hive-2 自定义函数UDF、UDAF、UDTF介绍及区别

Hive中有三种UDF:    1、用户定义函数(user-defined function)UDF；    2、用户定义聚集函数（user-defined aggregate function，UDAF）；    3、用户定义表生成函数（user-defined table-generating function，UDTF）。=======================================================================================UDF操作作用于单个数据行，并且产生一个数据行作为输出。大多数函数都属于这一类（比如数学函数和字符串函数）。UDAF 接受多个输入数据行，并产生一个输出数据行。像COUNT和MAX这样的函数就是聚集函数。UDTF 操作作用于单个数据行，并且产生多个数据行-------一个表作为输出。lateral view explore()

简单来说：

UDF:返回对应值，一对一UDAF：返回聚类值，多对一UDTF：返回拆分值，一对多

UDF1、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函数，evaluate函数支持重载。　　例：写一个返回字符串长度的Demo:

import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;

public class GetLength extends UDF{
public int evaluate(String str) {
try{
return str.length();
}catch(Exception e){
return -1;
}
}
}

3、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 /root/hive_udf.jar

　　c）创建临时函数：

hive> create temporary function getLen as 'com.raphael.len.GetLength';

　　d）查询HQL语句：

hive> select getLen(info) from apachelog;
OK
60
29
87
102
69
60
67
79
66
Time taken: 0.072 seconds, Fetched: 9 row(s)

　　e）销毁临时函数：

hive> DROP TEMPORARY FUNCTION getLen;

 UDAF多行进一行出，如sum()、min()，用在group  by时1.必须继承　　org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDAF(函数类继承)　　org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDAFEvaluator(内部类Evaluator实现UDAFEvaluator接口)2.Evaluator需要实现 init、iterate、terminatePartial、merge、terminate这几个函数　　init():类似于构造函数，用于UDAF的初始化　　iterate():接收传入的参数，并进行内部的轮转，返回boolean　　terminatePartial():无参数，其为iterate函数轮转结束后，返回轮转数据，类似于hadoop的Combiner　　merge():接收terminatePartial的返回结果，进行数据merge操作，其返回类型为boolean　　terminate():返回最终的聚集函数结果

UDTF

1. 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,真正的处理过程在process函数中，在process中，每一次forward()调用产生一行；如果产生多列可以将多个列的值放在一个数组中，然后将该数组传入到forward()函数。最后close()方法调用，对需要清理的方法进行清理。
下面是我写的一个用来切分”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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