Hive UDF函数构建

1. 概述

 　　UDF函数其实就是一个简单的函数，执行过程就是在Hive转换成MapReduce程序后，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。UDF只能实现一进一出的操作，如果需要实现多进一出，则需要实现UDAF。

　　Hive可以允许用户编写自己定义的函数UDF，来在查询中使用。

2. UDF类型

　　Hive中有3种UDF：

　　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；

3. 如何构建UDF

　　用户构建的UDF使用过程如下：

1. 继承UDF或者UDAF或者UDTF，实现特定的方法；
2. 将写好的类打包为jar，如LowerUDF.jar；
3. 进入到Hive shell环境中，输入命令add jar /home/hadoop/LowerUDF.jar注册该jar文件；或者把LowerUDF.jar上传到hdfs，hadoop fs -put LowerUDF.jar /home/hadoop/LowerUDF.jar，再输入命令add jar hdfs://hadoop01:8020/user/home/LowerUDF.jar；
4. 为该类起一个别名，create temporary function lower_udf as 'UDF.lowerUDF'；注意，这里UDF只是为这个Hive会话临时定义的；
5. 在select中使用lower_udf()；

4. 自定义UDF

4.1 pom.xml依赖

<dependency>
    <groupId>org.apache.hive</groupId>
    <artifactId>hive-exec</artifactId>
    <version>1.2.1</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
    <artifactId>hadoop-common</artifactId>
    <version>2.7.3</version>
</dependency>

4.2 编写UDF代码

package UDF;
import org.apache.commons.lang.StringUtils;
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;
import org.apache.hadoop.io.Text;

public class LowerUDF extends UDF{
    /**
     * 1. Implement one or more methods named "evaluate" which will be called by Hive.
     *
     * 2. "evaluate" should never be a void method. However it can return "null" if needed.
     */
    public Text evaluate(Text str){
        // input parameter validate
        if(null == str){
            return null ;
        }

        // validate
        if(StringUtils.isBlank(str.toString())){
            return null ;
        }

        // lower
        return new Text(str.toString().toLowerCase()) ;
    }

}

4.3 打包

　　注意：工程所用的jdk要与Hadoop集群使用的jdk是同一个版本。

4.4 注册UDF

hive> add jar /home/hadoop/LowerUDF.jar
hive> create temporary function lower_udf as "UDF.LowerUDF";

4.5 测试

hive> create table test (id int ,name string);
hive> insert into test values(1,'TEST');
hive> select lower_udf(name) from test;
OK
test

注意事项：

1. 一个用户UDF必须org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;
2. 一个UDF必须要包含有evaluate()方法，但是该方法并不存在于UDF中。evaluate的参数个数以及类型都是用户自定义的。在使用的时候，Hive会调用UDF的evaluate()方法。

5. 自定义UDAF

　　UDAF是聚合函数，相当于reduce，将表中多行数据聚合成一行结果

　　UDAF是需要在hive的sql语句和group by联合使用，hive的group by 对于每个分组，只能返回一条记录，这点和mysql不一样。

 　　开发通用UDAF有两个步骤：

1. resolver负责类型检查，操作符重载，里面创建evaluator类对象；
2. evaluator真正实现UDAF的逻辑；

5.1 继承AbstractAggregationBuffer和实现evaluator

package cn.wisec.meerkat.analyseOnHive;

import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDFArgumentException;
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDFArgumentLengthException;
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.ql.udf.generic.GenericUDAFParameterInfo;
import org.apache.hadoop.hive.ql.util.JavaDataModel;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.ObjectInspector;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.primitive.LongObjectInspector;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.primitive.PrimitiveObjectInspectorFactory;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.typeinfo.TypeInfo;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;

