一,自定义UDF
1,编程步骤:
(1)继承org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF
(2)需要实现evaluate函数;evaluate函数支持重载;
2,注意事项:
(1)UDF必须要有返回类型,可以返回null,但是返回类型不能为void;
(2)UDF中常用Text/LongWritable等类型,不推荐使用java类型;
3,代码编写
第一步:创建maven java 工程,导入jar包
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.apache.hive</groupId>
<artifactId>hive-exec</artifactId>
<version>2.1.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId>hadoop-common</artifactId>
<version>2.7.5</version>
</dependency>
</dependencies>
第二步:开发java类继承UDF,并重载evaluate 方法
public class MyUDF extends UDF{
public Text evaluate(final Text s) {
if (null == s) {
return null;
}
//返回大写字母
return new Text(s.toString().toLowerCase());
}
}
4.函数使用方式1-临时函数
4.1、将我们的项目打包,并上传到hive的lib目录下
4.2、添加我们的jar包
将jar包上传到 /software/hive/lib目录,并重命名我们的jar包名称
cd /software/hive/lib
mv hive_udf-1.0-SNAPSHOT.jar mylower.jar
4.3、hive的客户端添加我们的jar包
hive>add jar /software/hive/libmylower.jar
4.4、设置函数与我们的自定义函数关联-临时函数
hive>create temporary function my_lower as 'udf.MyUdf';
4.5、使用自定义函数
hive>select my_lower('abc');
5.函数使用方式2-永久函数
5.1. 把自定义函数的jar上传到hdfs中.
hadoop fs -mkdir /hivefunc
hadoop fs -put mylower.jar /hivefunc
5.2. 创建永久函数
hive> create function my_lower2 as 'udf.MyUDF' using jar 'hdfs://node1:8020/hive_func/mylower.jar';
5.3. 验证
hive> select my_lower2("Hello World");
二,自定义UDTF
1.需求
自定义一个UDTF,实现将一个任意分隔符的字符串切割成独立的单词,例如:
源数据:
"zookeeper,hadoop,hdfs,hive,MapReduce"
目标数据:
zookeeper
hadoop
hdfs
hive
MapReduce
2.代码实现
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDFArgumentException;
import org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException;
import org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDTF;
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;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.function.ObjDoubleConsumer;
public class MyUdtf extends GenericUDTF {
private final transient Object[] forwardListObj = new Object[1];
@Override
public StructObjectInspector initialize(StructObjectInspector argOIs) throws UDFArgumentException {
//设置列名的类型
List<String> fieldNames = new ArrayList<>();
//设置列名
fieldNames.add("column_01");
List<ObjectInspector> fieldOIs = new ArrayList<ObjectInspector>() ;//检查器列表
//设置输出的列的值类型
fieldOIs.add(PrimitiveObjectInspectorFactory.javaStringObjectInspector);
return ObjectInspectorFactory.getStandardStructObjectInspector(fieldNames, fieldOIs);
}
// select myudtf("zookeeper,hadoop,hdfs,hive,MapReduce",",") word;
// ("zookeeper,hadoop,hdfs,hive,MapReduce",",") 通过Object[] objects传入函数
@Override
public void process(Object[] objects) throws HiveException {
//1:获取原始数据
String args = objects[0].toString();
//2:获取数据传入的第二个参数,此处为分隔符
String splitKey = objects[1].toString();
//3.将原始数据按照传入的分隔符进行切分
String[] fields = args.split(splitKey);
//4:遍历切分后的结果,并写出
for (String field : fields) {
//将每一个单词添加值对象数组
forwardListObj[0] = field;
//将对象数组内容写出
forward(forwardListObj);
}
}
@Override
public void close() throws HiveException {
}
}
3.添加我们的jar包
将打包的jar包上传到node3主机/software/hive-2.1.0/lib目录,并重命名我们的jar包名称
cd /software/hive-2.1.0/lib
mv udtf-1.0-SNAPSHOT.jar myudtf.jar
hive的客户端添加我们的jar包,将jar包添加到hive的classpath下
hive> add jar /software/hive-2.1.0/lib/myudtf.jar;
4.创建临时函数与开发后的udtf代码关联
hive>create temporary function my_udtf as udtf.MyUdtf';
5.使用自定义udtf函数
hive>select myudtf("zookeeper,hadoop,hdfs,hive,MapReduce",",") ;
6,创建永久函数
create function explode_json_array2 as 'com.hive.JsonExplodeArray' using jar 'hdfs://node1:8080/warehouse/gmall/userfunctions/hive_udtf.jar';
遇到的问题:
测试过程中,如果发现自定义函数有bug,修改bug后重新上传jar包,要重新启动hive command或者hiveserver2,因为对应的类之前已经被加载到内存中了,如果不重启,不会重新加载类,重写的代码无效。
版权声明:本文为epitomizelu原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。