hive udtf 怎么写

Hive UDTF（User-Defined Table-Generating Function）是一种自定义函数，可以用于生成表格数据。下面是编写Hive UDTF的基本步骤：

1. 继承Hive UDTF类（org.apache.hadoop.hive.ql.udtf.generic.GenericUDTF）。

2. 实现一个或多个方法，例如initialize()、process()和close()。

3. 在process()方法中生成输出数据并使用forward()方法将其发送到Hive中。

4. 定义输入参数和输出列的元数据。可以使用@UDFType、@UDF和@Description注解来指定元数据。

5. 将UDTF打包成JAR文件并将其添加到Hive的CLASSPATH中。

6. 在Hive中创建函数并使用它。

下面是一个示例UDTF，它将输入字符串拆分为单词并将每个单词输出为一行：

import org.apache.hadoop.hive.ql.udtf.generic.GenericUDTF;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.ObjectInspector;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.ObjectInspectorFactory;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.StandardListObjectInspector;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.primitive.PrimitiveObjectInspectorFactory;
import java.util.ArrayList;

public class SplitUDTF extends GenericUDTF {
  private final ArrayList<Object[]> output = new ArrayList<>();

  @Override
  public StructObjectInspector initialize(ObjectInspector[] args) throws UDFArgumentException {
    if (args.length != 1) {
      throw new UDFArgumentException("SplitUDTF takes exactly one argument");
    }
    if (args[0].getCategory() != ObjectInspector.Category.PRIMITIVE 
        || !args[0].getTypeName().equals("string")) {
      throw new UDFArgumentException("SplitUDTF takes a string as its argument");
    }
    final StandardListObjectInspector outputOI = ObjectInspectorFactory.getStandardListObjectInspector(
        PrimitiveObjectInspectorFactory.javaStringObjectInspector);
    return ObjectInspectorFactory.getStandardStructObjectInspector(
        new ArrayList<String>() {{ add("word"); }},
        new ArrayList<ObjectInspector>() {{ add(outputOI); }});
  }

  @Override
  public void process(Object[] args) throws HiveException {
    final String input = args[0].toString();
    final String[] words = input.split("\\s+");
    for (final String word: words) {
      output.add(new Object[] { word });
    }
  }

  @Override
  public void close() throws HiveException {
    for (final Object[] row: output) {
      forward(row);
    }
  }
}

使用@UDFType、@UDF和@Description注解指定元数据：

@UDFType(deterministic = true)
@UDF(
    name = "split",
    description = "Splits a string into words",
    returnType = "array<string>",
    extended = "Example: SELECT split('hello world') AS words FROM table")
public class SplitUDTF extends GenericUDTF {
  ...
}

在Hive中创建函数并使用它：

ADD JAR /path/to/split-udtf.jar;
CREATE FUNCTION split AS 'SplitUDTF';
SELECT split('hello world') AS words;