介绍
hive的用户自定义聚合函数(UDAF)是一个很好的功能,集成了先进的数据处理。hive有两种UDAF:简单和通用。顾名思义,简单的UDAF,写的相当简单的,但因为使用Java反射导致性能损失,而且有些特性不能使用,如可变长度参数列表。通用UDAF可以使用所有功能,但是UDAF就写的比较复杂,不直观。
本文只介绍通用UDAF。
UDAF是需要在hive的sql语句和group by联合使用,hive的group by对于每个分组,只能返回一条记录,这点和mysql不一样,切记。
UDAF开发概览
开发通用UDAF有两个步骤,第一个是编写resolver类,第二个是编写evaluator类。resolver负责类型检查,操作符重载。evaluator真正实现UDAF的逻辑。通常来说,顶层UDAF类继承org.apache.hadoop.hive.ql.udf.GenericUDAFResolver2,里面编写嵌套类evaluator 实现UDAF的逻辑。
本文以Hive的内置UDAF sum函数的源代码作为示例讲解。
实现 resolver
resolver通常继承org.apache.hadoop.hive.ql.udf.GenericUDAFResolver2,但是我们更建议继承AbstractGenericUDAFResolver,隔离将来hive接口的变化。
GenericUDAFResolver和GenericUDAFResolver2接口的区别是,后面的允许evaluator实现可以访问更多的信息,例如DISTINCT限定符,通配符FUNCTION(*)。
public class GenericUDAFSum extends AbstractGenericUDAFResolver { static final Log LOG = LogFactory.getLog(GenericUDAFSum.class.getName()); @Override public GenericUDAFEvaluator getEvaluator(TypeInfo[] parameters) throws SemanticException { // Type-checking goes here! return new GenericUDAFSumLong(); } public static class GenericUDAFSumLong extends GenericUDAFEvaluator { // UDAF logic goes here! } }
这个就是UDAF的代码骨架,第一行创建LOG对象,用来写入警告和错误到hive的log。GenericUDAFResolver只需要重写一个方法:getEvaluator,它根据SQL传入的参数类型,返回正确的evaluator。这里最主要是实现操作符的重载。
getEvaluator的完整代码如下:
public GenericUDAFEvaluator getEvaluator(TypeInfo[] parameters) throws SemanticException { if (parameters.length != 1) { throw new UDFArgumentTypeException(parameters.length - 1, "Exactly one argument is expected."); } if (parameters[0].getCategory() != ObjectInspector.Category.PRIMITIVE) { throw new UDFArgumentTypeException(0, "Only primitive type arguments are accepted but " + parameters[0].getTypeName() + " is passed."); } switch (((PrimitiveTypeInfo) parameters[0]).getPrimitiveCategory()) { case BYTE: case SHORT: case INT: case LONG: case TIMESTAMP: return new GenericUDAFSumLong(); case FLOAT: case DOUBLE: case STRING: return new GenericUDAFSumDouble(); case BOOLEAN: default: throw new UDFArgumentTypeException(0, "Only numeric or string type arguments are accepted but " + parameters[0].getTypeName() + " is passed."); }
这里做了类型检查,如果不是原生类型(即符合类型,array,map此类),则抛出异常,还实现了操作符重载,对于整数类型,使用GenericUDAFSumLong实现UDAF的逻辑,对于浮点类型,使用GenericUDAFSumDouble实现UDAF的逻辑。
实现evaluator
所有evaluators必须继承抽象类org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDAFEvaluator。子类必须实现它的一些抽象方法,实现UDAF的逻辑。
GenericUDAFEvaluator有一个嵌套类Mode,这个类很重要,它表示了udaf在mapreduce的各个阶段,理解Mode的含义,就可以理解了hive的UDAF的运行流程。
public static enum Mode { /** * PARTIAL1: 这个是mapreduce的map阶段:从原始数据到部分数据聚合 * 将会调用iterate()和terminatePartial() */ PARTIAL1, /** * PARTIAL2: 这个是mapreduce的map端的Combiner阶段,负责在map端合并map的数据::从部分数据聚合到部分数据聚合: * 将会调用merge() 和 terminatePartial() */ PARTIAL2, /** * FINAL: mapreduce的reduce阶段:从部分数据的聚合到完全聚合 * 将会调用merge()和terminate() */ FINAL, /** * COMPLETE: 如果出现了这个阶段,表示mapreduce只有map,没有reduce,所以map端就直接出结果了:从原始数据直接到完全聚合 * 将会调用 iterate()和terminate() */ COMPLETE };
一般情况下,完整的UDAF逻辑是一个mapreduce过程,如果有mapper和reducer,就会经历PARTIAL1(mapper),FINAL(reducer),如果还有combiner,那就会经历PARTIAL1(mapper),PARTIAL2(combiner),FINAL(reducer)。
而有一些情况下的mapreduce,只有mapper,而没有reducer,所以就会只有COMPLETE阶段,这个阶段直接输入原始数据,出结果。
下面以GenericUDAFSumLong的evaluator实现讲解
