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Hive- UDF&GenericUDF

2017-04-06  本文已影响2826人  raincoffee

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:

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:

  1. hive> ADD jar /root/experiment/hive/hive-0.0.1-SNAPSHOT.jar;
  2. hive> CREATE TEMPORARY FUNCTION hello AS "edu.wzm.hive. HelloUDF";
  3. 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。

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