Hive自定义函数udf实例
Hive进行UDF开发
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。
Hive的UDF开发只需要重构UDF类的evaluate函数即可。
例：[java]view plaincopy1.package com.sohu.hive.udf;2.3.import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;4.5.public class Md5 extends UDF {6.public String evaluate(String str) {7.8.try {9.10.return MD5Util.getMD5Str(str).substring(0, 7);11.12. } catch (Exception e) {13. e.printStackTrace();14.return str;15.16. }17.18. }19.}将该java文件编译成md5.jar[sql]view plaincopy1.hive> add jar md5.jar;2.3.hive> create temporary function md5as 'com.sohu.hive.udf.Md5';4.5.hive> select md5(url) from focuspvlog limit 2;6.7.hive> drop temporary function md5;注：1.md5为临时的函数，所以每次进入hive都需要add jar以及create temporary操作2.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UDAFhive 支持UDF，UDAF，UDTF，这几个让你使用hive 更加便捷。
UDFudf 就是一个自定义的function，输入一个或多个参数，返回一个返回值，类似substr/trim 之类。
genericudf 与 普通的udf 函数
genericudf 与普通的udf 函数标题：深入理解GenericUDF与普通UDF函数的区别与应用在大数据处理和分析中，用户定义的函数（User Defined Function，简称UDF）扮演着至关重要的角色。
它们允许开发者根据特定的需求定制数据处理逻辑，极大地提升了数据处理的灵活性和效率。
在Hadoop生态系统中，主要有两种类型的UDF：普通UDF和GenericUDF。
本文将详细解析这两种UDF的区别，并通过实例一步步展示其应用。
一、普通UDF普通UDF是Hive中最基本的自定义函数类型。
它主要用于处理单个数据行或列，并返回一个单一的结果。
普通UDF需要开发者实现evaluate()方法，该方法接受一个或多个参数，并返回一个结果。
以下是一个简单的普通UDF示例，该函数接收一个字符串参数并返回其长度：javaimport org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;public class StringLengthUDF extends UDF {public int evaluate(String str) {if (str == null) {return 0;}return str.length();}}在这个例子中，我们定义了一个名为StringLengthUDF的类，它继承了UDF基类。
然后我们实现了evaluate()方法，该方法接受一个字符串参数，并返回其长度。
二、GenericUDF相比于普通UDF，GenericUDF提供了更大的灵活性和可扩展性。
GenericUDF可以处理多种数据类型，并且可以返回复杂的数据结构。
在GenericUDF中，开发者需要实现initialize()、getReturnType()和evaluate()方法。
以下是一个简单的GenericUDF示例，该函数接收两个整数参数并返回它们的和：javaimport org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDF; importorg.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.ObjectInspector; importorg.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.primitive.Primitive ObjectInspectorFactory;importorg.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.primitive.IntObjectI nspector;public class AddUDF extends GenericUDF {private IntObjectInspector intOI1;private IntObjectInspector intOI2;Overridepublic ObjectInspector initialize(ObjectInspector[] arguments) throws UDFArgumentException {if (arguments.length != 2) {throw new UDFArgumentException("AddUDF accepts exactly 2 arguments");}if (!(arguments[0] instanceofIntObjectInspector) !