1. 什么是Hive UDF
Hive是基于Hadoop中的MapReduce,提供HQL查询的数据仓库。Hive是一个很开放的系统,很多内容都支持用户定制,包括:
- 文件格式:Text File,Sequence File
- 内存中的数据格式: Java Integer/String, Hadoop IntWritable/Text
- 用户提供的 map/reduce 脚本:不管什么语言,利用 stdin/stdout 传输数据
- 用户自定义函数: Substr, Trim
- 用户自定义聚合函数: Sum, Average
- UDF只能实现一进一出的操作,如果需要实现多进一出,则需要实现UDAF
2. UDF用法
- 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
- 自定义UDF需要继承org.apache.hadoop.hive.ql.UDF
- 自定义的UDF需要实现UDF的evaluate方法
- UDF的evaluate方法支持重载,即可以定义多个evaluate方法,这个方法参数列表与用户调用UDF函数时提供的方法参数一致即可
3.自定义函数UDF实现举例
package org.apache.hadoop.hive.ql.udf; import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF; import org.apache.hadoop.hive.serde2.io.DoubleWritable; import org.apache.hadoop.hive.serde2.io.HiveDecimalWritable; public abstract class UDFMath extends UDF { private final DoubleWritable doubleWritable = new DoubleWritable(); public UDFMath() { } /** * For subclass to implement. */ public abstract DoubleWritable evaluate(DoubleWritable a); /** * Convert HiveDecimal to a double and call evaluate() on it. */ public final DoubleWritable evaluate(HiveDecimalWritable writable) { if (writable == null) { return null; } double d = writable.getHiveDecimal().bigDecimalValue().doubleValue(); doubleWritable.set(d); return evaluate(doubleWritable); } }
package org.apache.hadoop.hive.ql.udf; import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.Description; import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF; import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.vector.VectorizedExpressions; import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.vector.expressions.gen.FuncSinDoubleToDouble; import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.vector.expressions.gen.FuncSinLongToDouble; import org.apache.hadoop.hive.serde2.io.DoubleWritable; import org.apache.hadoop.hive.serde2.io.HiveDecimalWritable; /** * UDFSin. * */ @Description(name = "sin", value = "_FUNC_(x) - returns the sine of x (x is in radians)", extended = "Example:\n " + " > SELECT _FUNC_(0) FROM src LIMIT 1;\n" + " 0") @VectorizedExpressions({FuncSinLongToDouble.class, FuncSinDoubleToDouble.class}) public class UDFSin extends UDFMath { private final DoubleWritable result = new DoubleWritable(); public UDFSin() { } /** * Take Sine of a. */ public DoubleWritable evaluate(DoubleWritable a) { if (a == null) { return null; } else { result.set(Math.sin(a.get())); return result; } } }
上面是自定义了一个求正玄的UDF函数
4. 如何使用自定义函数UDF
- 把程序打包放到目标机器上去,进入hive客户端,添加jar包
hive>add jar /user/hadoop/udf.math.sin.jar;
- 创建临时函数:
hive>CREATE TEMPORARY FUNCTION math.sin AS 'org.apache.hadoop.hive.ql.udf.UDFSin';
- 查询临时函数
SELECT math.sin(3.14) FROM word;
- 销毁临时函数:
hive> DROP TEMPORARY FUNCTION math.sin;
5. 永久注册UDF到Hive
- 找到以下文件: ql/src/java/org/apache/hadoop/hive/ql/exec/FunctionRegistry.java
- 添加新的注册函数myfunc
org.apache.hadoop.hive.ql.udf.UDFMath org.apache.hadoop.hive.ql.udf.UDFSin
添加注册函数的语句
registerFunction("udf_math_sina", UDFSin.class)
相关推荐
本文主要讲解了 Hive 中自定义 UDF 函数的编写方法,包括创建 UDF 类、实现自定义函数逻辑、编译和打包 UDF jar 包、上传至 Hive 服务器并注册自定义函数。 一、创建 UDF 类 为了实现自定义 UDF 函数,需要创建一...
然而,在实际应用中,开发人员可能会遇到一个常见问题——Spark 无法直接使用 Hive 中定义的自定义函数(UDF)。本文将深入探讨这一问题,并提供解决方案。 #### 一、问题背景 当开发者尝试在 Spark 应用程序中...
而自定义用户定义函数(UDF)是 Hive 中的一个重要功能,允许用户根据自己的需求编写自定义函数,以便在 Hive 查询中使用。 如何在 Hive 中创建自定义 UDF 函数: 步骤一:编写 Java 程序 首先,您需要编写一个 ...
