Hive的UDF,其实很类似Mysql之类的自定义函数
不过它需要用java来编写,而不是用传统的SQL来完成
实现一个UDF的步骤如下:
- 实现一个Java Class,继承自UDF
- 打成jar包,并加入到Hive的ClassPath中
- 生成自定义函数,执行select
- 删除刚才创建的临时函数
下面这个UDF,是我给hive的array增加的一个函数
用来判断array中是否包含某个值,hive的标准函数中并没有此功能函数
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 |
package com.sohu.hadoop.hive.udf; import java.util.*; import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.io.BooleanWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; public final class ArrayContains extends UDF { public BooleanWritable evaluate(ArrayList<String> arr,Text ele) { BooleanWritable rtn = new BooleanWritable(false); if (arr == null || arr.size() < 1) { return rtn; } try { String cstr = ele.toString(); for (String str : arr) { if (str.equals(cstr)) { rtn = new BooleanWritable(true); break; } } } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } return rtn; } } |
然后执行编译打包:
javac -classpath /opt/hadoop_client/hadoop/hadoop-0.20.2+228-core.jar:/opt/hadoop_client/hive/lib/hive-exec-0.5.0.jar src/com/sohu/hadoop/hive/udf/ArrayContains.java -d build
jar -cvf hadooop-mc-udf.jar -C build .
最后执行Hive QL查询:
hive -e "add jar /opt/ysz/udf/hadooop-mc-udf.jar;drop temporary function array_contains;create temporary function array_contains as 'com.sohu.hadoop.hive.udf.ArrayContains';select suv,channelid from pvlog_pre where array_contains(channelid,'2')"
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...
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 ...
### Hive的自定义函数(UDF)详解 #### 一、引言 在大数据处理领域,Apache Hive 是一个广泛使用的数据仓库工具,它提供了一种SQL-like查询语言——HiveQL,使用户能够轻松地对存储在Hadoop文件系统中的大规模数据...
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...
- 对于复杂操作,考虑使用MapReduce或Spark等更底层的框架,而不是直接在UDF中实现。 - 测试UDF时,先在小规模数据上进行验证,确保正确性和性能。 综上所述,Hive UDF的开发和使用涉及到Java编程、Hive和Hadoop...
在Hive中,UDF分为三种类型:UDF(单行函数)、UDAF(累积聚合函数)和UDTF(多行转换函数)。在这里,我们只需要UDF,因为它适用于处理单行数据。 1. **编写Java类**: 要创建一个UDF,你需要编写一个Java类,该...
- 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。 - UDAF(用户定义的聚合函数):用于处理一组输入值并返回单个值,如自定义平均值、众数等。 - UDTF(用户定义的表生成函数):将一...
在Hive中,UDF分为三种类型:UDF(User Defined Function)、UDAF(User Defined Aggregate Function)和UDTF(User Defined Table Generating Function)。UDF是最基础的,处理单行单列的数据;UDAF用于聚合操作,...
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...
你可以编写一个Java类,实现Hive的UDF接口,然后注册到Hive中,这样就可以在Hive SQL语句中调用这个函数,对URL字符串进行解析,提取出主域名部分。 例如,如果你有一个包含URL的字段,你可以创建一个UDF如下: ``...
本示例“hive自定义函数demo”将探讨如何在Hive中开发和使用自定义函数(UDF),这对于扩展Hive的功能和适应特定业务需求至关重要。下面,我们将深入学习与Hive自定义函数相关的知识。 1. **什么是Hive UDF?** ...
05.hive中如何自定义函数--json解析函数示例.mp4
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
在Hive中,UDF(User Defined Function)是用户自定义函数,允许我们扩展Hive的功能以满足特定的业务需求。本示例主要讲解如何在Hive中实现按月份的加减操作,这在时间序列分析或周期性报告中非常常见。 标题"hive...
* 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: ...
文件`hive-third-functions-master`很可能包含了这样的自定义UDF实现,供用户在Hive查询中引用。 2. **特殊数组函数**: 在Hive中,数组类型是一种复杂的数据类型,允许存储一组有序的元素。特殊数组函数可以帮助...
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...
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...
为了满足特定的业务需求,Hive提供了用户定义函数(UDF)的功能,允许用户自定义处理数据的逻辑。在这个“hive-udf”项目中,我们主要探讨的是如何利用Java编写UDF来实现两个地址间的距离计算以及省市区位置的解析。...
在hive中,UDF是用户自定义的函数,可以根据业务需求编写自定义的函数来实现特定的数据处理逻辑。UDF可以将复杂的数据处理逻辑封装在一个函数中,以便于在hive查询中使用。 使用Java编写hive的UDF 使用Java编写...