(arguments[1] instanceof IntObjectInspector)) {throw new UDFArgumentException("Both arguments should be of int type");}this.intOI1 = (IntObjectInspector) arguments[0];this.intOI2 = (IntObjectInspector) arguments[1];returnPrimitiveObjectInspectorFactory.javaIntObjectInspector;}Overridepublic Object evaluate(DeferredObject[] arguments) throws HiveException {int arg1 = intOI1.get(arguments[0].get());int arg2 = intOI2.get(arguments[1].get());return arg1 + arg2;}Overridepublic String getDisplayString(String[] children) {return "add(" + children[0] + ", " + children[1] + ")";}}在这个例子中，我们定义了一个名为AddUDF的类，它继承了GenericUDF基类。
hive项目实训案例
hive项目实训案例Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，用于处理和分析大数据。
以下是几个Hive项目实训案例，可以帮助你深入了解Hive的应用和实践：1. 数据仓库建模在这个案例中，你将使用Hive构建一个数据仓库模型，其中包括事实表、维度表和桥接表。
你可以使用一个现有的数据集，如电商交易数据，将其导入到Hive中，并使用Hive的DDL语句创建表和分区。
然后，你可以使用Hive的SQL查询语句进行数据分析，例如计算销售额、订单数量等指标。
2. 数据清洗和转换在这个案例中，你将使用Hive进行数据清洗和转换。
你可以使用Hive的内置函数和UDF（用户自定义函数）对数据进行处理，例如去除重复记录、填充缺失值、转换数据类型等。
然后，你可以将处理后的数据导出到另一个数据存储系统，例如关系型数据库或数据湖。
3. 数据分析和可视化在这个案例中，你将使用Hive进行数据分析和可视化。
你可以使用Hive的SQL查询语句对数据进行聚合、过滤和连接操作，例如计算销售额的分布、找出购买最多的商品等。
然后，你可以将分析结果导出到Excel或其他可视化工具中进行展示。
4. 数据挖掘和机器学习在这个案例中，你将使用Hive进行数据挖掘和机器学习。
你可以使用Hive 的MLlib库进行分类、聚类、回归等机器学习算法的实现。
然后，你可以将训练好的模型导出到另一个系统进行部署和应用。
以上是几个Hive项目实训案例，可以帮助你深入了解Hive的应用和实践。
通过这些案例的学习和实践，你可以更好地掌握Hive的使用方法和技巧，提高你的大数据处理和分析能力。
hive创建自定义函数
hive默认的函数并不是太完整，以后我们使用的使用肯定需要自己补充一些。
下面这个例子是个简单的测试，关于自定义函数的。
函数代码package com.example.hive.udf;import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;import org.apache.hadoop.io.Text;public final class Lower extends UDF {public Text evaluate(final Text s) {if (s == null) { return null; }return new Text(s.toString().toLowerCase());}}打包javac -d Lower Lower.javajar -cvf Lower.jar -C Lower/ .在hive中添加包hive> add jar /home/hjl/sunwg/Lower.jar;Added /home/hjl/sunwg/Lower.jar to class path在hive中创建函数hive> create temporary function my_lower as …com.example.hive.udf.Lower‟;OKTime taken: 0.407 seconds使用函数hive> select my_lower(name) from test10;上面介绍了HIVE中的自定义函数，有一些函数是比较基础的，公用的，每次都要create temporary function不免太麻烦了。
这样的基础函数需要直接集成到hive中去，避免每次都要创建。
1,添加函数文件$HIVE_HOME/src/ql/src/java/org/apache/hadoop/hive/ql/udf/UDFSunwg.javapackage org.apache.hadoop.hive.ql.udf;import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.Description;import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;import org.apache.hadoop.io.IntWritable;import org.apache.hadoop.io.Text;public final class UDFSunwg extends UDF {public Text evaluate(final Text s) {if (s == null) { return null; }return new