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Hive创建自定义函数

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自定义函数包含三种UDF, UDAF, UDTF

  • UDF(User-Defined-Function)：一进一出
  • UDAF(User-Defined Aggregation Function)：聚集函数，多进一出
  • UDTF(User-Defined Table-Generating Functions)： 一进多处

使用方式：在HIVE会话中add自定义函数jar文件，然后创建function继而使用函数

自定义函数的步骤(UDF)

  • UDF函数可以直接应用于select语句，对查询结构做格式化处理后，再输出内容
  • 编写UDF函数的时候需要注意以下几点
    • 自定义UDF需要继承org.apache.hadoop.hive.ql.UDF
    • 需要实现evaluate函数，evaluate函数支持重载

以下实现了一个简单的 脱敏工具类，值展示文本的第一个字符即可：

package org.hadoop.hive.learn.udf;

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

/**
 * 只展示第一个字符的操作
 */
public class SensitiveFunc extends UDF {
    public String evaluate(String str) {
        if (str == null || str.length() <= 1) {
            return str;
        }

        int length = str.length();
        String res = str.substring(0,1);

        StringBuilder sb = new StringBuilder(res);
        for (int i = 1; i < length; i++) {
            sb.append("*");
        }
        return sb.toString();
    }

    public static void main(String[] args) {
        SensitiveFunc sensitiveFunc = new SensitiveFunc();
        String res = sensitiveFunc.evaluate("你好劜");
        System.out.println(res);
    }
}
  • 将以上代码打包为jar包，并上传到hive所在服务器中。
  • 进入hive客户端，添加jar包
add jar /root/hive-learn-1.0-SNAPSHOT.jar
  • 创建临时函数：
create temporary function tuomin as 'org.hadoop.hive.learn.udf.SensitiveFunc'

在创建完成以上的函数之后，就可以使用这个函数了：

我们可以看到自己定义的脱敏函数已经完成啦~~~~

这样的缺点是，因为创建的时temporary的函数，因此在hive客户端关闭之后，这个函数就无法再次被找到。

在以上的步骤中，我们也可以将jar包上传的hdfs上，然后通过一下命令使用:

create temporary function tumin as 'org.hadoop.hive.learn.udf.SensitiveFunc' using jar 'hdfs://node1:8020/path/tuomin.jar'

创建永久函数

永久函数因为需要使用到jar, 这个时候我们可以将jar包上传到hdfs中，然后创建永久函数，当在任何机器上使用函数时，都可以直接从hdfs上加载jar包并使用，具体步骤如下:

# 创建目录
hdfs dfs -mkdir -p /lib/hive/udf

# 上传jar包
hdfs dfs -put /root/hive-learn-1.0-SNAPSHOT.jar /lib/hive/udf/hive-sql-func.jar

然后有了以上的jar包之后，则在Hive客户端，创建永久的函数:

 

hive> create function sens as 'org.hadoop.hive.learn.udf.SensitiveFunc' using jar 'hdfs://mycluster/lib/hive/udf/hive-sql-func.jar'

有了这个函数之后，我就可以在任何地方使用这个函数了：

一下为在hive的客户端工具查询的情况：

函数的维护

#删除函数名
drop function sens

UDAF自定义集函数

多行进一行出，如sum(), min()，用在group by时

实现步骤如下
  1. 必须继承
    • org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDAF(函数类继承)
    • org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDAFEvaluator(内部类 Evaluator实现UDAFEvaluator接口)
  2. Evaluator需要实现init, iterate,terminatePartial, merge, terminate这几个函数
    • init()：类似于构造函数，用于UDAF初始化
    • iterate()：接受传入的参数，并进行内部的轮转，返回boolean
    • termiatePartial()：无参数，其为iterate函数轮转结束后，返回轮转数据，类似于hadoop的Combiner
    • merge()：接受terminatePartial的返回结果，进行数据merge操作，其返回类型为boolean
    • terminate()：返回最终的聚集函数结果

