hive自定义函数及案例

news2024/11/19 20:41:28

一.自定义函数

1.Hive自带了一些函数，比如：max/min等，但是数量有限，自己可以通过自定义UDF来方便的扩展。

2.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。

3.根据用户自定义函数类别分为以下三种：

（1）UDF（User-Defined-Function） 一进一出。

（2）UDAF（User-Defined Aggregation Function） 用户自定义聚合函数，多进一出 。

（3）UDTF（User-Defined Table-Generating Functions） 用户自定义表生成函数，一进多出。

4.编程步骤

（1）继承Hive提供的类

org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDF
org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDTF
org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDAFEvaluator

（2）实现类中的抽象方法

（3）在hive的命令行窗口创建函数

（4） 创建临时函数

需要把jar包上传到服务器上面

添加jar。

add jar linux_jar_path

创建function

create temporary function dbname.function_name AS class_name;

删除函数

drop temporary function if exists dbname.function_name;

（5）创建永久函数

需要把jar包上传到hdfs上面，创建函数时jar包的位置使用hdfs的地址。

创建function

create function if exists my_udtf as "com.zxl.hive.udf.ExplodeJSONArray" using jar "hdfs://flinkv1:8020/my_function/hive_udtf_funtion.jar";

删除函数

drop function if exists my_udtf ;

注意：永久函数跟会话没有关系，创建函数的会话断了以后，其他会话也可以使用。 永久函数创建的时候，在函数名之前需要自己加上库名，如果不指定库名的话，会默认把当前库的库名给加上。 永久函数使用的时候，需要在指定的库里面操作，或者在其他库里面使用的话加上，库名.函数名。

二.UDF

官方案例：https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/HivePlugins#HivePlugins-CreatingCustomUDFs

计算给定基本数据类型的长度

package com.zxl.hive.udf;


import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDFArgumentException;
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDFArgumentLengthException;
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.serde2.objectinspector.ObjectInspector;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.primitive.PrimitiveObjectInspectorFactory;

public class MyUDF extends GenericUDF {

    /*
    * 判断传进来的参数的类型和长度
    * 约定返回的数据类型
    * */
    @Override
    public ObjectInspector initialize(ObjectInspector[] arguments) throws UDFArgumentException {
        //判断传进来的参数的长度
        if (arguments.length !=1) {
            throw  new UDFArgumentLengthException("please give me  only one arg");
        }
        //判断传进来的参数的类型
        if (!arguments[0].getCategory().equals(ObjectInspector.Category.PRIMITIVE)){
            throw  new UDFArgumentTypeException(1, "i need primitive type arg");
        }
        // 约定返回的数据类型
        return PrimitiveObjectInspectorFactory.javaIntObjectInspector;
    }

    /*
    * 具体解决逻辑
    * */
    @Override
    public Object evaluate(DeferredObject[] arguments) throws HiveException {
        Object o = arguments[0].get();
        if(o==null){
            return 0;
        }
        return o.toString().length();
    }

    /*
    * 用于获取解释的字符串
    * */
    @Override
    public String getDisplayString(String[] strings) {
        return "";
    }
}

（1）创建永久函数
注意：因为add jar本身也是临时生效，所以在创建永久函数的时候，需要制定路径（并且因为元数据的原因，这个路径还得是HDFS上的路径）。
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

三.UDTF

官网案例：https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/DeveloperGuide+UDTF

执行步骤

要实现UDTF，我们需要继承org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDTF,实现initialize, process, close三个方法。
UDTF首先会调用initialize方法，此方法返回UDTF的返回行的信息，返回个数，类型;
初始化完成后，会调用process方法，真正的处理过程在process函数中，在process中，每一次forward()调用产生一行；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；
最后close()方法调用，对需要清理的方法进行清理。

关于HIVE的UDTF自定义函数使用的更多详细内容请看：
转载原文链接：https://blog.csdn.net/lidongmeng0213/article/details/110877351

下面是json日志解析案例：

package com.zxl.hive.udf;


import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDFArgumentException;
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDFArgumentLengthException;
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDFArgumentTypeException;
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 org.json.JSONArray;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class ExplodeJSONArray extends GenericUDTF {