Text(s.toString().concat(“sunwg”).toLowerCase());}}2,将函数sunwg注册到hive的函数列表中修改$HIVE_HOME/src/ql/src/java/org/apache/hadoop/hive/ql/exec/FunctionRegistry.java 文件import org.apache.hadoop.hive.ql.udf.UDFSunwg;registerUDF(“sunwg”, UDFSunwg.class,false);3,测试函数sunwghive> select sunwg(“abc”) from sunwg00 limit 1;Total MapReduce jobs = 1Launching Job 1 out of 1Number of reduce tasks is set to 0 since there‟s no reduce operatorStarting Job = job_201104091858_381437, Tracking URL =http://hdpjt:50030/jobdetails.jsp?jobid=job_201104091858_381437Kill Command = /home/dwapp/hadoop/bin/../bin/hadoopjob -Dmapred.job.tracker=hdpjt:9001 -kill job_201104091858_3814372011-04-21 16:01:28,733 Stage-1 map = 0%, reduce = 0%2011-04-21 16:01:34,123 Stage-1 map = 50%, reduce = 0%2011-04-21 16:01:35,543 Stage-1 map = 100%, reduce = 0%Ended Job = job_201104091858_381437OKabcsunwgTime taken: 48.53 seconds总结：在hive中添加函数是如此的简单，建议将公共的基础函数添加到hive中，而一些个性化的函数还是创建临时函数create temporary function IS_DATE as 'com.ruyicai.hive.udf.IsDate';create temporary function nvl as 'com.ruyicai.hive.udf.Nvl';add jar /root/isdate-0.0.1-SNAPSHOT.jar;add jar /root/nvl-0.0.1-SNAPSHOT.jar;。
自定义udf函数解析嵌套json数组
自定义udf函数解析嵌套json数组在进行数据分析时，我们经常会遇到一些嵌套的JSON数组。
如果我们想要对这些数据进行分析，并且使用SQL语言进行查询和分析，我们通常需要自定义UDF函数来解析这些嵌套的JSON数组。
首先，我们需要了解UDF函数是什么。
UDF函数是一种用户自定义的函数，可以在SQL中使用。
它可以接收一个或多个参数，并返回一个结果。
在解析嵌套的JSON数组时，我们需要使用UDF函数来将JSON数组转换为关系型数据。
我们可以使用Python或Java等编程语言来编写UDF函数。
例如，在Python中，我们可以使用json模块来解析JSON数据。
下面是一个示例UDF函数，它可以将嵌套的JSON数组解析为关系型数据：```pythonimport jsondef parse_json_array(json_str):json_obj = json.loads(json_str)result = []for obj in json_obj:row = {}for key, value in obj.items():if isinstance(value, list):row[key] = json.dumps(value)else:row[key] = valueresult.append(row)return json.dumps(result)```这个函数接收一个JSON字符串作为参数，并将其解析为一个列表。
然后，它遍历列表中的每个对象，并将其转换为一个字典，其中键是JSON属性的名称，值是JSON属性的值。
如果属性的值是一个JSON数组，它会将其转换为一个字符串，并将其放入字典中。
最后，它将所有的字典放入一个列表中，并将整个列表转换为一个JSON字符串。
在使用这个UDF函数时，我们需要将其注册到SQL中。
例如，在Hive中，我们可以使用以下命令来注册UDF：```sqlADD JAR /path/to/udf.jar;CREATE TEMPORARY FUNCTION parse_json_array AS'com.example.udf.ParseJsonArray';```在注册了UDF函数之后，我们可以在SQL中使用它来解析嵌套的JSON数组。
hive3 udf函数编写
hive3 udf函数编写Hive是一个用于数据仓库和大数据分析的开源数据仓库工具，它是基于Hadoop的一个数据仓库基础架构，提供类似于SQL的查询语言HiveQL，使得开发人员可以使用常见的SQL语言来处理分布式存储中的大数据。
在Hive中，用户自定义函数（User-Defined Functions，UDFs）可以用于扩展HiveQL语言的功能，使得开发人员可以根据自己的需求编写自定义的函数。
本文将讨论在Hive3中编写UDF函数的方法和步骤。
首先，我们需要了解Hive的UDF函数的分类。
Hive的UDF函数可以分为以下几类：1. 标量函数（Scalar Functions）：接受一些输入参数，并返回一个单一的输出结果。
例如，将一个字符串转换为大写或者将两个数字相加。
2. 聚合函数（Aggregate Functions）：接受一组输入值，并返回一个聚合结果。