在Hive中,UDF(User Defined Functions)是用户自定义函数,允许开发人员扩展Hive的内置功能,以满足特定的数据处理需求。Hive UDF的实现通常涉及到编写Java代码,并将其打包成JAR(Java Archive)文件,然后在Hive...
Hive支持三种类型的自定义函数:用户定义的函数(UDF)、用户定义的聚合函数(UDAF)和用户定义的表生成函数(UDTF)。本篇文章主要介绍UDF的实现方法。 ##### 2.1 UDF的作用 - **扩展性**:允许开发人员根据具体...
Hive 的 User Defined Functions (UDFs) 是用户自定义函数,允许开发者扩展Hive的功能,以满足特定的数据处理需求。在这个场景中,我们关注的是如何使用UDF进行数据脱敏,特别是对敏感信息进行处理,例如手机号码、...
udf函数,用户自定义函数,可以直接在sql语句中计算的函数 优点: 允许实现模块化的程序设计、方便修改代码、增加函数 UDF的执行速度很快,通过缓存计划在语句重复执行时降低代码的编译开销,比存储方法的执行效率...
hive-udfhive自定义函数主要实现hive3种自定义函数1,udf函数,主要用于处理一对一数据处理2,udtf函数,主要用于处理一对多数据处理2,udaf函数,主要用与处理多对一数据聚合处理
- 表达式与函数:内置函数包括数学、字符串、日期时间等多种类型,同时支持用户自定义函数(UDF)。 3. Hive自定义函数(UDF): - UDF定义:用户可以编写Java代码实现特定功能的函数,然后在Hive SQL中调用。 -...
然而,有时Hive的内置函数并不能满足所有的业务需求,这时我们就需要创建自定义函数(UDF,User Defined Function)。这篇博文主要探讨了如何在Hive中创建自定义函数以及如何加载它们,这对于深化Hive的使用和解决...
Hive自定义函数(User Defined Function,UDF)是用户编写并集成到Hive系统中的函数,用来处理Hive不内置支持的特定计算或转换任务。UDF接受单个输入参数并返回一个结果,非常适合进行简单的数据转换和计算。 2. *...
* 脱敏UDF函数 * 功能:对一些敏感信息进行脱敏处理,替换方式可选择自定义替换,如'#','*'等,,如不指定脱敏符号,使用个随机字符替换 * 脱敏位置可自定义,不指定位置,会对数据进行全脱敏 * 例如身份证信息: ...
Hive 的灵活性之一在于支持用户自定义函数(UDF),包括用户定义的单行函数(UDF)、用户定义的多行函数(UDAF)和用户定义的表函数(UDTF)。这些自定义函数允许开发者扩展Hive的功能,以满足特定的业务需求。 ...
本文将详细探讨如何在Hive中自定义User Defined Function(UDF)来实现Base64的加密和解密。 首先,我们需要了解Base64的基本原理。Base64是一种将任意二进制数据转化为ASCII字符集的方法,它通过将每3个字节转换为...
大数据 Java Hive UDF 函数示例代码(手机号码脱敏)是指使用 Java 语言开发的用户定义函数(User Defined Function,UDF),该函数可以在 Hive 中使用,实现手机号码脱敏的功能。在本文中,我们将通过实例代码,...
3. **Hive UDF**:在Hive中,我们可以创建自定义函数(UDF)来处理特定的数据清洗任务。首先,你需要编写一个Java类,该类继承自`org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDF`,并实现`evaluate`方法,该方法...
Hive UDF(User-Defined Functions,用户定义函数)是Hive中强大的功能,允许用户在Hive查询中使用自定义的函数来进行更复杂的操作。Hive是一个建立在Hadoop基础上的高级数据仓库工具,它允许用户使用类似SQL的语言...
___下载.zip" 提供的资源显然是关于Hive的自定义用户定义函数(UDF)和一些实用的函数库,这对于优化Hive查询和处理复杂的数据操作至关重要。 1. **自定义UDF(User Defined Functions)**: UDF是Hive提供的扩展...
Hive UDF是指用户可以根据自己的业务需求,自定义Java类来实现特定的数据处理逻辑,并将其封装成函数的形式供Hive SQL使用。根据功能不同,Hive UDF主要分为三类:基本UDF、通用UDF (GenericUDF) 和表生成UDF (UDTF)...
Hive UDF(User Defined Functions)则是Hive中扩展其功能的关键部分,允许用户自定义函数来处理特定的数据分析任务。"dataiku hive udf"项目提供的是一套通用的Hive UDF源码,对于那些想深入开发Hadoop Hive应用的...