【转】hive中UDF、UDAF和UDTF使用

2022-11-10 11:14:50

　　原博文出自于：　　http://blog.csdn.net/liuj2511981/article/details/8523084　　　　　　感谢！

Hive进行UDF开发十分简单，此处所说UDF为Temporary的function，所以需要hive版本在0.4.0以上才可以。

一、背景：

Hive是基于Hadoop中的MapReduce，提供HQL查询的数据仓库。Hive是一个很开放的系统，很多内容都支持用户定制，包括：

　　a）文件格式：Text File，Sequence File
　　b）内存中的数据格式： JavaInteger/String, Hadoop IntWritable/Text
　　c）用户提供的 map/reduce 脚本：不管什么语言，利用 stdin/stdout 传输数据
　　d）用户自定义函数: Substr, Trim, 1 – 1
　　e）用户自定义聚合函数: Sum, Average…… n – 1

2、定义：UDF(User-Defined-Function)，用户自定义函数对数据进行处理。

二、用法

　　1、UDF函数可以直接应用于select语句，对查询结构做格式化处理后，再输出内容。
　　2、编写UDF函数的时候需要注意一下几点：
　　　　a）自定义UDF需要继承org.apache.hadoop.hive.ql.UDF。
　　　　b）需要实现evaluate函。
　　　　c）evaluate函数支持重载。

　　3、以下是两个数求和函数的UDF。evaluate函数代表两个整型数据相加，两个浮点型数据相加，可变长数据相加

　　Hive的UDF开发只需要重构UDF类的evaluate函数即可。例：

  1. package hive.connect;
  2. import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;
  3. public final class Add extends UDF {
  4. public Integer evaluate(Integer a, Integer b) {
  5. if (null == a || null == b) {
  6. return null;
  7. } return a + b;
  8. }
  9. public Double evaluate(Double a, Double b) {
  10. if (a == null || b == null)
  11. return null;
  12. return a + b;
  13. }
  14. public Integer evaluate(Integer... a) {
  15. int total = 0;
  16. for (int i = 0; i < a.length; i++)
  17. if (a[i] != null)
  18. total += a[i];
  19. return total;
  20. }
  21. }

　　4、步骤

　　　　a）把程序打包放到目标机器上去；

　　　　b）进入hive客户端，添加jar包：hive>add jar /run/jar/udf_test.jar;

　　　　c）创建临时函数：hive>CREATE TEMPORARY FUNCTION add_example AS 'hive.udf.Add';

　　　　d）查询HQL语句：

　　　　　　SELECT add_example(8, 9) FROM scores;
　　
　　　　　　SELECT add_example(scores.math, scores.art) FROM scores;
　　
　　　　　　SELECT add_example(6, 7, 8, 6.8) FROM scores;

　　　　e）销毁临时函数：hive> DROP TEMPORARY FUNCTION add_example;

　　5、细节在使用UDF的时候，会自动进行类型转换，例如：

　　　　SELECT add_example(8,9.1) FROM scores;

　　注：

　　　　1. UDF只能实现一进一出的操作，如果需要实现多进一出，则需要实现UDAF

　　　　

下面来看下UDAF

（二）、UDAF

　　1、Hive查询数据时，有些聚类函数在HQL没有自带，需要用户自定义实现。

　　2、用户自定义聚合函数: Sum, Average…… n – 1

　　UDAF（User- Defined Aggregation Funcation）

一、用法

　　1、一下两个包是必须的import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDAF和 org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDAFEvaluator。
　　2、函数类需要继承UDAF类，内部类Evaluator实UDAFEvaluator接口。
　　3、Evaluator需要实现 init、iterate、terminatePartial、merge、terminate这几个函数。
　　　　a）init函数实现接口UDAFEvaluator的init函数。
　　　　b）iterate接收传入的参数，并进行内部的轮转。其返回类型为boolean。
　　　　c）terminatePartial无参数，其为iterate函数轮转结束后，返回轮转数据，terminatePartial类似于hadoop的Combiner。
　　　　d）merge接收terminatePartial的返回结果，进行数据merge操作，其返回类型为boolean。
　　　　e）terminate返回最终的聚集函数结果。