例如，计算平均值或求和。
3. 表生成函数（Table Generating Functions）：接受一些输入参数，并生成一个输出表。
接下来，我们将以一个简单的示例来演示如何编写Hive3的UDF函数。
假设我们有一个包含员工姓名和薪水的表格，我们想要创建一个函数来计算员工薪水的增长百分比。
首先，我们需要创建一个新的Java类来实现我们的UDF函数。
这个类需要继承Hive的UDF类，并且重写evaluate()方法。
```import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.Description;import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;import org.apache.hadoop.hive.ql.udf.UDFType;@Description(name = "salary_growth_percentage",value = "Calculates the growth percentage of an employee's salary",extended = "SELECT salary_growth_percentage(salary) FROM employees")@UDFType(deterministic = true, stateful = false)public class SalaryGrowthPercentage extends UDF {public Double evaluate(Double currentSalary, Double previousSalary) {if (currentSalary == null || previousSalary == null) {return null;}double growthPercentage = (currentSalary - previousSalary) / previousSalary * 100;return growthPercentage;}}```在上述代码中，我们创建了一个名为SalaryGrowthPercentage的类，它继承自Hive的UDF类。
hive udf函数例子
hive udf函数例子Hive中的UDF（User-Defined Functions）是用户自定义的函数，用于对Hive中的数据进行自定义操作和处理。
UDF可以是一元函数（接受一个输入参数并返回一个值）或者多元函数（接受多个输入参数并返回一个值）。
下面我将举例说明Hive中UDF函数的用法。
首先，我们可以创建一个简单的UDF函数来实现字符串的反转。
假设我们需要一个UDF函数来反转给定的字符串，我们可以按照以下步骤创建UDF函数：1. 创建一个Java类，实现Hive的UDF接口，并重写evaluate方法来定义函数的逻辑。
以下是一个简单的示例代码：java.import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;import org.apache.hadoop.io.Text;public class ReverseStringUDF extends UDF {。
public Text evaluate(Text input) {。
if (input == null) return null;return new Text(newStringBuilder(input.toString()).reverse().toString());}。
}。
2. 编译这个Java类并将生成的JAR文件添加到Hive的classpath中。
3. 在Hive中注册这个UDF函数，例如：sql.ADD JAR /path/to/your/jar/udf.jar;CREATE TEMPORARY FUNCTION reverse_string AS'ReverseStringUDF';4. 现在我们就可以在Hive中使用这个UDF函数了，例如：sql.SELECT reverse_string('hello') FROM your_table;这样就可以实现对字符串进行反转的操作。
自定义udf函数解析嵌套json数组
自定义udf函数解析嵌套json数组如何使用自定义UDF函数解析嵌套JSON数组为标题在数据处理中，JSON格式的数据已经成为了一种非常常见的数据格式。
而在JSON数据中，有时候会出现嵌套的数组，这就给数据的处理带来了一定的难度。
本文将介绍如何使用自定义UDF函数解析嵌套JSON数组为标题。
我们需要了解什么是UDF函数。
UDF函数是用户自定义函数的缩写，是一种自定义函数，可以根据自己的需求编写函数，以实现特定的功能。
在Hive中，UDF函数可以用来处理各种数据类型，包括字符串、数字、日期等。
接下来，我们需要了解如何解析嵌套JSON数组。
在Hive中，我们可以使用get_json_object函数来解析JSON数据。
但是，当JSON数据中存在嵌套的数组时，get_json_object函数就无法解析了。
这时，我们就需要使用自定义UDF函数来解析嵌套的JSON数组。
下面是一个示例JSON数据：{"name": "John","age": 30,"address": {"street": "123 Main St","city": "New York","state": "NY","zip": "10001"},"phone_numbers": [{"type": "home","number": "555-555-1234"},{"type": "work","number": "555-555-5678"}]}在这个JSON数据中，phone_numbers是一个嵌套的数组。