一、UDF概述

UDF全称：User-Defined Functions，即用户自定义函数，在Hive SQL编译成MapReduce任务时，执行java方法，类似于像MapReduce执行过程中加入一个插件，方便扩展。

二、UDF种类

UDF：操作单个数据行，产生单个数据行；
UDAF：操作多个数据行，产生一个数据行；
UDTF：操作一个数据行，产生多个数据行一个表作为输出；

三、如何自定义UDF

1.编写UDF函数，UDF需要继承org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF，UDTF继承org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDTF，UDAF使用比较少，这里先不讲解
2.将写好的类打包为jar，如HiveUDF-1.0.jar，并且上传到Hive机器或者HDFS目录
3.入到Hive shell环境中，输入命令add jar /home/hadoop/HiveUDF-1.0.jar注册该jar文件；或者把HiveUDF-1.0.jar上传到hdfs，hadoop fs -put HiveUDF-1.0.jar /home/hadoop/HiveUDF-1.0.jar，再输入命令add jar hdfs://hadoop60:8020/home/hadoop/HiveUDF-1.0.jar；
4.为UDF类起一个别名，create temporary function myudf as ‘com.master.HiveUDF.MyUDF’；注意，这里UDF只是为这个Hive会话临时定义的；
5.在select中使用myudf()；

四、自定义实现UDF和UDTF

4.1 需求

1）UDF，自定义一个函数，并且实现把列中的数据由小写转换成大写
2）UDTF，拆分一个表中的name字段，以|为分割，分成不同的列，如下所示：

表中的数据为：

id	name

1	Ba|qz
2	xa

要拆分成如下格式：

id	name

1	Ba
1	qz
2	xa

4.2 项目pom文件

<dependency>
		<groupId>org.apache.hive</groupId>
		<artifactId>hive-exec</artifactId>
		<version>1.1.1</version>
	</dependency>

4.3 Hive建表测试及数据

create table if not exists t_user (
  id int,
  name string
)
clustered by (id) into 2 buckets
row format delimited fields terminated by '|'
stored as orc TBLPROPERTIES('transactional'='true');

向Hive表中插入数据:

insert into t_user values(1,'Ba|qz');
insert into t_user values(1,'xa');

4.4 UDF函数编写

UDF函数需要继承org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF类，并且添加evaluate方法，原因是：UDF类默认的UDFMethodResolver是org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DefaultUDFMethodResolver，evaluate方法是在DefaultUDFMethodResolver中进行配置,默认绑定的是evaluate方法。

添加evaluate有两个注意事项：

 1）evaluate方法遵循重载的原则，参数是用户自定义的，调用那个方法调用是在使用函数时候的参数决定。
 2）evaluate方法必须有返回值，返回类型以及方法参数可以是Java数据或相应的Writable类。

具体实现：

public class MyUDF extends UDF {
	public String evaluate(String s) {
		if (s == null) {
			return "";
		}
		return s.toUpperCase();
	}
}

4.5 UDTF函数编写

1）UDTF限制（----后面为原文解析），官网地址：https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+UDF#LanguageManualUDF-Built-inTable-GeneratingFunctions(UDTF)

在UDTF中Select里面不能有其他语句----No other expressions are allowed in SELECT/SELECT pageid, explode(adid_list) AS myCol… is not supported

UDTF不能被嵌套----UDTF’s can’t be nested/SELECT explode(explode(adid_list)) AS myCol… is not supported

UDTF不支持GROUP BY / CLUSTER BY / DISTRIBUTE BY / SORT BY----GROUP BY/ CLUSTER BY/ DISTRIBUTE BY/ SORT BY is not supported/SELECT explode(adid_list) AS myCol … GROUP BY myCol is not supported

继承org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDTF，实现initialize，process，close三个方法。

2）注意事项

initialize方法制定了返回的列名及数据类型（forward写入数据的类型是一个数组，对应着initialize定义的列名），可以返回多个，在List里面对应即可。函数列名调用的时侯通过：myudtf(col,col1) t1 as co1,col2来使用列名。

3）实现

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDFArgumentException;
import org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException;
import org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDTF;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.ObjectInspector;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.ObjectInspectorFactory;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.StructObjectInspector;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.primitive.PrimitiveObjectInspectorFactory;

public class MyUDTF extends GenericUDTF {

	@Override
	public StructObjectInspector initialize(ObjectInspector[] argOIs) throws UDFArgumentException {

		List<String> fieldNames = new ArrayList<>();
		List<ObjectInspector> fieldTypes = new ArrayList<>();

		fieldNames.add("col");
		fieldTypes.add(PrimitiveObjectInspectorFactory.javaStringObjectInspector);

		return ObjectInspectorFactory.getStandardStructObjectInspector(fieldNames, fieldTypes);
	}

	@Override
	public void process(Object[] args) throws HiveException {

		String col = args[0].toString();

		String[] cols = col.split("\\|");
		for (String c : cols) {
			String[] results = new String[1];
			results[0] = c;
			forward(results);
		}
	}

	@Override
	public void close() throws HiveException {

	}

}

4）在Hive Shell中添加临时函数

上传到Linux目录，然后用add jar来添加路径

hive>add jar /home/hadoop/hivetest/HiveUDF-1.0.jar

创建临时函数：

hive>create temporary function myudf as "com.master.HiveUDF.MyUDF";
hive>create temporary function myudtf as "com.master.HiveUDF.MyUDTF"

    5）UDF使用

select myudf(name) from t_user;

效果如下

4.6 UDTF使用

select myudtf(name) from t_user

效果如下：

但是貌似没有和前面的数据结合，这时候，需要用lateral view来操作，语句如下

select t1.id,t2.col from t_user t1 lateral view myudtf(name) t2 as col

lateral view用于和split, explode等UDTF一起使用，它能够将一列数据拆成多行数据，在此基础上可以对拆分后的数据进行聚合