    /**
     * 初始化方法,里面要做三件事
     * 1.约束函数传入参数的个数
     * 2.约束函数传入参数的类型
     * 3.约束函数返回值的类型
     */

    @Override
    public StructObjectInspector initialize(StructObjectInspector argOIs) throws UDFArgumentException {

        // TODO: 2023/12/6  返回结构体类型。udtf函数，有可能炸开之后形成多列。所以用返回结构体来封装。属性名：属性值。属性名就是列名；属性值就是列的类型。

        //用结构体，来约束函数传入参数的个数
        //List<? extends StructField> allStructFieldRefs = argOIs.getAllStructFieldRefs(); --见名知意，获取结构体所有属性的引用  可以看见返回值是个list类型.
        if(argOIs.getAllStructFieldRefs().size()!=1){ //只要个数不等于1，就抛出异常
            throw new UDFArgumentLengthException("explode_json_array()函数的参数个数只能为1");
        }

        //2.约束函数传入参数的类型
        // StructField structField = argOIs.getAllStructFieldRefs().get(0);//只能有一个参数，所以index给0  可以看见，是获得结构体的属性
        //ObjectInspector fieldObjectInspector = argOIs.getAllStructFieldRefs().get(0).getFieldObjectInspector();//获得属性的对象检测器 。通过检查器我们才能知道是什么类型.
        String typeName = argOIs.getAllStructFieldRefs().get(0).getFieldObjectInspector().getTypeName();
        //我们要确保传入的类型是string
        if(!"string".equals(typeName)){
            throw new UDFArgumentTypeException(0,"explode_json_array函数的第1个参数的类型只能为String."); //抛出异常
        }

        //3.约束函数返回值的类型
        List<String> fieldNames = new ArrayList<>(); //② 表示我建立了一个String类型的集合。表示存储的列名

        List<ObjectInspector> fieldOIs = new ArrayList<>(); //②
        fieldNames.add("item"); //炸裂之后有个列名，如果不重新as，那这个item就是列名

        fieldOIs.add(PrimitiveObjectInspectorFactory.javaStringObjectInspector); //表示item这一列是什么类型.基本数据类型工厂类，获取了个string类型的检查器

        //用一个工厂类获取StructObjectInspector类型。
        return ObjectInspectorFactory.getStandardStructObjectInspector(fieldNames,fieldOIs);//①获取标准结构体检查器。fieldNames,fieldOI是两个变量名

    }


    //这里是实现主逻辑的方法。首先分析下需求：把json array字符串变成一个json字符串
    @Override
    public void process(Object[] args) throws HiveException {
        //1 获取函数传入的jsonarray字符串
        String jsonArrayStr = args[0].toString(); //我要把jsonArrayStr字符串划分为一个一个的json，通过字符串这种类型是不好划分的。不知道如何split切分
        //2 将jsonArray字符串转换成jsonArray数组。正常情况下我们要引入依赖，比如fastjson啥的。
        JSONArray jsonArray = new JSONArray(jsonArrayStr); //通过JSONArray这种类型，我们就比较容易获得一条条的json字符串
        //3 得到jsonArray里面的一个个json，并把他们写出。将actions里面的一个个action写出
        for (int i = 0; i < jsonArray.length(); i++) { //普通for循环进行遍历
            String jsonStr = jsonArray.getString(i);//前面定义了，要返回String
            //forward是最后收集数据返回的方法
            forward(jsonStr);
        }

    }

    @Override
    public void close() throws HiveException {
    }
}

在这里插入图片描述

注意：UDTF函数不能和其他字段同时出现在select语句中，负责SQL会执行失败

三.UDAF

官网案例：https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/GenericUDAFCaseStudy#GenericUDAFCaseStudy-Writingtheresolver

执行步骤：

编写自定义函数需要创建三个类：
1.继承 AbstractGenericUDAFResolver重写 getEvaluator方法，对传入的值进行判断。
2.创建数据缓存区，创建一些变量来进行调用赋值，作为中间值，类似于flink的checkpoints。
3.继承GenericUDAFEvaluator类重写方法即可，实现具体逻辑的类。

