hive udf简介
在Hive中，用户可以自定义一些函数，用于扩展HiveQL的功能，而这类函数叫做UDF（用户自定义函数）。UDF分为两大类：UDAF（用户自定义聚合函数）和UDTF（用户自定义表生成函数）。在介绍UDAF和UDTF实现之前，我们先在本章介绍简单点的UDF实现——UDF和GenericUDF，然后以此为基础在下一章介绍UDAF和UDTF的实现。
Hive有两个不同的接口编写UDF程序。一个是基础的UDF接口，一个是复杂的GenericUDF接口。
org.apache.hadoop.hive.ql. exec.UDF 基础UDF的函数读取和返回基本类型，即Hadoop和Hive的基本类型。如，Text、IntWritable、LongWritable、DoubleWritable等。
org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDF 复杂的GenericUDF可以处理Map、List、Set类型。
注解使用：
@Describtion注解是可选的，用于对函数进行说明，其中的FUNC字符串表示函数名，当使用DESCRIBE FUNCTION命令时，替换成函数名。@Describtion包含三个属性：
- name：用于指定Hive中的函数名。
- value：用于描述函数的参数。
- extended：额外的说明，如，给出示例。当使用DESCRIBE FUNCTION EXTENDED name的时候打印。
而且，Hive要使用UDF，需要把Java文件编译、打包成jar文件，然后将jar文件加入到CLASSPATH中，最后使用CREATE FUNCTION语句定义这个Java类的函数：
- hive> ADD jar /root/experiment/hive/hive-0.0.1-SNAPSHOT.jar;
- hive> CREATE TEMPORARY FUNCTION hello AS "edu.wzm.hive. HelloUDF";
- hive> DROP TEMPORARY FUNCTION IF EXIST hello;
udf
简单的udf实现很简单，只需要继承udf，然后实现evaluate()方法就行了。evaluate()允许重载。
一个例子：
@Description(
name = "hello",
value = "_FUNC_(str) - from the input string"
+ "returns the value that is \"Hello $str\" ",
extended = "Example:\n"
+ " > SELECT _FUNC_(str) FROM src;"
)
public class HelloUDF extends UDF{
public String evaluate(String str){
try {
return "Hello " + str;
} catch (Exception e) {
// TODO: handle exception
e.printStackTrace();
return "ERROR";
}
}
}
genericUDF
GenericUDF实现比较复杂，需要先继承GenericUDF。这个API需要操作Object Inspectors，并且要对接收的参数类型和数量进行检查。GenericUDF需要实现以下三个方法：
//这个方法只调用一次，并且在evaluate()方法之前调用。该方法接受的参数是一个ObjectInspectors数组。该方法检查接受正确的参数类型和参数个数。
abstract ObjectInspector initialize(ObjectInspector[] arguments);
//这个方法类似UDF的evaluate()方法。它处理真实的参数，并返回最终结果。
abstract Object evaluate(GenericUDF.DeferredObject[] arguments);
//这个方法用于当实现的GenericUDF出错的时候，打印出提示信息。而提示信息就是你实现该方法最后返回的字符串。
abstract String getDisplayString(String[] children);
一个例子：判断array是否包含某个值。
/*** Eclipse Class Decompiler plugin, copyright (c) 2016 Chen Chao (cnfree2000@hotmail.com) ***/
package org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic;
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.Description;
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDFArgumentException;
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDFArgumentTypeException;
import org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.ListObjectInspector;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.ObjectInspector;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.ObjectInspector.Category;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.ObjectInspectorUtils;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.primitive.PrimitiveObjectInspectorFactory;
import org.apache.hadoop.io.BooleanWritable;
@Description(name = "array_contains", value = "_FUNC_(array, value) - Returns TRUE if the array contains value.", extended = "Example:\n > SELECT _FUNC_(array(1, 2, 3), 2) FROM src LIMIT 1;\n true")
public class GenericUDFArrayContains extends GenericUDF {
private static final int ARRAY_IDX = 0;
private static final int VALUE_IDX = 1;
private static final int ARG_COUNT = 2;
private static final String FUNC_NAME = "ARRAY_CONTAINS";
private transient ObjectInspector valueOI;
private transient ListObjectInspector arrayOI;
private transient ObjectInspector arrayElementOI;
private BooleanWritable result;
public ObjectInspector initialize(ObjectInspector[] arguments) throws UDFArgumentException {
if (arguments.length != 2) {
throw new UDFArgumentException("The function ARRAY_CONTAINS accepts 2 arguments.");
}
if (!(arguments[0].getCategory().equals(ObjectInspector.Category.LIST))) {
throw new UDFArgumentTypeException(0, "\"array\" expected at function ARRAY_CONTAINS, but \""
+ arguments[0].getTypeName() + "\" " + "is found");
}
this.arrayOI = ((ListObjectInspector) arguments[0]);
this.arrayElementOI = this.arrayOI.getListElementObjectInspector();
this.valueOI = arguments[1];
if (!(ObjectInspectorUtils.compareTypes(this.arrayElementOI, this.valueOI))) {
throw new UDFArgumentTypeException(1,
"\"" + this.arrayElementOI.getTypeName() + "\"" + " expected at function ARRAY_CONTAINS, but "
+ "\"" + this.valueOI.getTypeName() + "\"" + " is found");
}
if (!(ObjectInspectorUtils.compareSupported(this.valueOI))) {
throw new UDFArgumentException("The function ARRAY_CONTAINS does not support comparison for \""
+ this.valueOI.getTypeName() + "\"" + " types");
}
this.result = new BooleanWritable(false);
return PrimitiveObjectInspectorFactory.writableBooleanObjectInspector;
}
public Object evaluate(GenericUDF.DeferredObject[] arguments) throws HiveException {
this.result.set(false);
Object array = arguments[0].get();
Object value = arguments[1].get();
int arrayLength = this.arrayOI.getListLength(array);
if ((value == null) || (arrayLength <= 0)) {
return this.result;
}
for (int i = 0; i < arrayLength; ++i) {
Object listElement = this.arrayOI.getListElement(array, i);
if ((listElement == null)
|| (ObjectInspectorUtils.compare(value, this.valueOI, listElement, this.arrayElementOI) != 0))
continue;
this.result.set(true);
break;
}
return this.result;
}
public String getDisplayString(String[] children) {
assert (children.length == 2);
return "array_contains(" + children[0] + ", " + children[1] + ")";
}
}
总结
当写Hive UDF时，有两个选择：一是继承 UDF类，二是继承抽象类GenericUDF。这两种实现不同之处是：GenericUDF 可以处理复杂类型参数，并且继承GenericUDF更加有效率，因为UDF class 需要HIve使用反射的方式去实现。
UDF是作用于一行的。
