1.hive函数各种命令
sql
查看系统自带的函数
hive> show functions;
-- 显示自带的函数的用法
hive> desc function upper;
-- 详细显示自带的函数的用法
hive> desc function extended upper;
-- 添加jar包到hive中
add jar /data/xx.jar;
-- 创建自定义函数
create function 函数名 as "函数类名";
-- 一次性直接添加自定义函数
create function 函数名 as "函数类名" using jar "hdfs://mycluster/xxx.jar";
-- 删除函数
Drop function 函数名;
-- 列出jar包详情
list jars;
-- 删除jar包
delete jars /data/xxx.jar;2.自定义函数
1）Hive 自带了一些函数，比如：max/min等，但是数量有限，自己可以通过自定义UDF来方便的扩展。
2）当Hive提供的内置函数无法满足你的业务处理需要时，此时就可以考虑使用用户自定义函数（UDF：user-defined function）。
3）根据用户自定义函数类别分为以下三种：
（1）UDF（User-Defined-Function）
一进一出
（2）UDAF（User-Defined Aggregation Function）
聚集函数，多进一出
类似于：count/max/min
（3）UDTF（User-Defined Table-Generating Functions）
一进多出
如lateral view explore()
4）官方文档地址
https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/HivePlugins
5）编程步骤
（1）继承org.apache.hadoop.hive.ql.UDF
（2）需要实现evaluate函数；evaluate函数支持重载；
（3）在hive的命令行窗口创建函数
a）添加jar
add jar linux_jar_path
b）创建function
create temporary function dbname.function_name AS class_name;
（4）在hive的命令行窗口删除函数
Drop temporary function if exists dbname.function_name;
6）注意事项
（1）UDF必须要有返回类型，可以返回null，但是返回类型不能为void；
2.1 自定义UDF函数
1）创建一个Maven工程Hive
2）导入依赖
xml
<dependencies>
<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.hive/hive-exec -->
<dependency>
<groupId>org.apache.hive</groupId>
<artifactId>hive-exec</artifactId>
<version>1.2.1</version>
</dependency>
</dependencies>3）创建一个类
java
package com.atguigu.hive;
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;
public class Lower extends UDF {
public String evaluate (String s) {
if (s == null) {
return null;
}
return s.toLowerCase();
}
}4）打成jar包上传到服务器/opt/module/datas/udf.jar
5）将jar包添加到hive的classpath
sql
hive (default)> add jar /opt/module/datas/udf.jar;6）创建临时函数与开发好的java class关联
sql
hive (default)> create temporary function mylower as "com.ceshi.hive.Lower";7．即可在hql中使用自定义的函数
sql
hive (default)> select ename, mylower(ename) lowername from emp;7.2.2 自定义UDTF函数
1）需求说明
自定义一个UDTF实现将一个任意分割符的字符串切割成独立的单词，例如：
sql
Line:"hello,world,hadoop,hive"
Myudtf(line, ",")
hello
world
hadoop
hive2）代码实现
java
package com.atguigu.udtf;
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;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class MyUDTF extends GenericUDTF {
private ArrayList<String> outList = new ArrayList<>();
@Override
public StructObjectInspector initialize(StructObjectInspector argOIs) throws UDFArgumentException {
//1.定义输出数据的列名和类型
List<String> fieldNames = new ArrayList<>();
List<ObjectInspector> fieldOIs = new ArrayList<>();
//2.添加输出数据的列名和类型
fieldNames.add("lineToWord");
fieldOIs.add(PrimitiveObjectInspectorFactory.javaStringObjectInspector);
return ObjectInspectorFactory.getStandardStructObjectInspector(fieldNames, fieldOIs);
}
@Override
public void process(Object[] args) throws HiveException {
//1.获取原始数据
String arg = args[0].toString();
//2.获取数据传入的第二个参数，此处为分隔符
String splitKey = args[1].toString();
//3.将原始数据按照传入的分隔符进行切分
String[] fields = arg.split(splitKey);
//4.遍历切分后的结果，并写出
for (String field : fields) {
//集合为复用的，首先清空集合
outList.clear();
//将每一个单词添加至集合
outList.add(field);
//将集合内容写出
forward(outList);
}
}
@Override
public void close() throws HiveException {
}
}3）打成jar包上传到服务器/opt/module/data/udtf.jar
4）将jar包添加到hive的classpath下
sql
hive (default)> add jar /opt/module/data/udtf.jar;5）创建临时函数与开发好的java class关联
sql
hive (default)> create temporary function myudtf as "com.atguigu.hive.MyUDTF";6）即可在hql中使用自定义的函数
sql
hive (default)> select myudtf(line, ",") word from words;