Hive UDF Python

简介

Hive为我们提供了众多的内置函数，但是在实际的运用过程中仍然不能满足我们所有的需求.hive是用java开发的，本身提供了使用java去开发UDF的方式.而这里我们采用python的方式去实现UDF函数.

DEMO实现

我们这里用python自定义函数，去实现一个方法，利用身份证号去判断性别(18位身份证的倒数第二位偶数为女，奇数为男.15位身份证的倒数第一位偶数为女,奇数为男.).其实这个需求可以使用hive自带的function去进行解决.我们接下来使用2种方式去实现这个需求.

数据准备

我们在hive上创建一个external表(名字person表),执行如下代码：

create external table person(name string,idcard string)ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'STORED as TEXTFILE;

该表两个字段，一个为name，另一个为idcard
数据格式如下:

neil    411326199402110030pony    41132519950911004xjcak    12312423454556561tony    412345671234908

field分隔符使用\t
我们将数据放入hive的warehouse中:

hdfs dfs -put person.txt /user/hive/warehouse/test_neil.db/person

执行select，我们发现数据已经进入到hive了.

使用Hive Function去实现

我们可以执行一下的hql去实现

select idcard,case when length(idcard) = 18 then             case when substring(idcard,-2,1) % 2 = 1 then '男'              when substring(idcard,-2,1) % 2 = 0 then '女'              else 'unknown' end      when length(idcard) = 15 then             case when substring(idcard,-1,1) % 2 = 1 then '男'            when substring(idcard,-1,1) % 2 = 0 then '女'            else 'unknown' end     else '不合法' end from person;

得到的结果如下(beeline下)：

+---------------------+------+--+|       idcard        | _c1  |+---------------------+------+--+| 12312423454556561   | 不合法  || 123124234545565     | 男    || 411325199308110030  | 男    || 41132519950911004x  | 女    |

UDF编写

如下是我们的udf代码：

# -*- coding: utf-8 -*-import sysfor line in sys.stdin:    detail = line.strip().split("\t")    if len(detail) != 2:        continue    else:        name = detail[0]        idcard = detail[1]        if len(idcard) == 15:            if int(idcard[-1]) % 2 == 0:                print("\t".join([name,idcard,"女"]))            else:                print("\t".join([name,idcard,"男"]))        elif len(idcard) == 18:            if int(idcard[-2]) % 2 == 0:                print("\t".join([name,idcard,"女"]))            else:                print("\t".join([name,idcard,"男"]))        else:            print("\t".join([name,idcard,"身份信息不合法!"]))

这里我们使用python的重定向，将hive控制台的输出进行split，split默认使用的为\t.然后根据split后的idcard的倒数第二位进行判断这个人的性别.

　测试

我们在hive中去执行查询时，报错的提示不是很详细.我们可以使用cat指令去测试python脚本的执行效果.
我们在终端中执行如下指令:

cat person.txt|python person.py

输入结果如下：

neil    411325199308110030  男pony    41132519950911004x  女jack    12312423454556561   身份信息不合法!tony    123124234545565 男

说明我们的解析是成功的.

使用

我们在hive中使用python定义的UDF函数要借助transform函数去执行.
transform函数的语法如下:

SELECT TRANSFORM (<columns>)USING 'python <python_script>'AS (<columns>)FROM <table>;

transfrom和as的columns的个数不必一致.
我们首先需要将我们的person.py加载入

我们在hive中去执行如下代码:

add file /xxx/person.py

xxx为本地文件的路径.
然后使用transform函数执行:

select transform(name,idcard) USING 'python person.py'  AS (name,idcard,gender) from person;

我们同样可以得到如下的结果：

neil    411325199308110030  男pony    41132519950911004x  女jack    12312423454556561   身份信息不合法!tony    123124234545565 男