Hive自定义UDF和聚合函数UDAF

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转自：http://computerdragon.blog.51cto.com/6235984/1288567

Hive是一种构建在Hadoop上的数据仓库，Hive把SQL查询转换为一系列在Hadoop集群中运行的MapReduce作业，是MapReduce更高层次的抽象，不用编写具体的MapReduce方法。Hive将数据组织为表，这就使得HDFS上的数据有了结构，元数据即表的模式，都存储在名为metastore的数据库中。

       可以在hive的外壳环境中直接使用dfs访问hadoop的文件系统命令。

       Hive可以允许用户编写自己定义的函数UDF，来在查询中使用。Hive中有3种UDF：

       UDF：操作单个数据行，产生单个数据行；

       UDAF：操作多个数据行，产生一个数据行。

       UDTF：操作一个数据行，产生多个数据行一个表作为输出。

      用户构建的UDF使用过程如下：

      第一步：继承UDF或者UDAF或者UDTF，实现特定的方法。

      第二步：将写好的类打包为jar。如hivefirst.jar.

      第三步：进入到Hive外壳环境中，利用add jar /home/hadoop/hivefirst.jar.注册该jar文件

      第四步：为该类起一个别名，create temporary function mylength as 'com.whut.StringLength';这里注意UDF只是为这个Hive会话临时定义的。

      第五步：在select中使用mylength();

自定义UDF

 

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package whut;  

import org.apache.commons.lang.StringUtils;  

import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;  

import org.apache.hadoop.io.Text;  

//UDF是作用于单个数据行，产生一个数据行  

//用户必须要继承UDF，且必须至少实现一个evalute方法，该方法并不在UDF中  

//但是Hive会检查用户的UDF是否拥有一个evalute方法  

public class Strip extends UDF{  

    private Text result=new Text();  

    //自定义方法  

    public Text evaluate(Text str)  

    {  

      if(str==null)  

        return null;  

        result.set(StringUtils.strip(str.toString()));  

        return result;  

    }  

    public Text evaluate(Text str,String stripChars)  

    {  

        if(str==null)  

            return null;  

        result.set(StringUtils.strip(str.toString(),stripChars));  

        return result;  

    }  

}  

注意事项：

   1，一个用户UDF必须继承org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;

   2，一个UDF必须要包含有evaluate()方法，但是该方法并不存在于UDF中。evaluate的参数个数以及类型都是用户自己定义的。在使用的时候，Hive会调用UDF的evaluate()方法。

自定义UDAF

该UDAF主要是找到最大值

[java] view plain copy

package whut;  

import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDAF;  

import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDAFEvaluator;  

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;  

//UDAF是输入多个数据行，产生一个数据行  

//用户自定义的UDAF必须是继承了UDAF，且内部包含多个实现了exec的静态类  

public class MaxiNumber extends UDAF{  

    public static class MaxiNumberIntUDAFEvaluator implements UDAFEvaluator{  

        //最终结果  

        private IntWritable result;  

        //负责初始化计算函数并设置它的内部状态，result是存放最终结果的  

        @Override  

        public void init() {  

            result=null;  

        }  

        //每次对一个新值进行聚集计算都会调用iterate方法  

        public boolean iterate(IntWritable value)  

        {  

            if(value==null)  

                return false;  

            if(result==null)  

              result=new IntWritable(value.get());  

            else  

              result.set(Math.max(result.get(), value.get()));  

            return true;  

        }  

                                                                                                                                    

        //Hive需要部分聚集结果的时候会调用该方法  

        //会返回一个封装了聚集计算当前状态的对象  

        public IntWritable terminatePartial()  

        {  

            return result;  

        }  

        //合并两个部分聚集值会调用这个方法  

        public boolean merge(IntWritable other)  

        {  

            return iterate(other);  

        }  

        //Hive需要最终聚集结果时候会调用该方法  

        public IntWritable terminate()  

        {  

            return result;  

        }  

    }  

}  

注意事项：

    1，用户的UDAF必须继承了org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDAF；

    2，用户的UDAF必须包含至少一个实现了org.apache.hadoop.hive.ql.exec的静态类，诸如常见的实现了 UDAFEvaluator。

    3，一个计算函数必须实现的5个方法的具体含义如下：

    init()：主要是负责初始化计算函数并且重设其内部状态，一般就是重设其内部字段。一般在静态类中定义一个内部字段来存放最终的结果。

   iterate()：每一次对一个新值进行聚集计算时候都会调用该方法，计算函数会根据聚集计算结果更新内部状态。当输入值合法或者正确计算了，则就返回true。

   terminatePartial()：Hive需要部分聚集结果的时候会调用该方法，必须要返回一个封装了聚集计算当前状态的对象。

   merge()：Hive进行合并一个部分聚集和另一个部分聚集的时候会调用该方法。

   terminate()：Hive最终聚集结果的时候就会调用该方法。计算函数需要把状态作为一个值返回给用户。

  4，部分聚集结果的数据类型和最终结果的数据类型可以不同。

转载于:https://my.oschina.net/newchaos/blog/1596663

总结

以上是生活随笔为你收集整理的Hive自定义UDF和聚合函数UDAF的全部内容，希望文章能够帮你解决所遇到的问题。

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