2.UDF jar 包中的自定义UDF 类名，不能和现有UDF 类，在包名+类名上，完全相同。 3.如果在udf 工程中，手动添加hive 等jar 包依赖，需要保证添加的hive和hadoop 等依赖包，来自于即将使用这个udf jar的集群。详细解释一下

2.UDF jar包中的自定义UDF类名不能和现有UDF类完全相同，这是因为UDF的类名是在Hive执行时被加载的，如果类名相同就会发生冲突，导致Hive无法识别哪个UDF是需要执行的。因此，为了避免这种情况，我们需要给自定义UDF类起一个独特的名称，最好是包含自己的命名空间，以确保唯一性。

3.如果在UDF工程中需要手动添加Hive等Jar包依赖，需要保证添加的Hive和Hadoop等依赖包，来自于即将使用这个UDF Jar的集群。这是因为Hive和Hadoop的版本可能会不同，如果使用了不兼容的版本，可能会导致UDF无法正常执行。因此，在添加Jar包依赖时，需要确认使用的Hive和Hadoop版本，然后选择相应的Jar包进行添加。最好是使用和集群一致的Hive和Hadoop版本，以确保UDF的兼容性和稳定性。

相关问题

add jar /myJar.udf11.jar 没有问题 create temporary function my_udf as 'myjar.Wuhaha'; 有问题

在Hive中添加自定义Java UDF（User Defined Function）时，通常会按照以下步骤操作：

1. **创建UDF函数**[^1]:
使用`CREATE FUNCTION`语句指定函数名、JAR路径以及要使用的类名，如示例中所示：

   CREATE FUNCTION AES 
   AS 'com.mingyang.AesDecryptUDF'
   USING JAR 'hdfs://nameservice1/user/lib/common_udf.jar',
   JAR 'hdfs://nameservice1/user/lib/fastjson2-2.0.16.jar';

同样地，对于另一个函数`NormCurrencyType`：

   CREATE FUNCTION NormCurrencyType 
   AS 'com.mingyang.GetNormCurrencyTypeUDF'
   USING JAR 'hdfs://nameservice1/user/lib/GetNormCurrencyTypeUDF.jar';

2. **加载Hive**:
添加了新函数后，可能需要重新加载Hive元数据以使这些更改生效。这通常是通过`RELOAD DATABASE`或`MSCK REPAIR TABLE`来完成。

3. **测试UDF**[^2]:
你可以尝试在查询中调用这些函数来测试它们是否正常工作。例如：

   SELECT my_udf('your_input') FROM your_table;

然而，当你说`add jar /myJar.udf11.jar`存在问题时，可能是jar文件路径错误、权限不足、类未找到或者jar内函数签名与Hive期望不符等原因。具体问题取决于日志信息。可能需要检查以下几点：
- 确认`/myJar.udf11.jar`的实际路径正确无误。
- Hive用户具有访问该jar文件的权限。
- jar内的函数名称、参数和返回类型是否与创建函数时匹配。

如何在Hive中加载自定义的UDF JAR？

在Hive中加载自定义的User Defined Function (UDF) JAR需要以下几个步骤[^2]：

1. 首先，确保你已经将你的Java代码编译并打包成JAR文件，比如`parsejsonarray.jar`。

2. 打开Hive的命令行界面（Hive shell）。

3. 使用`ADD JAR`命令添加JAR文件到Hive的元存储中，这使得Hive能够访问你的函数库。例如：

   hive > ADD JAR /path/to/parsejsonarray.jar;

4. 创建一个函数，指定其名称和在JAR中的全限定类名。这里是创建名为`parse_json_array`的函数，它使用`ParseJSONArrayUDF`类：

   hive > CREATE FUNCTION parse_json_array AS 'ParseJSONArrayUDF' USING JAR 'parsejsonarray.jar';

完成这些操作后，你就可以在Hive SQL查询中使用`parse_json_array`函数来解析JSON数组了。