hive中UDF、UDAF和UDTF使用

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

下面来看下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;

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，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。