参考文章：

UDAF重要的类及原理分析(UDAF继承类的各个方法的用法)
原文链接：https://blog.csdn.net/lidongmeng0213/article/details/110869457
Hive之ObjectInspector详解(UDAF中用到的类型详解)
原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_42167895/article/details/108314139

一个类似于SUM的自定义函数：

import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDFArgumentLengthException;
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDFArgumentTypeException;
import org.apache.hadoop.hive.ql.parse.SemanticException;
import org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.AbstractGenericUDAFResolver;
import org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDAFEvaluator;
import org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDAFParameterInfo;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.ObjectInspector;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.PrimitiveObjectInspector;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.typeinfo.TypeInfo;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.typeinfo.TypeInfoUtils;


// TODO: 2023/12/9 继承 AbstractGenericUDAFResolver重写 getEvaluator方法
public class FieldSum extends AbstractGenericUDAFResolver {

    @Override
    public GenericUDAFEvaluator getEvaluator(TypeInfo[] info) throws SemanticException {
        // TODO: 2023/12/9 判断传入的参数是否为一个
        if (info.length != 1) {
            throw new UDFArgumentLengthException("只能传入一个参数, 但是现在有 " + info.length + "个参数！");
        }

        /*TypeInfoUtils是一个Java类，它提供了一些用于处理Hive数据类型的实用方法。以下是TypeInfoUtils类中的一些方法及其功能：
        getTypeInfoFromTypeString(String typeString) - 将类型字符串转换为Hive数据类型信息对象。
        getStandardJavaObjectInspectorFromTypeInfo(TypeInfo typeInfo) - 从Hive数据类型信息对象中获取标准Java对象检查器。
        isExactNumericType(PrimitiveTypeInfo typeInfo) - 检查给定的Hive原始数据类型是否为精确数值类型。
        getCategoryFromTypeString(String typeString) - 从类型字符串中获取Hive数据类型的类别。
        getPrimitiveTypeInfoFromPrimitiveWritable(Class<? extends Writable> writableClass) -
        从Hadoop Writable类中获取Hive原始数据类型信息对象。*/

        ObjectInspector objectInspector = TypeInfoUtils.getStandardJavaObjectInspectorFromTypeInfo(info[0]);

        // TODO: 2023/12/9 判断是不是标准的java Object的primitive类型
        if (objectInspector.getCategory() != ObjectInspector.Category.PRIMITIVE) {

            throw new UDFArgumentTypeException(0, "Argument type must be PRIMARY. but " +

                    objectInspector.getCategory().name() + " was passed!");

        }

        // 如果是标准的java Object的primitive类型，说明可以进行类型转换

        PrimitiveObjectInspector inputOI = (PrimitiveObjectInspector) objectInspector;

        // 如果是标准的java Object的primitive类型,判断是不是INT类型，因为参数只接受INT类型

        if (inputOI.getPrimitiveCategory() != PrimitiveObjectInspector.PrimitiveCategory.INT) {

            throw new UDFArgumentTypeException(0, "Argument type must be INT, but " +

                    inputOI.getPrimitiveCategory().name() + " was passed!");

        }
        return new FieldSumUDAFEvaluator();
    }

    @Override
    public GenericUDAFEvaluator getEvaluator(GenericUDAFParameterInfo info) throws SemanticException {
        return super.getEvaluator(info);
    }
}

import org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDAFEvaluator;

// TODO: 2023/12/9 创建数据缓存区，创建一些变量来进行调用赋值，作为中间值，类似于flink的checkpoints。
public class FieldSumBuffer extends GenericUDAFEvaluator.AbstractAggregationBuffer {
    Integer num = 0;

    // TODO: 2023/12/9 实现变量的get，set方法方便后面赋值，取值
    public Integer getNum() {
        return num;
    }

    public void setNum(int num) {
        this.num = num;
    }

    // TODO: 2023/12/9 创建累加的方法，方便对变量进行累加
    public Integer addNum(int aum) {
        num += aum;
        return num;
    }
}

import org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException;
import org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDAFEvaluator;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.ObjectInspector;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.ObjectInspectorFactory;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.PrimitiveObjectInspector;

