hive中的UDF格式
时间: 2023-11-07 07:02:27 浏览: 43
Hive中的UDF格式通常为以下形式:
```
CREATE [TEMPORARY] FUNCTION function_name AS class_name [USING JAR jar_file] [OPTIONS (key1=value1, key2=value2, ...)];
```
其中,function_name为自定义函数的名称,class_name为实现自定义函数的Java类名,jar_file为包含该Java类的JAR文件路径。OPTIONS为可选参数,用于传递给Java类的构造函数。
例如,创建一个自定义函数,接受一个字符串参数,返回该字符串的长度:
```
CREATE FUNCTION str_len AS 'com.example.udf.StrLen' USING JAR '/path/to/udf.jar';
```
其中,StrLen为实现自定义函数的Java类名,udf.jar为包含该Java类的JAR文件路径。该自定义函数的实现代码如下:
```java
package com.example.udf;
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;
public class StrLen extends UDF {
public int evaluate(String str) {
return str == null ? 0 : str.length();
}
}
```
相关问题
hive中UDF的函数有哪些
在Hive中,UDF(用户自定义函数)分为三类:
1. 内置函数:Hive自带的函数,例如字符串函数、日期函数等。
2. 自定义函数:用户根据需求编写的函数,可以使用Java或Python等编程语言编写。
3. 第三方函数:由其他开发者编写并共享的函数,可以通过添加外部库的方式使用。
常见的Hive内置函数包括:
1. 数学函数:ABS、EXP、LN、LOG、POW、ROUND、CEIL、FLOOR等。
2. 字符串函数:CONCAT、SUBSTR、LENGTH、TRIM、UPPER、LOWER、REPLACE等。
3. 日期函数:YEAR、MONTH、DAY、HOUR、MINUTE、SECOND、FROM_UNIXTIME等。
4. 聚合函数:SUM、AVG、MAX、MIN、COUNT等。
5. 类型转换函数:CAST、TO_DATE、TO_TIMESTAMP、TO_STRING等。
除此之外,Hive还支持自定义函数,用户可以根据自己的需求编写Java或Python等编程语言来实现自己的函数。例如,可以编写一个自定义函数来计算两个日期之间的天数差距。
hive 自定义udf实现分词
Hive 自定义 UDF 实现分词需要经过以下几个步骤:
1. 编写自定义 UDF 类,在其中实现分词的逻辑。该类需要继承 Hive 的 UDF 类,并实现 evaluate() 方法。
2. 编译自定义 UDF 类,并打包成 jar 包。可使用 Maven 或 Ant 工具进行编译和打包。
3. 在 Hive 中注册自定义 UDF。使用 ADD JAR 命令将 jar 包添加到 Hive 类路径中,并使用 CREATE FUNCTION 命令注册 UDF。
4. 在 Hive 查询中使用自定义 UDF。可以将其应用于 SELECT、WHERE 等语句中。
具体的实现方法可以参考开源社区中已有的分词 UDF 实现,如开源项目 IK Analysis for Elasticsearch(https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik)。其中,IK 分词器已经实现了 Hive 自定义 UDF,并已在实际项目中得到应用。因此,我们可以参考 IK 分词器的实现方式来进行开发。