hive UDTF函数详解

Hive中的UDTF（User-Defined Table-Generating Function）是用户自定义的表生成函数，可以将一行输入数据转化为多行输出数据，并将其作为表返回。UDTF函数可以扩展Hive的语言功能，使得用户可以自定义新的数据处理函数，从而实现更多的数据处理需求。

UDTF函数的语法如下：

CREATE FUNCTION udtf_function_name AS 'UDTF_class_name' USING JAR 'jar_name';

其中，`udtf_function_name`是UDTF函数的名称，`UDTF_class_name`是实现UDTF函数的Java类名称，`jar_name`是包含UDTF类的Java Archive文件名称。

UDTF函数的实现需要实现Hive中的`UDTF`接口，该接口定义了以下方法：

- `initialize`：初始化UDTF函数，进行一些参数设置等操作。
- `process`：处理输入数据，将其转化为输出数据。
- `close`：结束UDTF函数，释放资源等操作。
- `forward`：将输出数据发送给Hive，输出到结果表中。

UDTF函数可以接受任意数量的输入参数，并根据需要返回任意数量的输出参数。在Hive中，UDTF函数可以与`LATERAL VIEW`关键字一起使用，将其结果作为列的一部分输出。

总之，UDTF函数是Hive中非常强大的扩展功能，可以帮助用户更好地处理和分析数据。

相关问题

编写Java代码，实现hive UDTF函数

好的，下面是一个简单的 Java 代码示例，演示如何实现一个 Hive UDTF 函数。

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.UDFType;
import org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDTF;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.ObjectInspector;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.StructField;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.StructObjectInspector;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.primitive.PrimitiveObjectInspectorFactory;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.primitive.StringObjectInspector;
import org.apache.hadoop.io.Text;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

@UDFType(deterministic = true, stateful = false)
public class MyUDTF extends GenericUDTF {
    private StringObjectInspector inputOI = null;

    @Override
    public StructObjectInspector initialize(ObjectInspector[] args) throws UDFArgumentException {
        if (args.length != 1) {
            throw new UDFArgumentLengthException("MyUDTF takes only one argument");
        }

        if (args[0].getCategory() != ObjectInspector.Category.PRIMITIVE
                || !args[0].getTypeName().equals("string")) {
            throw new UDFArgumentTypeException(0, "Argument 1 must be a string");
        }

        inputOI = (StringObjectInspector) args[0];

        // Define the output column names and types
        List<String> fieldNames = new ArrayList<String>();
        List<ObjectInspector> fieldOIs = new ArrayList<ObjectInspector>();
        fieldNames.add("word");
        fieldOIs.add(PrimitiveObjectInspectorFactory.writableStringObjectInspector);
        return ObjectInspectorFactory.getStandardStructObjectInspector(fieldNames, fieldOIs);
    }

    @Override
    public void process(Object[] args) throws HiveException {
        String input = inputOI.getPrimitiveJavaObject(args[0]).toString();
        String[] words = input.split(" ");

        for (String word : words) {
            Text t = new Text(word);
            forward(new Object[]{t});
        }
    }

    @Override
    public void close() throws HiveException {
        // do nothing
    }
}

在上面的代码中，我们定义了一个名为 `MyUDTF` 的类，继承了 Hive 的 `GenericUDTF` 类，并重写了其中的 `initialize`、`process` 和 `close` 方法。

其中，`initialize` 方法用于初始化 UDTF 函数，我们在这里检查函数的输入参数是否符合要求，并定义了函数的输出列名和类型；`process` 方法用于处理每一行输入数据，并将结果输出；`close` 方法用于清理资源。

具体实现中，我们将输入字符串按空格分割成单词，并将每个单词作为一个输出行返回。在 `forward` 方法中，我们将每个单词封装成一个 `Text` 类型的对象，并通过 `Object[]` 数组的形式传递给 Hive 引擎。

需要注意的是，在类上我们添加了 `@UDFType` 注解，指定了该 UDTF 函数是确定性的（即相同的输入一定产生相同的输出）和无状态的（即不依赖于之前的输入状态）。这个注解可以让 Hive 引擎更好地优化查询执行计划。

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