg;
Object p1 = inputOI.getPrimitiveJavaObject(parameters[0]);
myagg.add(String.valueOf(p1).length());
}
}
/**
* mapper 结束要返回的结果，还有 combiner 结束返回的结果
*/
@Override
public Object terminatePartial(AggregationBuffer agg) throws HiveException {
return terminate(agg);
}
/**
* combiner合并map返回的结果，还有reducer合并mapper或combiner返回的结果。
*/
@Override
public void merge(AggregationBuffer agg, Object partial)
throws HiveException {
if (partial != null) {
LetterSumAgg myagg = (LetterSumAgg) agg;
myagg.sum += PrimitiveObjectInspectorUtils.getInt(partial, integerOI);
}
}
/**
* reducer返回结果，或者是只有mapper，没有reducer时，在mapper端返回结果。
*/
@Override
public Object terminate(AggregationBuffer agg) throws HiveException {
LetterSumAgg myagg = (LetterSumAgg) agg;
result.set(myagg.sum);
return result;
}
}
}
测试：
public class GenericUDAFTotalNumOfLettersTest {
private GenericUDAFTotalNumOfLetters example;
private GenericUDAFEvaluator evaluator;
private ObjectInspector[] output;
private PrimitiveObjectInspector[] poi;
GenericUDAFTotalNumOfLetters.TotalNumOfLettersEvaluator.LetterSumAgg agg;
Object[] param1 = {"tom"};
Object[] param2 = {"tomT"};
Object[] param3 = {"wu kong"};
Object[] param4 = {"wu le"};
@Before
public void setUp() throws Exception {
example = new GenericUDAFTotalNumOfLetters();
//All the data are String
String[] typeStrs = {"string"/*, "string", "string"*/};
TypeInfo[] types = makePrimitiveTypeInfoArray(typeStrs);
evaluator = example.getEvaluator(types);
poi = new PrimitiveObjectInspector[1];
poi[0] = PrimitiveObjectInspectorFactory.getPrimitiveJavaObjectInspector(
PrimitiveObjectInspector.PrimitiveCategory.STRING);
/* poi[1] = PrimitiveObjectInspectorFactory.getPrimitiveJavaObjectInspector(
PrimitiveObjectInspector.PrimitiveCategory.STRING);
poi[2] = PrimitiveObjectInspectorFactory.getPrimitiveJavaObjectInspector(
PrimitiveObjectInspector.PrimitiveCategory.STRING);*/
//The output inspector
output = new ObjectInspector[1];
output[0] = PrimitiveObjectInspectorFactory.getPrimitiveJavaObjectInspector(
PrimitiveObjectInspector.PrimitiveCategory.INT);
/*output[0] = ObjectInspectorFactory.getStandardListObjectInspector(poi[0]);*/
agg = (GenericUDAFTotalNumOfLetters.TotalNumOfLettersEvaluator.LetterSumAgg) evaluator.getNewAggregationBuffer();
}
@After
public void tearDown() throws Exception {
}
@Test(expected = UDFArgumentTypeException.class)
public void testGetEvaluateorWithComplexTypes() throws Exception {
TypeInfo[] types = new TypeInfo[1];
types[0] = TypeInfoFactory.getListTypeInfo(TypeInfoFactory.getPrimitiveTypeInfo("string"));
example.getEvaluator(types);
}
@Test(expected = UDFArgumentTypeException.class)
public void testGetEvaluateorWithNotSupportedTypes() throws Exception {
TypeInfo[] types = new TypeInfo[1];
types[0] = TypeInfoFactory.getPrimitiveTypeInfo("boolean");
example.getEvaluator(types);
}
@Test(expected = UDFArgumentTypeException.class)
public void testGetEvaluateorWithMultiParams() throws Exception {
String[] typeStrs3 = {"double", "int", "string"};
TypeInfo[] types3 = makePrimitiveTypeInfoArray(typeStrs3);
example.getEvaluator(types3);
}
@Test
public void testIterate() throws HiveException {