    1. 　　package hive.udaf;
    2. 　　
    3. 　　import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDAF;
    4. 　　import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDAFEvaluator;
    5. 　　public class Avg extends UDAF {
    6. 　　        public static class AvgState {
    7. 　　       private long mCount;
    8. 　　        private double mSum;
    9. }  　　
    10. 　　
    11. 　　public static class AvgEvaluator implements UDAFEvaluator {
    12. 　　      AvgState state;
    13. 　　 public AvgEvaluator() {
    14. 　　        super();
    15. 　　         state = new AvgState();
    16. 　　          init();
    17. }  　　
    18. 　　
    19. /** * 　　init函数类似于构造函数，用于UDAF的初始化 */
    20. 　　
    21. 　　public void init() {
    22. 　　   state.mSum = 0;
    23. 　　  state.mCount = 0;
    24. }  　　
    25. 　　
    26. /** *　　 iterate接收传入的参数，并进行内部的轮转。其返回类型为boolean * * @param o * @return */
    27. 　　
    28. 　　public boolean iterate(Double o) {
    29. 　　 if (o != null) {
    30. 　　          state.mSum += o;
    31. 　　          state.mCount++;
    32. 　　   } return true;
    33. }  　　
    34. 　　
    35. /** *　　 terminatePartial无参数，其为iterate函数轮转结束后，返回轮转数据， * terminatePartial类似于hadoop的Combiner * * @return */
    36. 　　
    37. 　　public AvgState terminatePartial() {
    38. 　　   // combiner
    39. 　　   return state.mCount == 0 ? null : state;
    40. }  　　
    41. 　　
    42. /** *　　 merge接收terminatePartial的返回结果，进行数据merge操作，其返回类型为boolean * * @param o * @return */
    43. 　　
    44. 　　public boolean terminatePartial(Double o) {
    45. 　　    if (o != null) {
    46. 　　             state.mCount += o.mCount;
    47. 　　            state.mSum += o.mSum;
    48. 　　    }
    49. 　　
    50. 　　     return true;
    51. }  　　
    52. 　　
    53. /** *　　 terminate返回最终的聚集函数结果 * * @return */
    54. 　　
    55. 　　public Double terminate() {
    56. 　　    return state.mCount == 0 ? null : Double.valueOf(state.mSum / state.mCount);
    57. }  　　
    58. 　　
    59. }  　　

　　5、执行求平均数函数的步骤
　　　　a）将java文件编译成Avg_test.jar。
　　　　b）进入hive客户端添加jar包：
　　　　　　hive>add jar /run/jar/Avg_test.jar。
　　　　c）创建临时函数：
　　　　　　hive>create temporary function avg_test 'hive.udaf.Avg';
　　　　d）查询语句：
　　　　　　hive>select avg_test(scores.math) from scores;
　　　　e）销毁临时函数：
　　　　　　hive>drop temporary function avg_test;

五、总结

　　1、重载evaluate函数。
　　2、UDF函数中参数类型可以为Writable，也可为Java中的基本数据对象。
　　3、UDF支持变长的参数。
　　4、Hive支持隐式类型转换。
　　5、客户端退出时，创建的临时函数自动销毁。
　　6、evaluate函数必须要返回类型值，空的话返回null，不能为void类型。
　　7、UDF是基于单条记录的列进行的计算操作，而UDFA则是用户自定义的聚类函数，是基于表的所有记录进行的计算操作。
　　8、UDF和UDAF都可以重载。
　　9、查看函数
　　　　SHOW FUNCTIONS;

