三种用户自定义函数

1. UDF（User-Defined-Function）
   一进一出
2. UDAF（User-Defined Aggregation Function）
   聚合函数，多进一出
   类似于：count/max/min
3. UDTF（User-Defined Table-Generating Functions）
   一进多出
   如lateral view explode()

官方文档地址
https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/HivePlugins

编程步骤

（1）继承Hive提供的类

 		org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDF  org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDTF;

（2）实现类中的抽象方法
（3）将jar包放进hive/lib目录
（3）在hive的命令行窗口添加jar包并创建函数

1.添加jar
add jar linux_jar_path
2.创建function
create [temporary] function [dbname.]function_name AS class_name;

（4）在hive的命令行窗口删除函数
drop [temporary] function [if exists] [dbname.]function_name;

UDF

0）需求
自定义一个UDF实现计算给定字符串的长度，例如：

hive(default)> select my_len("abcd");
4

1）创建一个Maven工程Hive
2）导入依赖

<dependencies><dependency><groupId>org.apache.hive</groupId><artifactId>hive-exec</artifactId><version>3.1.2</version></dependency>
</dependencies>

3）创建一个类

package com.atguigu.hive;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.metadata.HiveException;
import org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDF;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.ObjectInspector;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.primitive.PrimitiveObjectInspectorFactory;/*** 自定义UDF函数，需要继承GenericUDF类* 需求: 计算指定字符串的长度*/
public class MyStringLength extends GenericUDF {/**** @param arguments 输入参数类型的鉴别器对象* @return 返回值类型的鉴别器对象* @throws UDFArgumentException*/@Overridepublic ObjectInspector initialize(ObjectInspector[] arguments) throws UDFArgumentException {// 判断输入参数的个数if(arguments.length !=1){throw new UDFArgumentLengthException("Input Args Length Error!!!");}// 判断输入参数的类型if(!arguments[0].getCategory().equals(ObjectInspector.Category.PRIMITIVE)){throw new UDFArgumentTypeException(0,"Input Args Type Error!!!");}//函数本身返回值为int，需要返回int类型的鉴别器对象return PrimitiveObjectInspectorFactory.javaIntObjectInspector;}/*** 函数的逻辑处理* @param arguments 输入的参数* @return 返回值* @throws HiveException*/@Overridepublic Object evaluate(DeferredObject[] arguments) throws HiveException {if(arguments[0].get() == null){return 0 ;}return arguments[0].get().toString().length();}@Overridepublic String getDisplayString(String[] children) {return "";}
}

4）打成jar包上传到服务器/opt/module/hive/datas/myudf.jar
5）将jar包添加到hive的classpath

hive (default)> add jar /opt/module/hive/datas/myudf.jar;

6）创建临时函数与开发好的java class关联

hive (default)> create temporary function my_len as "com.atguigu.hive. MyStringLength";

7）即可在hql中使用自定义的函数

hive (default)> select ename,my_len(ename) ename_len from emp;

UDTF

0）需求
自定义一个UDTF实现将一个任意分割符的字符串切割成独立的单词，例如：

hive(default)> select myudtf("hello,world,hadoop,hive", ",");hello
world
hadoop
hive

1）代码实现

package com.atguigu.udtf;import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDFArgumentException;
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;
import java.util.List;public class MyUDTF extends GenericUDTF {private ArrayList<String> outList = new ArrayList<>();@Overridepublic StructObjectInspector initialize(StructObjectInspector argOIs) throws UDFArgumentException {//1.定义输出数据的列名和类型List<String> fieldNames = new ArrayList<>();List<ObjectInspector> fieldOIs = new ArrayList<>();//2.添加输出数据的列名和类型fieldNames.add("Word");fieldOIs.add(PrimitiveObjectInspectorFactory.javaStringObjectInspector);return ObjectInspectorFactory.getStandardStructObjectInspector(fieldNames, fieldOIs);}@Overridepublic void process(Object[] args) throws HiveException {//1.获取原始数据String arg = args[0].toString();//2.获取数据传入的第二个参数，此处为分隔符String splitKey = args[1].toString();//3.将原始数据按照传入的分隔符进行切分String[] fields = arg.split(splitKey);//4.遍历切分后的结果，并写出for (String field : fields) {//集合为复用的，首先清空集合outList.clear();//将每一个单词添加至集合outList.add(field);//将集合内容写出forward(outList);}}@Overridepublic void close() throws HiveException {}
}

2）打成jar包上传到服务器/opt/module/hive/data/myudtf.jar
3）将jar包添加到hive的classpath下
hive (default)> add jar /opt/module/hive/data/myudtf.jar;
4）创建临时函数与开发好的java class关联

hive (default)> create temporary function myudtf as "com.atguigu.hive.MyUDTF";

5）使用自定义的函数
hive (default)> select myudtf(“hello,world,hadoop,hive”,",") ;