// TODO: 2023/12/9 实现具体逻辑的地方 直接继承GenericUDAFEvaluator类重写方法即可
public class FieldSumUDAFEvaluator extends GenericUDAFEvaluator {

    // TODO: 2023/12/9 初始输入的变量 PrimitiveObjectInspector是Hadoop里面原始数据类别
    PrimitiveObjectInspector inputNum;
    PrimitiveObjectInspector middleNum;
    // TODO: 2023/12/9 最终输出的变量
    ObjectInspector outputNum;
    // TODO: 2023/12/9 最终统计值的变量
    int sumNum;

    // TODO: 2023/12/7 Model代表了UDAF在mapreduce的各个阶段。

    //* 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()

    //* 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()

    //* 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()

    //* 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()

    // TODO: 2023/12/7  确定各个阶段输入输出参数的数据格式ObjectInspectors
    @Override
    public ObjectInspector init(Mode m, ObjectInspector[] parameters) throws HiveException {
        super.init(m, parameters);
        // TODO: 2023/12/9 COMPLETE或者PARTIAL1，输入的都是数据库的原始数据所以要确定输入的数据格式
        if (m == Mode.PARTIAL1 || m == Mode.COMPLETE) {
            inputNum = (PrimitiveObjectInspector) parameters[0];
        } else {
            middleNum = (PrimitiveObjectInspector) parameters[0];
        }

        // TODO: 2023/12/9 ObjectInspectorFactory是创建新的ObjectInspector实例的主要方法：一般用于创建集合数据类型。输出的类型是Integer类型，java类型
        outputNum = ObjectInspectorFactory.getReflectionObjectInspector(Integer.class,
                ObjectInspectorFactory.ObjectInspectorOptions.JAVA);

        return outputNum;
    }

    // TODO: 2023/12/9   保存数据聚集结果的类
    @Override
    public AggregationBuffer getNewAggregationBuffer() throws HiveException {
        return new FieldSumBuffer();
    }

    // TODO: 2023/12/9   重置聚集结果
    @Override
    public void reset(AggregationBuffer agg) throws HiveException {
        //重新赋值为零
        ((FieldSumBuffer) agg).setNum(0);
    }

    // TODO: 2023/12/9  map阶段，迭代处理输入sql传过来的列数据，不断被调用执行的方法，最终数据都保存在agg中,parameters是新传入的数据
    @Override
    public void iterate(AggregationBuffer agg, Object[] parameters) throws HiveException {
        // TODO: 2023/12/9 判断如果传入的值是空的直接返回
        if (parameters == null || parameters.length < 1) {
            return;
        }
        Object javaObj = inputNum.getPrimitiveJavaObject(parameters[0]);
        ((FieldSumBuffer) agg).addNum(Integer.parseInt(javaObj.toString()));
    }

    // TODO: 2023/12/9 map与combiner结束返回结果，得到部分数据聚集结果
    @Override
    public Object terminatePartial(AggregationBuffer agg) throws HiveException {
        return terminate(agg);
    }

    // TODO: 2023/12/9 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 {
        ((FieldSumBuffer) agg).addNum((Integer) middleNum.getPrimitiveJavaObject(partial));
    }

    // TODO: 2023/12/9 map阶段，迭代处理输入sql传过来的列数据
    @Override
    public Object terminate(AggregationBuffer agg) throws HiveException {
        Integer num = ((FieldSumBuffer) agg).getNum();
        return num;
    }
}

打包上传，注册函数进行测试：

可以看到实现了对参数的判断和参数类型的判断
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

执行查询测试：

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

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近年来&#xff0c;随着深度学习和人工智能技术的飞速发展&#xff0c;大型语言模型在自然语言处理领域取得了巨大的突破&#xff0c;引发了广泛的关注和讨论。本文将介绍大型语言模型的发展历程、技术原理、应用场景以及未来发展趋势。 一、发展历程大型语言模型的发展可以追…
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