hive udf udaf udtf区别
时间: 2023-04-21 21:03:56 浏览: 101
Hive中的UDF、UDAF和UDTF是三种不同的函数类型。
UDF(User-Defined Function)是用户自定义函数,用于对单个输入参数进行转换并返回一个输出值。
UDAF(User-Defined Aggregate Function)是用户自定义聚合函数,用于对多个输入参数进行聚合并返回一个输出值。
UDTF(User-Defined Table-Generating Function)是用户自定义表生成函数,用于生成一个或多个输出表。
总的来说,UDF用于单个值的转换,UDAF用于多个值的聚合,UDTF用于生成表格数据。
相关问题
使用sparksql 和 hive api 代码实现用户自定义函数udf udaf udtf
使用SparkSQL和Hive API,可以通过以下步骤实现用户自定义函数(UDF)、聚合函数(UDAF)和表生成函数(UDTF):
1. 编写自定义函数的代码,例如:
```
// UDF
def myUDF(str: String): Int = {
str.length
}
// UDAF
class MyUDAF extends UserDefinedAggregateFunction {
override def inputSchema: StructType = StructType(StructField("value", StringType) :: Nil)
override def bufferSchema: StructType = StructType(StructField("count", IntegerType) :: Nil)
override def dataType: DataType = IntegerType
override def deterministic: Boolean = true
override def initialize(buffer: MutableAggregationBuffer): Unit = {
buffer(0) = 0
}
override def update(buffer: MutableAggregationBuffer, input: Row): Unit = {
buffer(0) = buffer.getInt(0) + input.getString(0).length
}
override def merge(buffer1: MutableAggregationBuffer, buffer2: Row): Unit = {
buffer1(0) = buffer1.getInt(0) + buffer2.getInt(0)
}
override def evaluate(buffer: Row): Any = {
buffer.getInt(0)
}
}
// UDTF
class MyUDTF extends GenericUDTF {
override def initialize(args: Array[ConstantObjectInspector]): StructObjectInspector = {
// 初始化代码
}
override def process(args: Array[DeferedObject]): Unit = {
// 处理代码
}
override def close(): Unit = {
// 关闭代码
}
}
```
2. 将自定义函数注册到SparkSQL或Hive中,例如:
```
// SparkSQL中注册UDF
spark.udf.register("myUDF", myUDF _)
// Hive中注册UDF
hiveContext.sql("CREATE TEMPORARY FUNCTION myUDF AS 'com.example.MyUDF'")
// Hive中注册UDAF
hiveContext.sql("CREATE TEMPORARY FUNCTION myUDAF AS 'com.example.MyUDAF'")
// Hive中注册UDTF
hiveContext.sql("CREATE TEMPORARY FUNCTION myUDTF AS 'com.example.MyUDTF'")
```
3. 在SQL语句中使用自定义函数,例如:
```
-- 使用SparkSQL中的UDF
SELECT myUDF(name) FROM users
-- 使用Hive中的UDF
SELECT myUDF(name) FROM users
-- 使用Hive中的UDAF
SELECT myUDAF(name) FROM users GROUP BY age
-- 使用Hive中的UDTF
SELECT explode(myUDTF(name)) FROM users
```
以上就是使用SparkSQL和Hive API实现用户自定义函数(UDF、UDAF、UDTF)的步骤。
hive的UDF,UDAF,UDTF
在Hive中,UDF(User Defined Function)、UDAF(User Defined Aggregation Function)和UDTF(User Defined Table-Generating Function)是用户自定义的函数类型,可以用于增强Hive的功能。
1. UDF:用户自定义函数,用于对单个数据进行转换或计算,例如对一个字符串进行大小写转换、计算两个数的和等。UDF可以接收一个或多个输入参数,并返回一个输出结果。
2. UDAF:用户自定义聚合函数,用于对多个数据进行聚合计算,例如计算平均值、最大值、最小值等。UDAF可以接收多个输入参数,并返回一个输出结果。
3. UDTF:用户自定义表生成函数,用于将一条输入数据拆分成多行输出,例如将一个字符串按照指定分隔符分割成多行等。UDTF可以接收一个或多个输入参数,并返回多行输出结果。
Hive支持使用Java和Scala等语言编写UDF、UDAF和UDTF,并将其打包成JAR文件,然后将JAR文件添加到Hive的classpath中即可使用。另外,Hive还支持使用Python和R等语言编写UDF,但需要安装相应的插件和依赖库。