[大数据]HIVE中替换UDF神器-- TRANSFORM()函数

TRANSFORM()

在平时的hive开发中，虽然hive提供了一些比较丰富的内置函数，但是也不能完全的满足生产中的需要，对于一些逻辑，需要自定义UDF实现，但是又不想写UDF，还需要实现，就可以用TRANSFORM()方法

TRANSFORM()方法可以看作是从一个表中读取了一些字段，但是其中的一些字段需要做一些处理，那么就可以使用TRANSFORM函数，通过调用我们写好的处理脚本，处理这段逻辑，比如python脚本等等。

以HIVE官网中的一个例子为例讲解一下TRANSFORM函数的使用

比如需要对一个时间戳转换为是周几，就是输入一个时间戳，返回这个时间戳是周几。

TRANSFORM语法：

select
  transform(column1, column2,...)
  using 'python xxx.py'
  as (column1, column2,...)
from
  tbl

简而言之，就是从一个表中读取字段，用python脚本处理，然后输出新的字段。
那么python脚本怎么使用呢？
python中通过sys.stdin来获取输入的字段，然后通过循环处理每一行数据即可

for line in sys.stdin:
    xxx #处理逻辑
    print '\t'.join(column1, column2, ...)

处理起来很简单，借助python得天独厚的优点，可以很方便的处理复杂逻辑
根据HIVE官方提供的案例，看一下
传入字段，调用python脚本，处理，输出结果到hive表中

python脚本编写

将输入的参数由时间戳变为是周几输出

import sys
import datetime

for line in sys.stdin:
  line = line.strip()
  # 切割传入的参数
  userid, movieid, rating, unixtime = line.split('\t')
  # 处理时间戳变为周几
  weekday = datetime.datetime.fromtimestamp(float(unixtime)).isoweekday()
  # 拼接结果输出
  print '\t'.join([userid, movieid, rating, str(weekday)])

调用脚本

INSERT OVERWRITE TABLE u_data_new
SELECT
  -- 从u_data里面拿到的数据
  TRANSFORM (userid, movieid, rating, unixtime)
  -- 调用脚本处理传入参数
  USING 'python weekday_mapper.py'
  -- 输出到u_data_new的参数，将unixtime转变为了weekday
  AS (userid, movieid, rating, weekday)
FROM u_data;

注意：python脚本需要传入到集群内，调用时写上python脚本的路径，可以是集群的路径，也可以是hdfs的路径