关于UDAF的四个阶段

  • PARTIAL1：这个阶段用于接受数据库的原始数据，iterate()和terminatePartial()方法将被调用。一般指代了mapreduce任务中的map阶段
  • PARTIAL2: 这个阶段接受了部分的合并数据，主要是多map阶段产生的数据做合并操作。相当于mapreduce任务中的conbiner. 这个阶段merge()和terminatePartial()任务将被调用
  • FINAL：这个阶段对PARTIAL2产生的数据做整体的合并操作。这个阶段中，merge()和terminate()方法将被调用。这个阶段就相当于mapreduce任务中的reduce阶段
  • COMPLETE：这个阶段就是完结的阶段，terminate()和iterate()方法将被调用。这个阶段如果mapreduce没有reduce任务，那么将会直接到COMPLETE阶段。这个阶段也是接受的数据库的原始数据

实现concat功能

这段代码主要实现字符串concat功能，实现在group的时候，将对应的字段拼接为一个字符串，具体代码如下：

 

package org.hadoop.hive.learn.udaf;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException;
import org.apache.hadoop.hive.ql.parse.SemanticException;
import org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.AbstractGenericUDAFResolver;
import org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDAFEvaluator;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.ObjectInspector;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.ObjectInspectorFactory;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.PrimitiveObjectInspector;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.typeinfo.TypeInfo;
import org.apache.hadoop.util.ReflectionUtils;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;

public class ConcatStrFunc extends AbstractGenericUDAFResolver {

    private static final Logger LOG = LoggerFactory.getLogger(ConcatStrFunc.class);

    /**
     * 创建Evaluator对象
     *
     * @param info The types of the parameters. We need the type information to know
     *             which evaluator class to use.
     * @return
     * @throws SemanticException
     */
    @Override
    public GenericUDAFEvaluator getEvaluator(TypeInfo[] info) throws SemanticException {
        LOG.info("获取Evaluator对象..");
        return new ConcatStrEvaluator();
    }

    public static class ConcatStrAggregationBuffer implements GenericUDAFEvaluator.AggregationBuffer {

        private StringBuilder concatStrBuilder = new StringBuilder();
        private Object monitor = new Object();
        private static final String SPLITTER = ",";

        public ConcatStrAggregationBuffer() {
            LOG.info("创建buffer对象..");
        }

        public ConcatStrAggregationBuffer(String str) {
            if (str != null && str.length() > 0) {
                concatStrBuilder.append(str);
            }
        }

        public String get() {
            return this.concatStrBuilder.toString();
        }

        public void add(String str) {
            if (str == null) {
                str = "";
            }
            synchronized (monitor) {
                this.concatStrBuilder.append(SPLITTER).append(str);
            }
        }

        public void reset() {
            synchronized (monitor) {
                this.concatStrBuilder.delete(0, concatStrBuilder.length());
            }
        }
    }

    public static class ConcatStrEvaluator extends GenericUDAFEvaluator {

        private PrimitiveObjectInspector inputObjectInspector;
        private ObjectInspector outputOI;

        public ConcatStrEvaluator() {

        }

        /**
         * 这里主要是用来初始化聚合函数，这里需要对传入的参数进行解析。这个函数在每个阶段都会被调用
         *
         * @param m          The mode of aggregation.
         * @param parameters The ObjectInspector for the parameters: In PARTIAL1 and COMPLETE
         *                   mode, the parameters are original data; In PARTIAL2 and FINAL
         *                   mode, the parameters are just partial aggregations (in that case,
         *                   the array will always have a single element).
         * @return
         * @throws HiveException
         */
        @Override
        public ObjectInspector init(Mode m, ObjectInspector[] parameters) throws HiveException {
            LOG.info("初始化Evaluator#init()方法...");
            super.init(m, parameters);
            this.inputObjectInspector = (PrimitiveObjectInspector) parameters[0];

            if (m == Mode.PARTIAL1 || m == Mode.COMPLETE) {
                // 这里是因为PARTIAL1和COMPLETE阶段都是输入的数据库的原始数据，所以他们的处理逻辑是一样的
            } else {
                // 这里主要是指代的时对PARTIAL2和FINAL阶段的数据，这里接受到的是上一个阶段计算出的结果，因此这里数据主要来自PARTIAL1和PARTIAL2的结果
            }

