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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。
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;
}
}
}
}
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。
参考文档
http://wiki.apache.org/hadoop/Hive/LanguageManual/UDF
http://wiki.apache.org/hadoop/Hive/DeveloperGuide/UDTF
http://www.slideshare.net/pauly1/userdefined-table-generating-functions
转自 http://blog.csdn.net/tylgoodluck/article/details/7003083
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原文地址：http://www.cnblogs.com/zhaochunhua/p/6814525.html