 UDTF

　　1. UDTF介绍
　　　　UDTF(User-Defined Table-Generating Functions) 用来解决 输入一行输出多行(On-to-many maping) 的需求。
　　2. 编写自己需要的UDTF
　　　　(1) 继承org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDTF。

　　　　 (2)实现initialize, process, close三个方法。

　　　　UDTF首先会调用initialize方法，此方法返回UDTF的返回行的信息（返回个数，类型）。初始化完成后，会调用process方法，对传入的参数进行处理，可以通过forword()方法把结果返回。最后close()方法调用，对需要清理的方法进行清理。
　　下面是我写的一个用来切分”key:value;key:value;”这种字符串，返回结果为key, value两个字段。供参考：

    1. 　　import java.util.ArrayList;
    2. 　　 import org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDTF;
    3. 　　  import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDFArgumentException;
    4. 　　 import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDFArgumentLengthException;
    5. 　　 import org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException;
    6. 　　 import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.ObjectInspector;
    7. 　　 import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.ObjectInspectorFactory;
    8. 　　 import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.StructObjectInspector;
    9. 　　 import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.primitive.PrimitiveObjectInspectorFactory;
    10. 　　
    11. 　　public class ExplodeMap extends GenericUDTF{
    12. 　　
    13. 　　  @Override
    14. 　　public void close() throws HiveException {
    15. 　　     // TODO Auto-generated method stub
    16. 　　 }
    17. 　　
    18. 　　 @Override
    19. 　　 public StructObjectInspector initialize(ObjectInspector[] args)
    20. 　　        throws UDFArgumentException {
    21. 　　   if (args.length != 1) {
    22. 　　      throw new UDFArgumentLengthException("ExplodeMap takes only one argument");
    23. 　　  }
    24. 　　  if (args[0].getCategory() != ObjectInspector.Category.PRIMITIVE) {
    25. 　　      throw new UDFArgumentException("ExplodeMap takes string as a parameter");
    26. 　　   }
    27. 　　
    28. 　　  ArrayList<String> fieldNames = new ArrayList<String>();
    29. 　　   ArrayList<ObjectInspector> fieldOIs = new ArrayList<ObjectInspector>();
    30. 　　   fieldNames.add("col1");
    31. 　　  fieldOIs.add(PrimitiveObjectInspectorFactory.javaStringObjectInspector);
    32. 　　  fieldNames.add("col2");
    33. 　　   fieldOIs.add(PrimitiveObjectInspectorFactory.javaStringObjectInspector);
    34. 　　
    35. 　　     return ObjectInspectorFactory.getStandardStructObjectInspector(fieldNames,fieldOIs);
    36. 　　  }
    37. 　　
    38. 　　 @Override
    39. 　　 public void process(Object[] args) throws HiveException {
    40. 　　     String input = args[0].toString();
    41. 　　       　　    String[] test = input.split(";");
    42. 　　   for(int i=0; i<test.length; i++) {
    43. 　　        try {
    44. 　　            String[] result = test[i].split(":");
    45. 　　            forward(result);
    46. 　　       } catch (Exception e) {
    47. 　　           continue;
    48. 　　       }
    49. 　　   }
    50. 　　  }
    51. 　　}

 

3. 使用方法

　　UDTF有两种使用方法，一种直接放到select后面，一种和lateral view一起使用。

　　1：直接select中使用

select explode_map(properties) as (col1,col2) from src;

　　　　不可以添加其他字段使用

select a, explode_map(properties) as (col1,col2) from src

　　　　不可以嵌套调用

select explode_map(explode_map(properties)) from src

　　　　不可以和group by/cluster by/distribute by/sort by一起使用

select explode_map(properties) as (col1,col2) from src group by col1, col2

　　2：和lateral view一起使用

select src.id, mytable.col1, mytable.col2 from src lateral view explode_map(properties) mytable as col1, col2;

　　此方法更为方便日常使用。执行过程相当于单独执行了两次抽取，然后union到一个表里。

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