标签：dem 返回 set path 调用 sql todo err map
UDF只能实现一进一出的操作。
定义udf 计算两个数最小值 public class Min extends UDF { public Double evaluate(Double a, Double b) { if (a == null) a = 0.0; if (b == null) b = 0.0; if (a >= b) { return b; } else { return a; } } } a）把程序打成jar包 b）添加jar包：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）销毁临时函数：hive> DROP TEMPORARY FUNCTION add_example;
用来解决输入一行输出多行
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
例子：切分”key:value;key:value”字符串，返回结果为key, value两个字段。 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; } } } }
a）把程序打成jar包 b）添加jar包：add jar /run/jar/udf_test.jar; c）创建临时函数：CREATE TEMPORARY FUNCTION explode_map AS ‘cn.itcast.hive.udtf.ExplodeMap‘; d）销毁临时函数：hive> DROP TEMPORARY FUNCTION add_example;
udtf的使用：
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。 create table src(properties String); vi src.txt key1:value1;key2:value2; load data local inpath ‘/root/hivedata/src.txt‘ into table src; 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;
等同与SQL中常用的SUM()，AVG()，也是聚合函数；
UDAF实现多进一出
UDAF实现有简单与通用两种方式：
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDAF; import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDAFEvaluator; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; //UDAF是输入多个数据行，产生一个数据行 //用户自定义的UDAF必须是继承了UDAF，且内部包含多个实现了exec的静态类 public class MaxiNumber extends UDAF { public static class MaxiNumberIntUDAFEvaluator implements UDAFEvaluator { // 最终结果 private IntWritable result; // 负责初始化计算函数并设置它的内部状态，result是存放最终结果的 @Override public void init() { result = null; } // 每次对一个新值进行聚集计算都会调用iterate方法 public boolean iterate(IntWritable value) { if (value == null) return false; if (result == null) result = new IntWritable(value.get()); else result.set(Math.max(result.get(), value.get())); return true; } // Hive需要部分聚集结果的时候会调用该方法 // 会返回一个封装了聚集计算当前状态的对象 public IntWritable terminatePartial() { return result; } // 合并两个部分聚集值会调用这个方法 public boolean merge(IntWritable other) { return iterate(other); } // Hive需要最终聚集结果时候会调用该方法 public IntWritable terminate() { return result; } } }
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原文地址：https://www.cnblogs.com/alexzhang92/p/11072893.html