/**
 * @Author: Yang JianQiu
 * @Date: 2019/7/16 10:48
 *
 * 开发通用UDAF有两个步骤：
 * 第一个是编写resolver类，第二个是编写evaluator类
 * resolver负责类型检查，操作符重载
 * evaluator真正实现UDAF的逻辑。
 * 通常来说，顶层UDAF类继承{@link org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDAFResolver2}
 * 里面编写嵌套类evaluator实现UDAF的逻辑
 *
 * resolver通常继承org.apache.hadoop.hive.ql.udf.GenericUDAFResolver2，但是更建议继承AbstractGenericUDAFResolver，隔离将来hive接口的变化
 * GenericUDAFResolver和GenericUDAFResolver2接口的区别是:  后面的允许evaluator实现利用GenericUDAFParameterInfo可以访问更多的信息，例如DISTINCT限定符，通配符(*)。
 */
public class CountUDAF extends AbstractGenericUDAFResolver {

    /**
     * 构建方法，传入的是函数指定的列
     * @param params
     * @return
     * @throws SemanticException
     */
    @Override
    public GenericUDAFEvaluator getEvaluator(TypeInfo[] params) throws SemanticException {
        if (params.length > 1){
            throw new UDFArgumentLengthException("Exactly one argument is expected");
        }
        return new CountUDAFEvaluator();
    }

    /**
     * 这个构建方法可以判输入的参数是*号或者distinct
     * @param info
     * @return
     * @throws SemanticException
     */
    @Override
    public GenericUDAFEvaluator getEvaluator(GenericUDAFParameterInfo info) throws SemanticException {

        ObjectInspector[] parameters = info.getParameterObjectInspectors();
        boolean isAllColumns = false;
        if (parameters.length == 0){
            if (!info.isAllColumns()){
                throw new UDFArgumentException("Argument expected");
            }

            if (info.isDistinct()){
                throw new UDFArgumentException("DISTINCT not supported with");
            }
            isAllColumns = true;
        }else if (parameters.length != 1){
            throw new UDFArgumentLengthException("Exactly one argument is expected.");
        }
        return new CountUDAFEvaluator(isAllColumns);
    }

    /**
     * GenericUDAFEvaluator类实现UDAF的逻辑
     *
     * enum Mode运行阶段枚举类
     * PARTIAL1；
     * 这个是mapreduce的map阶段：从原始数据到部分数据聚合
     * 将会调用iterate()和terminatePartial()
     *
     * PARTIAL2:
     * 这个是mapreduce的map端的Combiner阶段，负责在map端合并map的数据：部分数据聚合
     * 将会调用merge()和terminatePartial()
     *
     * FINAL:
     * mapreduce的reduce阶段：从部分数据的聚合到完全聚合
     * 将会调用merge()和terminate()
     *
     * COMPLETE:
     * 如果出现了这个阶段，表示mapreduce只有map，没有reduce，所以map端就直接出结果了；从原始数据直接到完全聚合
     * 将会调用iterate()和terminate()
     */
    public static class CountUDAFEvaluator extends GenericUDAFEvaluator{

        private boolean isAllColumns = false;

        /**
         * 合并结果的类型
         */
        private LongObjectInspector aggOI;

        private LongWritable result;

        public CountUDAFEvaluator() {
        }

        public CountUDAFEvaluator(boolean isAllColumns) {
            this.isAllColumns = isAllColumns;
        }

        /**
         * 负责初始化计算函数并设置它的内部状态，result是存放最终结果的
         * @param m 代表此时在map-reduce哪个阶段，因为不同的阶段可能在不同的机器上执行，需要重新创建对象partial1，partial2，final，complete
         * @param parameters partial1或complete阶段传入的parameters类型是原始输入数据的类型
         *                   partial2和final阶段（执行合并）的parameters类型是partial-aggregations（既合并返回结果的类型），此时parameters长度肯定只有1了
         * @return ObjectInspector
         *  在partial1和partial2阶段返回局部合并结果的类型，既terminatePartial的类型
         *  在complete或final阶段返回总结果的类型，既terminate的类型
         * @throws HiveException
         */
        @Override
        public ObjectInspector init(Mode m, ObjectInspector[] parameters) throws HiveException {
            super.init(m, parameters);
            //当是combiner和reduce阶段时，获取合并结果的类型，因为需要执行merge方法
            //merge方法需要部分合并的结果类型来取得值
            if (m == Mode.PARTIAL2 || m == Mode.FINAL){
                aggOI = (LongObjectInspector) parameters[0];
            }

