hive 查看自定义函数

时间: 2023-11-07 21:15:15 浏览: 82

hive的自定义函数

### Hive的自定义函数（UDF）详解 #### 一、引言在大数据处理领域，Apache Hive 是一个广泛使用的数据仓库工具，它提供了一种SQL-like查询语言——HiveQL，使用户能够轻松地对存储在Hadoop文件系统中的大规模数据集进行数据汇总、特殊查询和其他统计分析。然而，在某些情况下，Hive内置的功能可能不足以满足特定需求，这时就需要使用自定义函数（UDF）来扩展Hive的能力。 #### 二、Hive UDF概述 Hive支持三种类型的自定义函数：用户定义的函数（UDF）、用户定义的聚合函数（UDAF）和用户定义的表生成函数（UDTF）。本篇文章主要介绍UDF的实现方法。 ##### 2.1 UDF的作用 - **扩展性**：允许开发人员根据具体业务需求编写自定义逻辑，极大地增强了Hive的灵活性和功能。 - **可重用性**：一旦编写并部署，可以在多个Hive查询中重复使用这些自定义函数，提高代码复用率。 ##### 2.2 UDF的编写步骤 1. **继承UDF类**：所有Hive UDF都必须继承自`org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF`类。 2. **重写evaluate方法**：这是UDF的核心部分，用于定义函数的具体逻辑。该方法根据传入的参数执行相应的操作，并返回结果。 #### 三、UDF示例详解下面是一个简单的自定义UDF示例，用于格式化时间戳为指定日期格式： ```java import java.text.ParseException; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Date; import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF; import org.apache.hadoop.hive.serde2.io.TimestampWritable; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; public class UDFNowDate extends UDF { private SimpleDateFormat formatter; private Text defaultFormat = new Text("yyyy-MM-dd HH:mm:ss"); private Text result = new Text(); private Text lastFormat = new Text(); public LongWritable result1 = new LongWritable(); public UDFNowDate() { } // 返回当前时间戳 public Text evaluate() { Date date = new Date(); result1.set(date.getTime() / 1000); return evaluate(result1, defaultFormat); } // 将Unix时间戳转换为指定格式的日期字符串 public Text evaluate(LongWritable unixtime, Text format) { if (unixtime == null || format == null) { return null; } return eval(unixtime.get(), format); } private Text eval(long unixtime, Text format) { if (!format.equals(lastFormat)) { formatter = new SimpleDateFormat(format.toString()); lastFormat.set(format); } Date date = new Date(unixtime * 1000L); result.set(formatter.format(date)); return result; } } ``` #### 四、运行自定义函数 ##### 4.1 编译并部署 1. **编译成jar**：首先需要将编写的UDF代码编译成jar文件。 2. **拷贝至Hive目录**：将编译好的jar文件拷贝到Hive的bin目录中，并将其添加到Hive的classpath中。 3. **验证添加**：通过`hive> add jar my_udf.jar;`命令添加jar文件，然后使用`hive> list jars;`来确认是否成功添加。 ##### 4.2 注册与使用 1. **注册函数**：使用`CREATE TEMPORARY FUNCTION t5m AS 'com.xx.udf.Trunc5min';`命令注册临时函数。 2. **调用函数**：在Hive查询中使用注册的UDF，例如`hive> select my_lower(col) from a;`。 3. **删除函数**：如果不再需要该函数，可以使用`DROP TEMPORARY FUNCTION t5m;`命令删除。 ##### 4.3 通过修改源码集成另一种方式是直接将UDF添加到Hive的源码中： 1. **复制到源码目录**：将自定义UDF的Java文件复制到`{Hive_source}\ql\src\java\org\apache\hadoop\hive\ql\udf`目录。 2. **修改注册文件**：在`FunctionRegistry.java`文件中导入自定义UDF类，并使用`registerUDF("自定义函数名称", 自定义类名.class, false);`注册函数。 3. **编译部署**：重新编译整个Hive项目，并将编译好的`hive-exec-0.9.0.jar`替换旧版本jar包部署到Hive服务器上。 #### 五、总结通过本文介绍，我们了解了Hive UDF的基本概念及其编写与使用方法。使用UDF可以显著增强Hive的功能，使其更好地适应复杂的数据处理需求。希望本文能够帮助你在实际工作中更好地利用Hive UDF解决实际问题。

在Hive中，可以通过以下命令来查看自定义函数： ``` SHOW FUNCTIONS; ``` 这条命令会列出所有可用的函数，包括Hive内置函数和自定义函数。其中，自定义函数通常以"UDF"开头，表示用户自定义函数。通过查看函数列表，您可以找到并了解Hive中支持的各种自定义函数。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [Hive 自定义函数](https://blog.csdn.net/weixin_56046673/article/details/126478183)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* [Hive自定义函数](https://download.csdn.net/download/weixin_38733333/14885908)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

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