Hive进行UDF开发十分简单,此处所说UDF为Temporary的function,所以需要hive版本在0.4.0以上才可以。
一、背景: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:
a)文件格式:Text File,Sequence File
b)内存中的数据格式: Java Integer/String, Hadoop IntWritable/Text
c)用户提供的 map/reduce 脚本:不管什么语言,利用 stdin/stdout 传输数据
d)用户自定义函数: Substr, Trim, 1 – 1
e)用户自定义聚合函数: Sum, Average…… n – 1
2、定义:UDF(User-Defined-Function),用户自定义函数对数据进行处理。
二、用法
1、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。
2、编写UDF函数的时候需要注意一下几点:
a)自定义UDF需要继承org.apache.hadoop.hive.ql.UDF。
b)需要实现evaluate函。
c)evaluate函数支持重载。
3、以下是两个数求和函数的UDF。evaluate函数代表两个整型数据相加,两个浮点型数据相加,可变长数据相加
Hive的UDF开发只需要重构UDF类的evaluate函数即可。例:
package hive.connect; import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF; public final class Add extends UDF { public Integer evaluate(Integer a, Integer b) { if (null == a || null == b) { return null; } return a + b; } public Double evaluate(Double a, Double b) { if (a == null || b == null) return null; return a + b; } public Integer evaluate(Integer... a) { int total = 0; for (int i = 0; i < a.length; i++) if (a[i] != null) total += a[i]; return total; } }
4、步骤
a)把程序打包放到目标机器上去;
b)进入hive客户端,添加jar包:hive>add jar /run/jar/udf_test.jar;
c)创建临时函数:hive>CREATE TEMPORARY FUNCTION add_example AS 'hive.udf.Add';
d)查询HQL语句:
SELECT add_example(8, 9) FROM scores;
SELECT add_example(scores.math, scores.art) FROM scores;
SELECT add_example(6, 7, 8, 6.8) FROM scores;
e)销毁临时函数:hive> DROP TEMPORARY FUNCTION add_example;
5、细节在使用UDF的时候,会自动进行类型转换,例如:
SELECT add_example(8,9.1) FROM scores;
注:
1. 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
(二)、UDAF
1、Hive查询数据时,有些聚类函数在HQL没有自带,需要用户自定义实现。
2、用户自定义聚合函数: Sum, Average…… n – 1
UDAF(User- Defined Aggregation Funcation)
一、用法
1、一下两个包是必须的import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDAF和 org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDAFEvaluator。
2、函数类需要继承UDAF类,内部类Evaluator实UDAFEvaluator接口。
3、Evaluator需要实现 init、iterate、terminatePartial、merge、terminate这几个函数。
a)init函数实现接口UDAFEvaluator的init函数。
b)iterate接收传入的参数,并进行内部的轮转。其返回类型为boolean。
c)terminatePartial无参数,其为iterate函数轮转结束后,返回轮转数据,terminatePartial类似于hadoop的Combiner。
d)merge接收terminatePartial的返回结果,进行数据merge操作,其返回类型为boolean。
e)terminate返回最终的聚集函数结果。
package hive.udaf; import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDAF; import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDAFEvaluator; public class Avg extends UDAF { public static class AvgState { private long mCount; private double mSum; } public static class AvgEvaluator implements UDAFEvaluator { AvgState state; public AvgEvaluator() { super(); state = new AvgState(); init(); } /** * init函数类似于构造函数,用于UDAF的初始化 */ public void init() { state.mSum = 0; state.mCount = 0; } /** * iterate接收传入的参数,并进行内部的轮转。其返回类型为boolean * * @param o * @return */ public boolean iterate(Double o) { if (o != null) { state.mSum += o; state.mCount++; } return true; } /** * terminatePartial无参数,其为iterate函数轮转结束后,返回轮转数据, * terminatePartial类似于hadoop的Combiner * * @return */ public AvgState terminatePartial() { // combiner return state.mCount == 0 ? null : state; } /** * merge接收terminatePartial的返回结果,进行数据merge操作,其返回类型为boolean * * @param o * @return */ public boolean terminatePartial(Double o) { if (o != null) { state.mCount += o.mCount; state.mSum += o.mSum; } return true; } /** * terminate返回最终的聚集函数结果 * * @return */ public Double terminate() { return state.mCount == 0 ? null : Double.valueOf(state.mSum / state.mCount); } }
