udf、udaf、udtf怎么用

小编给大家分享一下udf、udaf、udtf怎么用，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！

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一、UDF

1、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。

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;

结果是17.1，UDF将类型为Int的参数转化成double。类型的饮食转换是通过UDFResolver来进行控制的。

三、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）

 

四、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。

4、以下为一个求平均数的UDAF：

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 merge(AvgState 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; 
DESCRIBE FUNCTION ;

 

UDTF步骤：

1.必须继承org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDTF
2.实现initialize, process, close三个方法
3.UDTF首先会
     a.调用initialize方法，此方法返回UDTF的返回行的信息（返回个数，类型）
     b.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
     c.最后close()方法调用，对需要清理的方法进行清理

---

Java代码 

public class GenericUDTFExplode extends GenericUDTF {  

  

  private ListObjectInspector listOI = null;  

  

  @Override  

  public void close() throws HiveException {  

  }  

  

  @Override  

  public StructObjectInspector initialize(ObjectInspector[] args) throws UDFArgumentException {  

    if (args.length != 1) {  

      throw new UDFArgumentException("explode() takes only one argument");  

    }  

  

    if (args[0].getCategory() != ObjectInspector.Category.LIST) {  

      throw new UDFArgumentException("explode() takes an array as a parameter");  

    }  

    listOI = (ListObjectInspector) args[0];  

  

    ArrayList fieldNames = new ArrayList();  

    ArrayList fieldOIs = new ArrayList();  

    fieldNames.add("col");  

    fieldOIs.add(listOI.getListElementObjectInspector());  

    return ObjectInspectorFactory.getStandardStructObjectInspector(fieldNames,  

        fieldOIs);  

  }  

  

  private final Object[] forwardObj = new Object[1];  

  

  @Override  

  public void process(Object[] o) throws HiveException {  

    List list = listOI.getList(o[0]);  

    if(list == null) {  

      return;  

    }  

    for (Object r : list) {  

      forwardObj[0] = r;  

      forward(forwardObj);  

    }  

  }  

  

  @Override  

  public String toString() {  

    return "explode";  

  }  

10、wiki链接：http://wiki.apache.org/hadoop/Hive/LanguageManual/UDF

Deploying Jars for User Defined Functions and User Defined SerDes

In order to start using your UDF, you first need to add the code to the classpath:

By default, it will look in the current directory. You can also specify a full path:

Your jar will then be on the classpath for all jobs initiated from that session. To see which jars have been added to the classpath you can use:

See Hive CLI for full syntax and more examples.

As of Hive 0.13, UDFs also have the option of being able to specify required jars in the CREATE FUNCTION statement:

This will add the jar to the classpath as if ADD JAR had been called on that jar. 

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