全网最详细的Hive文章系列,强烈建议收藏加关注!
后面更新文章都会列出历史文章目录,帮助大家回顾知识重点。
目录
2、UDAF(User-Defined Aggregation Function)
3、UDTF(User-Defined Table-Generating Functions)
系列历史文章
2021年大数据Hive(十二):Hive综合案例!!!
2021年大数据Hive(九):Hive的数据压缩
2021年大数据Hive(五):Hive的内置函数(数学、字符串、日期、条件、转换、行转列)
2021年大数据Hive(三):手把手教你如何吃透Hive数据库和表操作(学会秒变数仓大佬)
2021年大数据Hive(二):Hive的三种安装模式和MySQL搭配使用
前言
2021大数据领域优质创作 博客,带你从入门到精通,该博客每天更新,逐渐完善大数据各个知识体系的文章,帮助大家更高效学习。
有对大数据感兴趣的可以关注微信公众号:三帮大数据
Hive自定义函数
一、概述
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。
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:
1、UDF(User-Defined-Function)
一进一出
类似于:lower/lower/reverse
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()
二、自定义UDF
编程步骤:
(1)继承org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF
(2)需要实现evaluate函数;evaluate函数支持重载;
注意 事项:
(1)UDF必须要有返回类型,可以返回null,但是返回类型不能为void;
(2)UDF中常用Text/LongWritable等类型,不推荐使用java类型;
1、代码编写
第一步:创建maven java 工程,导入jar包
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.apache.hive</groupId>
<artifactId>hive-exec</artifactId>
<version>2.1.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId>hadoop-common</artifactId>
<version>2.7.5</version>
</dependency>
</dependencies>
第二步:开发java类继承UDF,并重载evaluate 方法
public class MyUDF extends UDF{
public Text evaluate(final Text s) {
if (null == s) {
return null;
}
//返回大写字母
return new Text(s.toString().toLowerCase());
}
}
2、函数使用方式1-临时函数
1、将我们的项目打包,并上传到hive的lib目录下
2、添加我们的jar包
将jar包上传到 ** /export/server/ **hive-2.1.0 **/ **lib目录,并重命名我们的jar包名称
cd /export/server/hive-2.1.0/lib
mv original-day_10_hive_udf-1.0-SNAPSHOT.jar my_lower.jar
3、hive的客户端添加我们的jar包
hive>add jar /export/server/hive-2.1.0/lib/my_lower.jar
4、设置函数与我们的自定义函数关联-临时函数
hive>create temporary function my_lower as 'cn.it.udf.MyUDF';
5、使用自定义函数
hive>select my_lower('abc');
3、函数使用方式2-永久函数
1. 把自定义函数的jar上传到hdfs中.
hadoop fs -mkdir /hive_func
hadoop fs -put my_lower.jar /hive_func
2. 创建永久函数
hive> create function my_lower2 as 'cn.it.udf.MyUDF' using jar 'hdfs://node1:8020/hive_func/my_lower.jar';
3. 验证
hive> select my_lower2("Hello World");
三、自定义UDTF
1、需求
自定义一个UDTF,实现将一个任意分隔符的字符串切割成独立的单词,例如:
源数据:
"zookeeper,hadoop,hdfs,hive,MapReduce"
目标数据:
zookeeper
hadoop
hdfs
hive
MapReduce
2、代码实现
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;
import java.util.List;
import java.util.function.ObjDoubleConsumer;
public class MyUDTF extends GenericUDTF {
private final transient Object[] forwardListObj = new Object[1];
@Override
public StructObjectInspector initialize(StructObjectInspector argOIs) throws UDFArgumentException {
//设置列名的类型
List<String> fieldNames = new ArrayList<>();
//设置列名
fieldNames.add("column_01");
List<ObjectInspector> fieldOIs = new ArrayList<ObjectInspector>() ;//检查器列表
//设置输出的列的值类型
fieldOIs.add(PrimitiveObjectInspectorFactory.javaStringObjectInspector);
return ObjectInspectorFactory.getStandardStructObjectInspector(fieldNames, fieldOIs);
}
@Override
public void process(Object[] objects) throws HiveException {
//1:获取原始数据
String args = objects[0].toString();
//2:获取数据传入的第二个参数,此处为分隔符
String splitKey = objects[1].toString();
//3.将原始数据按照传入的分隔符进行切分
String[] fields = args.split(splitKey);
//4:遍历切分后的结果,并写出
for (String field : fields) {
//将每一个单词添加值对象数组
forwardListObj[0] = field;
//将对象数组内容写出
forward(forwardListObj);
}
}
@Override
public void close() throws HiveException {
}
}
3、添加我们的jar包
将打包的jar包上传到node3主机 **/export/data/ **hive-2.1.0 **/ **lib目录,并重命名我们的jar包名称
cd /export/data/hive-2.1.0/lib
mv original-day_10_hive_udtf-1.0-SNAPSHOT.jar my_udtf.jar
hive的客户端添加我们的jar包,将jar包添加到hive的classpath下
hive> add jar /export/server/hive-2.1.0/lib/my_udtf.jar;
4、创建临时函数与开发后的udtf代码关联
hive>create temporary function my_udtf as 'cn.itcast.udtf.MyUDTF';
5、使用自定义udtf函数
hive>select my_udtf("zookeeper,hadoop,hdfs,hive,MapReduce",",") word;
- 📢博客主页:lansonli.blog.csdn.net
- 📢欢迎点赞 👍 收藏 ⭐留言 📝 如有错误敬请指正!
- 📢本文由 Lansonli 原创,首发于 CSDN博客🙉
- 📢大数据系列文章会每天更新,停下休息的时候不要忘了别人还在奔跑,希望大家抓紧时间学习,全力奔赴更美好的生活✨