hive的自定义函数类型

Hive的自定义函数可以分为以下几类：

1. UDF（User-Defined Function）：用户定义的函数，可以接受一个或多个输入参数，处理后返回一个输出值。UDF可以是一元函数，二元函数，或者N元函数。

2. UDAF（User-Defined Aggregation Function）：用户定义的聚合函数，可以接受多个输入参数，并返回一个聚合结果。例如，计算平均值、总和等。

3. UDTF（User-Defined Table-Generating Function）：用户定义的表生成函数，可以接受一个或多个输入参数，处理后返回多个输出值，生成一个表。例如，explode函数可以将一个数组字段展开为多行。

其中，UDF和UDAF是最常用的自定义函数类型。UDTF主要用于将一行数据拆分成多行，或者将多行数据合并成一行。

相关问题

hive自定义函数demo

### 回答1：
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它提供了动态分区、Bucketing、压缩等高级特性，能够方便地支持大规模的数据仓库查询和分析。

Hive中的自定义函数（UDF）是扩展Hive功能的一种方法，它允许用户自定义自己的函数来处理Hive中的数据。下面我们来介绍一下Hive自定义函数的示例（demo）。

首先，我们需要在Hive中创建一个自定义函数。创建自定义函数的步骤如下：

1. 编写Java代码来实现自定义函数的逻辑。例如，我们可以编写一个函数来计算字符串的长度。

package com.example;

import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;
import org.apache.hadoop.io.Text;

public class StringLengthUDF extends UDF {
  public int evaluate(Text str) {
    if (str == null) {
      return 0;
    }
    return str.toString().length();
  }
}

2. 将Java代码编译为Jar文件，并将其上传到Hive所在的服务器上。

3. 在Hive中创建一个函数，指定函数的名称和Jar文件的路径。

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

现在我们已经成功地创建了一个自定义函数。我们可以在Hive中使用这个函数来处理数据。

例如，我们可以使用这个自定义函数来计算字符串的长度：

SELECT name, string_length(description) AS length FROM my_table;

以上示例中，我们调用了自定义函数"string_length"来计算"my_table"表中"description"列的长度，并将结果别名为"length"。

通过自定义函数，我们可以方便地实现各种复杂的数据处理逻辑，从而更加灵活和高效地使用Hive进行数据分析。

### 回答2：
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它提供了一个SQL接口来查询和分析大规模数据。Hive支持自定义函数以满足特定业务需求。

编写Hive自定义函数的示例，步骤如下：

1. 创建一个Java类，命名为CustomFunction，该类需要继承Hive UDF（User Defined Function）基类。
2. 实现Hive UDF需要重写evaluate方法，该方法用于处理输入参数并返回计算结果。例如，我们可以实现一个自定义函数来计算两个整数之和：

   import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;
   public class CustomFunction extends UDF {
       public int evaluate(int a, int b) {
           return a + b;
       }
   }

3. 使用Maven或其他构建工具将Java类打包成JAR文件。
4. 将JAR文件上传到Hive所在的机器上（例如Hadoop集群的某个节点）。
5. 在Hive中加载自定义函数：

   ADD JAR /path/to/CustomFunction.jar;
   CREATE TEMPORARY FUNCTION custom_sum AS 'com.example.CustomFunction';

这里的`/path/to/CustomFunction.jar`是JAR文件的路径，`com.example.CustomFunction`是自定义函数的包和类名。
6. 使用自定义函数进行计算：

   SELECT custom_sum(2, 3);

这将返回计算结果，即5。

通过编写自定义函数，我们可以在Hive中实现更复杂的业务逻辑。在实际应用中，还可以通过参数的类型和数量的不同实现更多种类的自定义函数，以满足具体的数据处理需求。

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