1. 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（UDF：user-defined function）。
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）聚集函数，多进一出类似于：count/max/min
（3）UDTF（User-Defined Table-Generating Functions）一进多出如 lateral view explode()
4）官方文档地址 HivePlugins - Apache Hive - Apache Software Foundation
5）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;（2）实现类中的抽象方法
（3）在 hive 的命令行窗口创建函数
添加 jar
add jar linux_jar_path 创建 function
create [temporary] function [dbname.]function_name AS class_name; （4）在 hive 的命令行窗口删除函数
drop [temporary] function [if exists][dbname.]function_name;2. 自定义 UDF 函数
0）需求:
自定义一个 UDF 实现计算给定字符串的长度，例如：
hive(default)> select my_len("abcd");
41）创建一个 Maven 工程 Hive
2）导入依赖
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.apache.hive</groupId>
<artifactId>hive-exec</artifactId>
<version>3.1.2</version>
</dependency>
</dependencies>3）创建一个类
package com.zzz.udf;
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDFArgumentException;
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;
/**
*@author:左泽林
*@date:日期:2021-12-20-时间:16:28
*@message:
*/
public class MyUDF extends GenericUDF {
//校验数据参数个数
public ObjectInspector initialize(ObjectInspector[] arguments) throws UDFArgumentException {
if (arguments.length != 1){
throw new UDFArgumentException("参数个数不为1");
}
return PrimitiveObjectInspectorFactory.javaIntObjectInspector;
}
//处理数据
public Object evaluate(DeferredObject[] arguments) throws HiveException {
//1.取出输入数据
String input = arguments[0].toString();
//2.判断输入数据是否为null
if (input == null){
return 0;
}
//3.返回输入数据的长度
return input.length();
}
public String getDisplayString(String[] strings){
return "";
}
}
4）打成 jar 包上传到服务器/opt/module/data/myudf.jar
5）将 jar 包添加到 hive 的 classpath
hive (hive3)> add jar /home/root/hive/hive-demo-1.0-SNAPSHOT.jar;
Added [/home/root/hive/hive-demo-1.0-SNAPSHOT.jar] to class path
Added resources: [/home/root/hive/hive-demo-1.0-SNAPSHOT.jar]6）创建临时函数与开发好的 java class 关联
hive (hive3)> create temporary function my_len as "com.zzz.udf.MyUDF";
OK
Time taken: 0.104 seconds7）即可在 hql 中使用自定义的函数
hive (hive3)> select my_len(name) from business;
FAILED: SemanticException [Error 10011]: Invalid function my_len
hive (hive3)> add jar /home/root/hive/hive-demo-1.0-SNAPSHOT.jar;
Added [/home/root/hive/hive-demo-1.0-SNAPSHOT.jar] to class path
Added resources: [/home/root/hive/hive-demo-1.0-SNAPSHOT.jar]
hive (hive3)> create temporary function my_len as "com.zzz.udf.MyUDF";
OK
Time taken: 0.062 seconds
hive (hive3)> select my_len(name) from business;
OK
_c0
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
Time taken: 3.51 seconds, Fetched: 14 row(s)3. 自定义 UDTF 函数
0）需求
自定义一个 UDTF 实现将一个任意分割符的字符串切割成独立的单词，例如：
hive(default)> select my_len("hello,world,hadoop,hive",",");
hello
world
hadoop
hive1）代码实现
package com.zzz.udf;
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 javax.inject.Inject;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
/**
*@author:左泽林
*@date:日期:2021-12-20-时间:17:40
*@message:输入数据：hello,zzz,give
*输出：
* hello
* zzz
* give
*/
public class MyUDTF extends GenericUDTF {
//输出数据的集合
private ArrayList<String> outPutList = new ArrayList<String>();
@Override
public StructObjectInspector initialize(StructObjectInspector argOIs) throws UDFArgumentException {
//输出数据的默认名，可以被别名覆盖
List<String> fieldNames= new ArrayList<String>();
fieldNames.add("word");
//输出数据的类型
List<ObjectInspector> fieldOIs = new ArrayList<ObjectInspector>();
fieldOIs.add(PrimitiveObjectInspectorFactory.javaStringObjectInspector);
//最终返回值
return ObjectInspectorFactory.getStandardStructObjectInspector(fieldNames,fieldOIs);
}
//处理输入数据的方法:hello,zzz,give
public void process(Object[] args) throws HiveException {
//1.取出输出数据
String input = args[0].toString();
//2.按照“，”分割字符串
String[] words = input.split(",");
//3.遍历数据的写出
for (String word : words){
//清空集合
outPutList.clear();
//将数据放入集合
outPutList.add(word);
//输出数据
forward(outPutList);
}
}
//收尾方法
public void close() throws HiveException {
}
}
2）打成 jar 包上传到服务器/opt/module/hive/data/myudtf.jar
3）将 jar 包添加到 hive 的 classpath 下
hive (default)> add jar /opt/module/hive/data/myudtf.jar;4）创建临时函数与开发好的 java class 关联
hive (hive3)> create temporary function my_len as "com.zzz.udf.MyUDTF";5）使用自定义的函数
hive (hive3)> select my_len("hello,world,hadoop,hive");
OK
word
hello
world
hadoop
hive
Time taken: 3.614 seconds, Fetched: 4 row(s)