            //保存总结果
            result = new LongWritable(0);
            //局部合并结果的类型和总合并结果的类型都是long
            return PrimitiveObjectInspectorFactory.writableLongObjectInspector;
        }

        /**
         * 定义一个AbstractAggregationBuffer类来缓存合并值
         */
        static class CountAgg extends AbstractAggregationBuffer{
            long value;

            /**
             * 返回类型占的字节数，long为8
             * @return
             */
            @Override
            public int estimate() {
                return JavaDataModel.PRIMITIVES2;
            }
        }

        /**
         * 创建缓存合并值的buffer
         * @return
         * @throws HiveException
         */
        @Override
        public AggregationBuffer getNewAggregationBuffer() throws HiveException {
            CountAgg countAgg = new CountAgg();
            reset(countAgg);
            return countAgg;
        }

        /**
         * 重置合并值
         * @param agg
         * @throws HiveException
         */
        @Override
        public void reset(AggregationBuffer agg) throws HiveException {
            ((CountAgg) agg).value = 0;
        }

        /**
         * map时执行，迭代数据
         * @param agg
         * @param parameters
         * @throws HiveException
         */
        @Override
        public void iterate(AggregationBuffer agg, Object[] parameters) throws HiveException {
            //parameters为输入数据
            //parameters == null means the input table/split is empty
            if (parameters == null){
                return;
            }
            if (isAllColumns){
                ((CountAgg) agg).value ++;
            }else {
                boolean countThisRow = true;
                for (Object nextParam: parameters){
                    if (nextParam == null){
                        countThisRow = false;
                        break;
                    }
                }
                if (countThisRow){
                    ((CountAgg) agg).value++;
                }
            }
        }

        /**
         * 返回buffer中部分聚合结果，map结束和combiner结束执行
         * @param agg
         * @return
         * @throws HiveException
         */
        @Override
        public Object terminatePartial(AggregationBuffer agg) throws HiveException {
            return terminate(agg);
        }

        /**
         * 合并结果，combiner或reduce时执行
         * @param agg
         * @param partial
         * @throws HiveException
         */
        @Override
        public void merge(AggregationBuffer agg, Object partial) throws HiveException {
            if (partial != null){
                //累加部分聚合的结果
                ((CountAgg) agg).value += aggOI.get(partial);
            }
        }

        /**
         * 返回buffer中总结果，reduce结束执行或者没有reduce时map结束执行
         * @param agg
         * @return
         * @throws HiveException
         */
        @Override
        public Object terminate(AggregationBuffer agg) throws HiveException {
            //每一组执行一次（group by）
            result.set(((CountAgg) agg).value);
            //返回writable类型
            return result;
        }
    }
}

　　使用：

hive> add jar /root/udf.jar
hive> create temporary function mycount as 'udf.CountUDAF'
hive> select call, mycount(*) as cn from beauty group by call order by cn desc
hive> select tag, mycount(tag) as cn from beauty lateral view explode(tags) lve_beauty as tag group by tag order by cn desc

6. 自定义UDTF

　　UDTF用来解决输入一行输出多行的需求。

　　限制：

1. No other expressions are allowed in SELECT不能和其他字段一起使用：SELECT pageid,explode(adid_list) AS myCol... is not supported
2. UDTF's can't be nested 不能嵌套：SELECT explode(explode(adid_list)) AS myCol..... is not supported
3. 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。

　　执行过程：

1. UDTF首先会调用initialize方法，此方法返回UDTF的输出行的信息（输出列个数与类型）；
2. 初始化完成后，会调用process方法，真正的处理过程在process函数中：在process中，每一次forward()调用产生一行；如果产生多列可以将多个列的值放在一个数组中，然后将该数组传入到forward()函数。
3. 最后close()方法调用，对需要清理的方法进行清理。

下面是实现一个explode函数的例子：

　　explode会将一个数组中每个元素都输出一行，map中每对key-value都输出一行，实现对数据展开

package cn.wisec.meerkat.analyseOnHive;

import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.TaskExecutionException;
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDFArgumentException;
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDFArgumentLengthException;
import org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException;
import org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDTF;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.*;

