hive中自定义函数开发

Hive中的自定义函数（UDF）可以使用Java或Python编写，下面分别介绍两种语言的自定义函数开发。

1. Java自定义函数开发

Java自定义函数需要实现org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDF接口，该接口定义了五个方法，分别是：

- initialize：初始化方法，用于获取函数参数信息。
- getDisplayString：获取函数的显示字符串，用于在EXPLAIN语句中展示函数信息。
- evaluate：函数计算方法，用于计算函数的返回值。
- getReturnType：获取函数的返回类型。
- getArgumentTypes：获取函数的参数类型。

下面是一个示例代码，实现了一个将字符串转换为大写的自定义函数：

package com.example.udf;

import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.Description;
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;
import org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDF;
import org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDFUtils;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.ObjectInspector;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.ObjectInspectorConverters;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.primitive.PrimitiveObjectInspectorFactory;
import org.apache.hadoop.io.Text;

@Description(name = "to_upper", value = "_FUNC_(str) - Convert string to upper case", extended = "Example:\n"
    + "  > SELECT _FUNC_('hello') FROM src LIMIT 1;\n")
public class ToUpperUDF extends UDF {
  public Text evaluate(Text input) {
    if (input == null) {
      return null;
    }
    return new Text(input.toString().toUpperCase());
  }
}

2. Python自定义函数开发

Python自定义函数需要继承org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF类，并实现evaluate方法，该方法用于计算函数的返回值。下面是一个示例代码，实现了一个将字符串转换为小写的自定义函数：

from org.apache.hadoop.hive.ql.exec import UDF
from org.apache.hadoop.io import Text

class ToLowerUDF(UDF):
    def evaluate(self, input):
        if input is None:
            return None
        return Text(input.toString().lower())

以上是Java和Python自定义函数的示例代码，开发者可以根据实际需求编写自己的自定义函数，并在Hive中使用。注意，自定义函数需要先打包成jar文件或python文件，然后通过ADD JAR或ADD FILE命令添加到Hive中。