            // 这里是对输出数据的处理，保证我们输出的数据类型和我们需要的类型保持一致
            this.outputOI = ObjectInspectorFactory.getReflectionObjectInspector(
                    String.class,
                    ObjectInspectorFactory.ObjectInspectorOptions.JAVA
            );
            return this.outputOI;
        }

        /**
         * 创建buffer对象，用于存储计算的中间结果
         *
         * @return
         * @throws HiveException
         */
        @Override
        public AggregationBuffer getNewAggregationBuffer() throws HiveException {
            LOG.info("调用Evaluator#getNewAggregationBuffer()方法...");
            return new ConcatStrAggregationBuffer();
        }

        /**
         * 重置buffer中的缓存数据
         *
         * @param agg
         * @throws HiveException
         */
        @Override
        public void reset(AggregationBuffer agg) throws HiveException {
            LOG.info("调用Evaluator#reset()方法...");
            ((ConcatStrAggregationBuffer) agg).reset();
        }

        /**
         * 遍历数据, 这里因为只会在partial1和COMPLETE中被调用，因此这里遍历的是从数据库中获取的原始数据
         *
         * @param agg
         * @param parameters The objects of parameters.
         * @throws HiveException
         */
        @Override
        public void iterate(AggregationBuffer agg, Object[] parameters) throws HiveException {
            LOG.info("调用Evaluator#iterate()方法...");
            if (parameters == null || parameters.length == 0) {
                return;
            }

            ConcatStrAggregationBuffer buffer = (ConcatStrAggregationBuffer) agg;
            for (Object parameter : parameters) {
                buffer.add((String) this.inputObjectInspector.getPrimitiveJavaObject(parameter));
            }
        }

        /**
         * 这里调用的是一个阶段性的成果，用于在分布式计算中，将各个mapper的计算结果进行合并
         *
         * @param agg
         * @return
         * @throws HiveException
         */
        @Override
        public Object terminatePartial(AggregationBuffer agg) throws HiveException {
            LOG.info("调用Evaluator#terminatePartial()");
            return this.terminate(agg);
        }

        @Override
        public void merge(AggregationBuffer agg, Object partial) throws HiveException {
            LOG.info("调用Evaluator#merge()");
            if (partial != null) {
                ConcatStrAggregationBuffer buffer = (ConcatStrAggregationBuffer) agg;
                // debug info
                if (this.inputObjectInspector == null) {
                    buffer.add("inputObjectInspector is null!");
                } else {
                    buffer.add((String) this.inputObjectInspector.getPrimitiveJavaObject(partial));
                }
            }
        }

        @Override
        public Object terminate(AggregationBuffer agg) throws HiveException {
            LOG.info("调用Evaluator#terminate()");
            return ConcatStrAggregationBuffer.class.cast(agg).get();
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        ConcatStrEvaluator concatStrEvaluator = ReflectionUtils.newInstance(ConcatStrEvaluator.class, new Configuration());
        System.out.println(concatStrEvaluator);
    }

}

自定义UDAF函数

在有了上面的实现之后，就需要自己定义Hive函数了，这个步骤需要在Hive客户端中进行操作，具体操作步骤如下：

  • 将打包好的jar包上传到服务器或者HDFS
  • 定义Hive函数
  • 使用Hive函数验证
create function s_concat as 'org.hadoop.hive.learn.udaf.ConcatStrFunc' using jar 'hdfs://mycluster/lib/hive/udf/hive-sql-func.jar';

创建完成后，将输出如下的提示，表示函数创建成功:

这里面的输出表示了临时的jar存放的位置，在测试阶段建议使用create temporary function创建，因为创建永久函数调试程序，如果程序有BUG会导致很多奇怪的问题，在调试好了之后，再创建永久函数

在创建函数完成后，我们就可以使用SQL查询验证是否生效，我的等结果如下：

这就表示函数自定完成并成功投入使用。

 

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