[大数据]Hive 自定义UDF函数

背景

Hive 有丰富的内置函数，方便数据处理和数据分析。但是有些时候无法满足需求，这时就需要自定义函数（User-Defined Functions , UDF）来扩展 Hive 函数库，实现用户想要的功能。

UDF 开发

编写 UDF 函数需要下面两个步骤：

• 继承 org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF
• 实现 evaluate 函数，这个函数必须要有返回值，不能设置为void。

样例：
1、导入依赖

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

2、继承udf，实现 evaluate 函数

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

// hive的自定义函数
public class MyUDF extends UDF {
    // evaluate 方法可以重载
    public int evaluate(int a, int b) {
        return a + b;//计算两个数之和
    }
}

3、udf函数部署
4、使用udf函数

hive> select my_udf(1,2) from xxx;

查询结果返回 3

UDF 部署方式

官方提供了两种部署 UDF 的方式：

• 临时部署（Temporary Functions）
• 永久部署（Permanent Functions）

两者的区别在于：

1. 临时部署的方式，只会在当前 Session 下有效并可用。
2. 永久部署的方式，在部署成功后任何一个 Hive 客户端（重新启动的 Hive 客户端，已经启动的客户端需要重新加载）都可以使用。

1、临时部署

hive> add jar /path/xxx/myudf.jar;
hive> create temporary function my_udf as 'xxx.xxx.MyUDF';

建议函数名使用 下划线命名法（全部小写字母）。

2、永久部署

这种方式是 hive-0.13 版本以后开始支持的注册方法；

hive> create function udf.my_udf as 'xxx.xxx.MyUDF' using jar 'hdfs://path/xxx/myudf.jar';

需要注意的是：函数名称前面一定要带上数据库名称。

这种方法的优点为全局可见，一次添加完成即可永久使用。支持数据库级别的函数名称。之所以能够永久性的部署，是因为hive将函数的数据存储到了数据库表 FUNCS 和 FUNC_RU中。

部署步骤

1、登陆hive所在的跳板机
2、切换用户名： sudo su hadoop
3、上传jar包到机器： rs
4、jar包上传到HDFS目录下：

hadoop  fs  -ls  /hive/udf
hadoop  fs  -put xxx.jar  /hive/udf

5、可以设置运行队列(选做)：

set mapreduce.job.queuename=root.data.xxx;

6、hive环境下发布udf函数：

hive> create function udf.my_udf as 'xxx.xxx.MyUDF' using jar 'hdfs://hive/udf/xxx.jar';

hdfs基本命令：https://hadoop.apache.org/docs/r1.0.4/cn/commands_manual.html

函数相关的语句

查看所有函数（内置函数+自定义函数）

show functions;

查看某个函数的使用说明

describe functions 函数名;

创建临时自定义函数

create temporary function 函数名 as '类路径';

删除临时自定义函数

drop temporary function [if exists] 函数名;

创建永久自定义函数

create function [库名.]函数名 as '类路径' using jar 'jar包路径';

删除永久自定义函数

drop function [if exists] 函数名;

重载函数

reload function;