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

/**
 * @Author: Yang JianQiu
 * @Date: 2019/7/16 17:08
 */
public class MyExplodeUDTF extends GenericUDTF {

    private transient ObjectInspector inputOI = null;

    /**
     * 初始化
     * 构建一个StructObjectInspector类型用于输出
     * 其中struct的字段构成输出的一行
     * 字段名称不重要，因为它们将被用户提供的列别名覆盖
     * @param argOIs
     * @return
     * @throws UDFArgumentException
     */
    @Override
    public StructObjectInspector initialize(StructObjectInspector argOIs) throws UDFArgumentException {
        //得到结构体的字段
        List<? extends StructField> inputFields = argOIs.getAllStructFieldRefs();
        ObjectInspector[] udfInputOIs = new ObjectInspector[inputFields.size()];
        for (int i = 0; i < inputFields.size(); i++){
            //字段类型
            udfInputOIs[i] = inputFields.get(i).getFieldObjectInspector();
        }

        if (udfInputOIs.length != 1){
            throw new UDFArgumentLengthException("explode() takes only one argument");
        }

        List<String> fieldNames = new ArrayList<>();
        List<ObjectInspector> fieldOIs = new ArrayList<>();
        switch (udfInputOIs[0].getCategory()){
            case LIST:
                inputOI = udfInputOIs[0];
                //指定list生成的列名，可在as后覆写
                fieldNames.add("col");
                //获取list元素的类型
                fieldOIs.add(((ListObjectInspector) inputOI).getListElementObjectInspector());
                break;
            case MAP:
                inputOI = udfInputOIs[0];
                //指定map中key的生成的列名，可在as后覆写
                fieldNames.add("key");
                //指定map中value的生成的列名，可在as后覆写
                fieldNames.add("value");
                //得到map中key的类型
                fieldOIs.add(((MapObjectInspector)inputOI).getMapKeyObjectInspector());
                //得到map中value的类型
                fieldOIs.add(((MapObjectInspector)inputOI).getMapValueObjectInspector());
                break;
            default:
                throw new UDFArgumentException("explode() takes an array or a map as a parameter");
        }
        //创建一个Struct类型返回
        return ObjectInspectorFactory.getStandardStructObjectInspector(fieldNames, fieldOIs);
    }

    //输出list
    private transient Object[] forwardListObj = new Object[1];
    //输出map
    private transient Object[] forwardMapObj = new Object[2];

    /**
     * 每行执行一次，输入数据args
     * 每调用forward，输出一行
     * @param args
     * @throws HiveException
     */
    @Override
    public void process(Object[] args) throws HiveException {
        switch (inputOI.getCategory()){
            case LIST:
                ListObjectInspector listOI = (ListObjectInspector) inputOI;
                List<?> list = listOI.getList(args[0]);
                if (list == null){
                    return;
                }

                //list中每个元素输出一行
                for (Object o: list){
                    forwardListObj[0] = o;
                    forward(forwardListObj);
                }
                break;
            case MAP:
                MapObjectInspector mapOI = (MapObjectInspector) inputOI;
                Map<?, ?> map = mapOI.getMap(args[0]);
                if (map == null){
                    return;
                }
                //map中每一对输出一行
                for (Map.Entry<?, ?> entry: map.entrySet()){
                    forwardMapObj[0] = entry.getKey();
                    forwardMapObj[1] = entry.getValue();
                    forward(forwardMapObj);
                }
                break;
            default:
                throw new TaskExecutionException("explode() can only operate on an array or a map");
        }
    }

    @Override
    public void close() throws HiveException {

    }
}

　　使用：

hive> add jar /root/udtf.jar
hive> create temporary function myexplode as 'udf.MyExplodeUDTF'
hive> select myexplode(tags) as tag from beauty
hive> select myexplode(props) as (k,v) from beauty
hive> select tag, count(tag) as cn from beauty lateral view myexplode(tags) lve_beauty as tag group by tag order by cn desc　

【参考资料】

https://blog.csdn.net/wypersist/article/details/80314352

https://blog.csdn.net/zmywei_20160707/article/details/81698542

https://imcoder.site/article/detail?aid=131