hive的存储过程以及自定义函数的SQL

Hive支持自定义函数和存储过程，以下是它们的SQL语法。

1. 自定义函数：

创建函数：

CREATE FUNCTION function_name AS function_class_name [USING JAR|FILES|ARCHIVE 'file_uri' [, JAR|FILES|ARCHIVE 'file_uri' ]*];

删除函数：

DROP FUNCTION [IF EXISTS] function_name;

使用函数：

SELECT function_name(column) FROM table_name;

2. 存储过程：

创建存储过程：

CREATE [TEMPORARY] PROCEDURE procedure_name [IN|OUT|INOUT param_name data_type [, ...]]
BEGIN
  statement;
  ...
END;

删除存储过程：

DROP PROCEDURE [IF EXISTS] procedure_name;

调用存储过程：

CALL procedure_name(param1, param2, ...);

相关问题

使用java编写hive的自定义udaf函数

### 回答1：

可以使用Java语言编写Hive的自定义UDAF函数，但需要使用Hadoop Streaming API和Hadoop MapReduce API，并且需要确保实现的UDAF函数符合Hive的语义规范。

### 回答2：
Hive是一个开源的大数据仓库系统，用于处理和分析大规模结构化数据。Hive提供了丰富的函数库，以支持各种用例。除了内置函数外，Hive还支持自定义函数，其中包括自定义UDAF（用户定义的聚合函数）。

使用Java编写Hive的自定义UDAF函数可以按照以下步骤进行：

1. 创建一个Java类，用于实现自定义的UDAF函数。这个类需要继承Hive的GenericUDAFResolver2接口，并实现其中的方法。
2. 在Java类中，需要定义输入参数类型、中间状态类型和输出类型。根据自定义UDAF函数的需求，可以使用Hive提供的数据类型，如IntWritable、DoubleWritable等。
3. 在Java类中，需要实现initialize、iterate、merge和terminatePartial等方法，用于初始化和处理计算逻辑。
- initialize方法用于初始化中间状态；
- iterate方法用于迭代处理每一行输入数据；
- merge方法用于合并不同mapper或reducer的中间状态；
- terminatePartial方法用于返回部分聚合结果。
4. 在Java类中，需要实现terminate方法，用于返回最终的聚合结果。
5. 编译Java类，并将生成的jar文件添加到Hive的classpath中。
6. 在Hive中，使用CREATE FUNCTION语句创建自定义UDAF函数，并指定使用的jar文件和Java类名。
7. 在Hive中，可以使用自定义UDAF函数进行聚合操作，例如使用SELECT语句。

编写Java类时，需要根据自定义UDAF函数的需求进行逻辑的实现。在编写完成后，应当进行测试和调试，确保函数的正确性和性能。

通过以上步骤，就可以使用Java编写Hive的自定义UDAF函数，以满足特定的需求，对大规模结构化数据进行聚合和分析。

### 回答3：
使用Java编写Hive的自定义UDAF函数需要以下步骤：

1. 创建一个Java类，实现Hive中的GenericUDAFEvaluator接口。该接口定义了自定义UDAF函数的行为。
2. 在类中实现五个方法：init()、iterate()、terminatePartial()、merge()和terminate()。
- init()方法用于初始化函数的内部状态。
- iterate()方法用于每次处理输入值。
- terminatePartial()方法在部分聚合完成后返回部分结果。
- merge()方法用于合并部分结果。
- terminate()方法在整个聚合完成后返回最终结果。
3. 在类中定义一个静态内部类，实现AggregationBuffer接口，用于存储聚合结果的中间状态。
4. 在类中重写toString()方法，用于返回自定义聚合函数的名称。
5. 在Hive中使用CREATE FUNCTION语句注册自定义UDAF函数，指定Java类的路径和函数名称。

下面是一个示例：

import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDAF;
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDAFEvaluator;
import org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.ObjectInspector;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.StandardListObjectInspector;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.StandardPrimitiveObjectInspector;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class CustomUDAF extends UDAF {
  
  public static class Evaluator implements UDAFEvaluator {
    private List<Double> values;

    @Override
    public void init() throws HiveException {
      values = new ArrayList<Double>();
    }

    // 输入值处理
    public boolean iterate(Double value) throws HiveException {
      if (value != null) {
        values.add(value);
      }
      return true;
    }

    // 返回部分结果
    public List<Double> terminatePartial() {
      return values;
    }

    // 合并部分结果
    public boolean merge(List<Double> other) {
      if (other != null) {
        values.addAll(other);
      }
      return true;
    }

    // 返回最终结果
    public Double terminate() {
      Double sum = 0.0;
      for (Double value : values) {
        sum += value;
      }
      return sum;
    }
    
    // 定义输入和输出值的类型
    public ObjectInspector init(Mode m, ObjectInspector[] parameters) throws HiveException {
      return StandardListObjectInspector
            .getListObjectInspector(StandardPrimitiveObjectInspector.PrimitiveCategory.DOUBLE);
    }
  }

  @Override
  public String toString() {
    return "custom_udaf";
  }
}

在Hive中使用以下命令注册UDAF函数：

CREATE FUNCTION custom_udaf AS 'com.example.CustomUDAF' USING JAR 'path/to/custom_udaf.jar';

然后可以在Hive中使用自定义UDAF函数进行聚合操作，例如：

SELECT column, custom_udaf(column) AS sum FROM table GROUP BY column;

hive sql boy

Hive SQL是一种基于Hadoop的数据仓库工具，它提供了类似于SQL的查询语言，用于处理大规模的结构化和半结构化数据。Hive SQL可以将SQL语句转换为MapReduce任务，在Hadoop集群上进行分布式计算和数据处理。

Hive SQL的特点包括：
1. 类SQL语法：Hive SQL使用类似于传统关系型数据库的SQL语法，使得开发人员可以更容易地使用和理解。
2. 扩展性：Hive SQL可以处理PB级别的数据，并且可以与其他Hadoop生态系统工具（如HBase、Spark等）无缝集成。
3. 数据仓库功能：Hive SQL支持数据的存储、查询、分析和转换，可以满足数据仓库的需求。
4. 用户定义函数（UDF）：Hive SQL允许用户编写自定义函数，以满足特定的数据处理需求。
5. 数据分区和桶：Hive SQL支持数据的分区和桶，可以提高查询性能和数据管理效率。