evaluator.init(GenericUDAFEvaluator.Mode.PARTIAL1, poi);
evaluator.reset(agg);
evaluator.iterate(agg, param1);
Assert.assertEquals(3, agg.sum);
evaluator.iterate(agg, param2);
Assert.assertEquals(7, agg.sum);
evaluator.iterate(agg, param3);
Assert.assertEquals(14, agg.sum);
}
@Test
public void testTerminatePartial() throws Exception {
testIterate();
Object partial = evaluator.terminatePartial(agg);
Assert.assertTrue(partial instanceof IntWritable);
Assert.assertEquals(new IntWritable(14), partial);
}
@Test
public void testMerge() throws Exception {
evaluator.init(GenericUDAFEvaluator.Mode.PARTIAL1, poi);
evaluator.reset(agg);
evaluator.iterate(agg, param1);
evaluator.iterate(agg, param2);
Object partial1 = evaluator.terminatePartial(agg);
evaluator.init(GenericUDAFEvaluator.Mode.PARTIAL1, poi);
evaluator.reset(agg);
evaluator.iterate(agg, param3);
Object partial2 = evaluator.terminatePartial(agg);
evaluator.init(GenericUDAFEvaluator.Mode.PARTIAL1, poi);
evaluator.reset(agg);
evaluator.iterate(agg, param4);
Object partial3 = evaluator.terminatePartial(agg);
evaluator.init(GenericUDAFEvaluator.Mode.PARTIAL2, output);
evaluator.reset(agg);
evaluator.merge(agg, partial1);
Assert.assertEquals(7, agg.sum);
evaluator.merge(agg, partial2);
Assert.assertEquals(14, agg.sum);
evaluator.merge(agg, partial3);
Assert.assertEquals(19, agg.sum);
}
@Test
public void testTerminate() throws Exception {
evaluator.init(GenericUDAFEvaluator.Mode.COMPLETE, poi);
evaluator.reset(agg);
evaluator.iterate(agg, param1);
evaluator.iterate(agg, param2);
evaluator.iterate(agg, param3);
evaluator.iterate(agg, param4);
Object term = evaluator.terminate(agg);
Assert.assertTrue(term instanceof IntWritable);
Assert.assertEquals(term, new IntWritable(19));
}
/**
* Generate some TypeInfo from the typeStrs
*/
private TypeInfo[] makePrimitiveTypeInfoArray(String[] typeStrs) {
int len = typeStrs.length;
TypeInfo[] types = new TypeInfo[len];
for (int i = 0; i < len; i++) {
types[i] = TypeInfoFactory.getPrimitiveTypeInfo(typeStrs[i]);
}
return types;
}
}
四、UDTF
Hive 中 UDTF 可以将一行转成一行多列，也可以将一行转成多行多列，使用频率较高。
一个 UDTF 必须继承 GenericUDTF 抽象类然后实现抽象类中的 initialize，process，和 close方法。
- initialize：确定传入参数的类型并确定 UDTF 生成表的每个字段的数据类型（即输入类型和输出类型），主要是判断输入类型并确定返回的字段类型。
- process：调用了 initialize() 后，Hive 将把 UDTF 参数传给 process() 方法，处理一条输入记录，输出若干条结果记录，该方法中，每一次调用 forward() 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。
- close：在 process 调用结束后调用，用于进行其它一些额外操作，只执行一次。
public class GenericUDTFNameParserGeneric extends GenericUDTF {
private PrimitiveObjectInspector stringOI = null;
@Override
public StructObjectInspector initialize(ObjectInspector[] args) throws UDFArgumentException {
if (args.length != 1) {
throw new UDFArgumentException("GenericUDTFNameParserGeneric() takes exactly one argument");
}
if (args[0].getCategory() != ObjectInspector.Category.PRIMITIVE
&& ((PrimitiveObjectInspector) args[0]).getPrimitiveCategory() != PrimitiveObjectInspector.PrimitiveCategory.STRING) {
throw new UDFArgumentException("GenericUDTFNameParserGeneric() takes a string as a parameter");
}
// 输入格式（inspectors）
stringOI = (PrimitiveObjectInspector) args[0];
