hive中如何创建UDTF函数

可以使用CREATE FUNCTION语句来创建UDTF函数。首先需要定义函数名称、输入参数和输出参数的数据类型，然后编写函数体。例如：

CREATE FUNCTION explode_array AS 'org.apache.hadoop.hive.contrib.udtf.example.ExplodeArrayUDTF' USING JAR 'hdfs://localhost:9000/user/hive/udtf.jar';

其中，explode_array是函数名称，org.apache.hadoop.hive.contrib.udtf.example.ExplodeArrayUDTF是函数体，udtf.jar是包含函数体的JAR文件路径。

相关问题

hive自定义函数udtf

UDTF(User-Defined Table-Generating Functions) 是Hive中的一种自定义函数，用于解决输入一行输出多行（一对多映射）的需求。UDTF函数可以将输入的一行数据转换成多行数据，并将这些数据作为表返回给用户。UDTF函数在执行过程中通常会使用explode函数或者lateral view语法来展开输入数据。

在使用UDTF函数时，需要先将自定义函数的jar包添加到Hive的类路径中，然后通过create temporary function语句来创建临时函数并指定函数的类路径，最后在查询中使用UDTF函数的语法进行数据处理。

例如，使用UDTF函数将输入的一列数据按照分隔符拆分成多行数据，并返回一个包含拆分结果的表：

hive> add jar /path/to/udtf.jar; -- 添加UDTF函数的jar包
Added [/path/to/udtf.jar] to class path

hive> create temporary function split_string as 'com.example.SplitStringUDTF'; -- 创建临时函数

hive> select split_string(column, ',') from table; -- 使用UDTF函数进行数据处理

hive自定义udtf函数

Hive中的UDTF是用户定义的表生成函数，可以将一行输入转换为多行输出。以下是Hive中自定义UDTF函数的一些步骤：

1. 创建一个Java类，实现org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDTF接口。该接口需要实现initialize方法、process方法和close方法。

2. 在initialize方法中，可以获取函数的参数，例如输入列的名称和类型等。

3. 在process方法中，可以实现业务逻辑，并将结果输出到Collector对象中。

4. 在close方法中，可以进行一些清理工作。

5. 将Java类打包成jar文件，并上传到Hive中。

6. 在Hive中，使用ADD JAR命令加载jar文件。

7. 创建UDTF函数，使用CREATE FUNCTION命令，并指定INPUT格式和OUTPUT格式等参数。

8. 在Hive中使用UDTF函数，例如使用SELECT语句进行查询。

下面是一个简单的例子：

import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDFArgumentException;
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDFArgumentLengthException;
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDFArgumentTypeException;
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDFReturnType;
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.description.JavaUDF;
import org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException;
import org.apache.hadoop.hive.ql.udf.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.StructObjectInspector;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.primitive.PrimitiveObjectInspectorFactory;

import java.util.ArrayList;

@JavaUDF(description = "Split a string and output multiple rows", name = "explode_string", returnType = UDFReturnType.TABLE)
public class ExplodeStringUDTF extends GenericUDTF {
    @Override
    public StructObjectInspector initialize(ObjectInspector[] args) throws UDFArgumentException {
        if (args.length != 1) {
            throw new UDFArgumentLengthException("explode_string takes only one argument");
        }

        if (!args[0].getCategory().equals(ObjectInspector.Category.PRIMITIVE)) {
            throw new UDFArgumentTypeException(0, "explode_string takes only primitive types");
        }

        ArrayList<String> fieldNames = new ArrayList<String>();
        ArrayList<ObjectInspector> fieldOIs = new ArrayList<ObjectInspector>();
        fieldNames.add("value");
        fieldOIs.add(PrimitiveObjectInspectorFactory.javaStringObjectInspector);
        return ObjectInspectorFactory.getStandardStructObjectInspector(fieldNames, fieldOIs);
    }

    @Override
    public void process(Object[] args) throws HiveException {
        String input = args[0].toString();
        String[] tokens = input.split(",");
        for (String token : tokens) {
            String[] fields = {token};
            forward(fields);
        }
    }

    @Override
    public void close() throws HiveException {
    }
}

在Hive中，可以使用以下命令创建UDTF函数：

CREATE FUNCTION explode_string AS 'com.example.ExplodeStringUDTF' USING JAR 'hdfs:///path/to/jar/file.jar';

使用以下命令查询数据：

SELECT * FROM (SELECT 'a,b,c' AS input) s LATERAL VIEW explode_string(s.input) myTable AS myColumn;

上述查询结果为：

myColumn
-------
a
b
c