5、执行求平均数函数的步骤
a)将java文件编译成Avg_test.jar。
b)进入hive客户端添加jar包:
hive>add jar /run/jar/Avg_test.jar。
c)创建临时函数:
hive>create temporary function avg_test 'hive.udaf.Avg';
d)查询语句:
hive>select avg_test(scores.math) from scores;
e)销毁临时函数:
hive>drop temporary function avg_test;
五、总结
1、重载evaluate函数。
2、UDF函数中参数类型可以为Writable,也可为java中的基本数据对象。
3、UDF支持变长的参数。
4、Hive支持隐式类型转换。
5、客户端退出时,创建的临时函数自动销毁。
6、evaluate函数必须要返回类型值,空的话返回null,不能为void类型。
7、UDF是基于单条记录的列进行的计算操作,而UDFA则是用户自定义的聚类函数,是基于表的所有记录进行的计算操作。
8、UDF和UDAF都可以重载。
9、查看函数
SHOW FUNCTIONS;
UDTF介绍
UDTF(User-Defined Table-Generating Functions) 用来解决 输入一行输出多行(On-to-many maping) 的需求。
2. 编写自己需要的UDTF
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,对传入的参数进行处理,可以通过forword()方法把结果返回。最后close()方法调用,对需要清理的方法进行清理。
下面是一个用来切分”key:value;key:value;”这种字符串,返回结果为key, value两个字段。供参考:
import java.util.ArrayList; import org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDTF; import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDFArgumentException; import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDFArgumentLengthException; import org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException; 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; public class ExplodeMap extends GenericUDTF{ @Override public void close() throws HiveException { // TODO Auto-generated method stub } @Override public StructObjectInspector initialize(ObjectInspector[] args) throws UDFArgumentException { if (args.length != 1) { throw new UDFArgumentLengthException("ExplodeMap takes only one argument"); } if (args[0].getCategory() != ObjectInspector.Category.PRIMITIVE) { throw new UDFArgumentException("ExplodeMap takes string as a parameter"); } ArrayList<String> fieldNames = new ArrayList<String>(); ArrayList<ObjectInspector> fieldOIs = new ArrayList<ObjectInspector>(); fieldNames.add("col1"); fieldOIs.add(PrimitiveObjectInspectorFactory.javaStringObjectInspector); fieldNames.add("col2"); fieldOIs.add(PrimitiveObjectInspectorFactory.javaStringObjectInspector); return ObjectInspectorFactory.getStandardStructObjectInspector(fieldNames,fieldOIs); } @Override public void process(Object[] args) throws HiveException { String input = args[0].toString(); String[] test = input.split(";"); for(int i=0; i<test.length; i++) { try { String[] result = test[i].split(":"); forward(result); } catch (Exception e) { continue; } } } }
3. 使用方法
UDTF有两种使用方法,一种直接放到select后面,一种和lateral view一起使用。
1:直接select中使用:select explode_map(properties) as (col1,col2) from src;
不可以添加其他字段使用:select a, explode_map(properties) as (col1,col2) from src
不可以嵌套调用:select explode_map(explode_map(properties)) from src
不可以和group by/cluster by/distribute by/sort by一起使用:select explode_map(properties) as (col1,col2) from src group by col1, col2
2:和lateral view一起使用:select src.id, mytable.col1, mytable.col2 from src lateral view explode_map(properties) mytable as col1, col2;
此方法更为方便日常使用。执行过程相当于单独执行了两次抽取,然后union到一个表里。
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