public static class GenericUDAFSumLong extends GenericUDAFEvaluator { private PrimitiveObjectInspector inputOI; private LongWritable result; //这个方法返回了UDAF的返回类型,这里确定了sum自定义函数的返回类型是Long类型 @Override public ObjectInspector init(Mode m, ObjectInspector[] parameters) throws HiveException { assert (parameters.length == 1); super.init(m, parameters); result = new LongWritable(0); inputOI = (PrimitiveObjectInspector) parameters[0]; return PrimitiveObjectInspectorFactory.writableLongObjectInspector; } /** 存储sum的值的类 */ static class SumLongAgg implements AggregationBuffer { boolean empty; long sum; } //创建新的聚合计算的需要的内存,用来存储mapper,combiner,reducer运算过程中的相加总和。 @Override public AggregationBuffer getNewAggregationBuffer() throws HiveException { SumLongAgg result = new SumLongAgg(); reset(result); return result; } //mapreduce支持mapper和reducer的重用,所以为了兼容,也需要做内存的重用。 @Override public void reset(AggregationBuffer agg) throws HiveException { SumLongAgg myagg = (SumLongAgg) agg; myagg.empty = true; myagg.sum = 0; } private boolean warned = false; //map阶段调用,只要把保存当前和的对象agg,再加上输入的参数,就可以了。 @Override public void iterate(AggregationBuffer agg, Object[] parameters) throws HiveException { assert (parameters.length == 1); try { merge(agg, parameters[0]); } catch (NumberFormatException e) { if (!warned) { warned = true; LOG.warn(getClass().getSimpleName() + " " + StringUtils.stringifyException(e)); } } } //mapper结束要返回的结果,还有combiner结束返回的结果 @Override public Object terminatePartial(AggregationBuffer agg) throws HiveException { return terminate(agg); } //combiner合并map返回的结果,还有reducer合并mapper或combiner返回的结果。 @Override public void merge(AggregationBuffer agg, Object partial) throws HiveException { if (partial != null) { SumLongAgg myagg = (SumLongAgg) agg; myagg.sum += PrimitiveObjectInspectorUtils.getLong(partial, inputOI); myagg.empty = false; } } //reducer返回结果,或者是只有mapper,没有reducer时,在mapper端返回结果。 @Override public Object terminate(AggregationBuffer agg) throws HiveException { SumLongAgg myagg = (SumLongAgg) agg; if (myagg.empty) { return null; } result.set(myagg.sum); return result; } }
相关推荐
在“hive udaf 实现按位取与或”的场景中,我们主要探讨如何使用UDAF来实现数据的按位逻辑运算,如按位与(AND)和按位或(OR)。 一、Hive UDAF基本概念 UDAF是一种特殊的用户自定义函数,它负责处理一组输入值并...
A custom UDAF to group oncatenates all arguments from different rows into a single string.
### HIVE从入门到精通知识点概述 #### 一、Hive简介 - **背景与需求**:随着商业智能领域数据量的急剧增加,传统的数据仓库解决方案成本高昂,难以满足需求。Hadoop作为一种流行且开源的MapReduce实现,在Yahoo、...
《Hive从入门到精通:全面解析与实践》 在大数据处理领域,Hive作为一款基于Hadoop的数据仓库工具,以其强大的数据查询和分析能力深受广大开发者和数据分析师的青睐。本资源包“Hive从入门到精通资源.zip”包含了...
Hive入门与实战 PDF
个人 Hive UDAF 有一堆 Hive UDAF(用户定义的聚合函数)不在标准 Hive 分布中,因为它们可能会导致大型数据集的 OOM。 要使用它们,您需要加载 jar 文件,然后为每个要使用的函数创建一个临时函数: ADD JAR target...
Hive入门与实战
### Hive编程入门课程知识点详解 #### 一、Hive概览 Hive是建立在Hadoop之上的数据仓库基础设施,由Facebook赞助开发。它通过提供SQL-like查询语言(HiveQL),使用户能够轻松地对存储在Hadoop分布式文件系统(HDFS...
学习Hive从入门到精通,需要理解其在大数据处理中的角色,掌握HQL的使用,以及熟悉Hadoop环境下的数据操作。此外,深入理解Hive的优化策略对于提升数据分析效率至关重要。通过实践,可以逐渐熟练运用Hive解决实际的...
从入门到精通的过程涵盖了Hive的安装、配置、性能调优和实际应用。你将学习如何: 1. **设置Hive环境**: 安装Hive、配置Hive-site.xml、初始化元数据存储。 2. **数据加载与导出**: 使用LOAD DATA命令加载数据,...
Hive 入门级详解 Hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库系统,它提供了一个类似于关系型数据库的查询语言 HQL,并且可以将查询转换为 MapReduce 任务来执行。Hive 的存储结构主要包括三个层面:数据存储层、计算资源层...
HIVE从入门到精通,Hive是基于Hadoop(HDFS, MapReduce)的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供类SQL查询功能。本质是将SQL转换为MapReduce程序。
Hive入门与实战
大数据系列-Hive入门与实战 Hive 是什么? ---------------- Hive 是一个构建在 Hadoop 之上的数据仓库平台,能够将 SQL 语句转译成 MapReduce 作业,并在 Hadoop 集群上执行。Hive 表是 HDFS 的一个文件目录,一...
### Hive初识入门知识点 #### 一、Hive概述与学习方法 - **概念与原理**:Hive 是一个建立在 Hadoop 之上的数据仓库工具,它将结构化的文件映射为表,并提供了类似 SQL 的查询语言 HQL,使得用户能够通过 SQL 语法...
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供类SQL查询...Hive入门与实战.pdf hive函数大全.doc Hive用户手册中文版.pdf Hive用户指南-V1.1.doc 喜欢的朋友可以下载学习。
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供类SQL查询功能。
### Hive入门文档笔记 #### 一、Hive简介与安装配置 Hive 是一个构建在 Hadoop 之上的数据仓库工具,它通过提供 SQL 查询功能,使得用户可以更方便地处理存储在 Hadoop 分布式文件系统(HDFS)中的大规模数据集。...