// 输出格式（inspectors） -- 有两个属性的对象
List<String> fieldNames = new ArrayList<>(2);
List<ObjectInspector> fieldOIs = new ArrayList<>(2);
fieldNames.add("name");
fieldNames.add("surname");
fieldOIs.add(PrimitiveObjectInspectorFactory.javaStringObjectInspector);
fieldOIs.add(PrimitiveObjectInspectorFactory.javaStringObjectInspector);
return ObjectInspectorFactory.getStandardStructObjectInspector(fieldNames, fieldOIs);
}
private ArrayList<Object[]> processInputRecord(String name) {
ArrayList<Object[]> result = new ArrayList<>();
// 忽略null值与空值
if (name == null || name.isEmpty()) {
return result;
}
String[] tokens = name.split("\\s+");
if (tokens.length == 2) {
result.add(new Object[]{tokens[0], tokens[1]});
} else if (tokens.length == 4 && tokens[1].equals("and")) {
result.add(new Object[]{tokens[0], tokens[3]});
result.add(new Object[]{tokens[2], tokens[3]});
}
return result;
}
@Override
public void process(Object[] record) throws HiveException {
final String name = stringOI.getPrimitiveJavaObject(record[0]).toString();
ArrayList<Object[]> results = processInputRecord(name);
for (Object[] r : results) {
forward(r);
}
}
@Override
public void close() throws HiveException {
// do nothing
}
}
五、UDF 使用
5.1、准备步骤
数据准备：
cat ./people.txt
John Smith
John and Ann White
Ted Green
Dorothy
把该文件上载到 hdfs 目录 /user/wqf 中：
hadoop fs -mkdir /user/wqf/people
hadoop fs -put ./people.txt /user/wqf/people
然后创建 hive 外部表，在 hive shell 中执行：
CREATE EXTERNAL TABLE people (name string)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY '\t'
ESCAPED BY ''
LINES TERMINATED BY '\n'
STORED AS TEXTFILE
LOCATION '/user/wqf/people';
maven pom 中添加如下配置，然后运行 mvn assembly:assembly:
<build>
<plugins>
<plugin>
<artifactId>maven-assembly-plugin</artifactId>
<configuration>
<descriptorRefs>
<descriptorRef>jar-with-dependencies</descriptorRef>
</descriptorRefs>
</configuration>
</plugin>
</plugins>
</build>
将 jar 包上传到 hive 服务器。
5.2、临时添加 UDF
进入 hive 中：
hive> add jar /home/hadoop/testdir/hive/hive-udf-1.0-SNAPSHOT.jar
Added [/home/hadoop/testdir/hive/hive-udf-1.0-SNAPSHOT.jar] to class path
Added resources: [/home/hadoop/testdir/hive/hive-udf-1.0-SNAPSHOT.jar]
hive > CREATE TEMPORARY FUNCTION myNvl as 'me.w1992wishes.hive.udf.GenericUDFNvl';
hive> select myNvl(name, 'a') from people limit 1;
OK
John Smith
hive> CREATE TEMPORARY FUNCTION myCount as 'me.w1992wishes.hive.udf.GenericUDAFTotalNumOfLetters';
hive> select myCount(name) from people;
OK
44
hive> CREATE TEMPORARY FUNCTION myParser as 'me.w1992wishes.hive.udf.GenericUDTFNameParser';
hive> select myParser(name) from people;
OK
John Smith
John White
Ann White
Ted Green
Time taken: 0.18 seconds, Fetched: 4 row(s)
这种方式在会话结束后，函数自动销毁，因此每次打开新的会话，都需要重新 add jar 并且 CREATE TEMPORARY FUNCTION。
5.3、永久添加 UDF
不能是本地 jar 包，需要上传 jar 包到 hdfs 目录中：
hadoop fs -put hive-udf-1.0-SNAPSHOT.jar /user/hive/jars
然后进入 hive 中，创建函数：
hive> create function myCount as 'me.w1992wishes.hive.udf.GenericUDAFTotalNumOfLetters' using jar 'hdfs:/user/hive/jars/hive-udf-1.0-SNAPSHOT.jar';
OK
44
六、参考资料
1.《Hive 编程指南》
2.Hive UDAF开发详解
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