Hive UDAF开发详解

说明

这篇文章是来自Hadoop Hive UDAF Tutorial - Extending Hive with Aggregation Functions：的不严格翻译，因为翻译的文章示例写得比较通俗易懂，此外，我把自己对于Hive的UDAF理解穿插到文章里面。

udfa是hive中用户自定义的聚集函数，hive内置UDAF函数包括有sum()与count（），UDAF实现有简单与通用两种方式，简单UDAF因为使用Java反射导致性能损失，而且有些特性不能使用，已经被弃用了；在这篇博文中我们将关注Hive中自定义聚类函数-GenericUDAF，UDAF开发主要涉及到以下两个抽象类：

1. org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.AbstractGenericUDAFResolver
2. org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDAFEvaluator

源码链接

博文中的所有的代码和数据可以在以下链接找到：hive examples

示例数据准备

首先先创建一张包含示例数据的表：people，该表只有name一列，该列中包含了一个或多个名字，该表数据保存在people.txt文件中。

1. ~$ cat ./people.txt
2. John Smith
3. John and Ann White
4. Ted Green
5. Dorothy

把该文件上载到hdfs目录/user/matthew/people中：

1. hadoop fs -mkdir people
2. hadoop fs -put ./people.txt people

下面要创建hive外部表，在hive shell中执行

1. CREATE EXTERNAL TABLE people (name string)
2. ROW FORMAT DELIMITED FIELDS
3. TERMINATED BY '\t'
4. ESCAPED BY ''
5. LINES TERMINATED BY '\n'
6. STORED AS TEXTFILE
7. LOCATION '/user/matthew/people';

相关抽象类介绍

创建一个GenericUDAF必须先了解以下两个抽象类：

1. org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.AbstractGenericUDAFResolver

1. org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDAFEvaluator

为了更好理解上述抽象类的API，要记住hive只是mapreduce函数，只不过hive已经帮助我们写好并隐藏mapreduce，向上提供简洁的sql函数，所以我们要结合Mapper、Combiner与Reducer来帮助我们理解这个函数。要记住在Hadoop集群中有若干台机器，在不同的机器上Mapper与Reducer任务独立运行。

所以大体上来说，这个UDAF函数读取数据（mapper），聚集一堆mapper输出到部分聚集结果（combiner），并且最终创建一个最终的聚集结果（reducer）。因为我们跨域多个combiner进行聚集，所以我们需要保存部分聚集结果。

AbstractGenericUDAFResolver

Resolver很简单，要覆盖实现下面方法，该方法会根据sql传人的参数数据格式指定调用哪个Evaluator进行处理。

1. <span style="background-color: rgb(255, 255, 255);"><span style="font-size:14px;">public GenericUDAFEvaluator getEvaluator(TypeInfo[] parameters) throws SemanticException;</span></span>

GenericUDAFEvaluator

UDAF逻辑处理主要发生在Evaluator中，要实现该抽象类的几个方法。

在理解Evaluator之前，必须先理解objectInspector接口与GenericUDAFEvaluator中的内部类Model。

ObjectInspector

作用主要是解耦数据使用与数据格式，使得数据流在输入输出端切换不同的输入输出格式，不同的Operator上使用不同的格式。可以参考这两篇文章：first post on Hive UDFs、Hive中ObjectInspector的作用，里面有关于objectinspector的介绍。

Model

Model代表了UDAF在mapreduce的各个阶段。

1. public static enum Mode {
2. /**
3. * PARTIAL1: 这个是mapreduce的map阶段:从原始数据到部分数据聚合
4. * 将会调用iterate()和terminatePartial()
5. */
6. PARTIAL1,
7. /**
8. * PARTIAL2: 这个是mapreduce的map端的Combiner阶段，负责在map端合并map的数据::从部分数据聚合到部分数据聚合:
9. * 将会调用merge() 和 terminatePartial()
10. */
11. PARTIAL2,
12. /**
13. * FINAL: mapreduce的reduce阶段:从部分数据的聚合到完全聚合
14. * 将会调用merge()和terminate()
15. */
16. FINAL,
17. /**
18. * 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
19. * 将会调用 iterate()和terminate()
20. */
21. COMPLETE
22. };

一般情况下，完整的UDAF逻辑是一个mapreduce过程，如果有mapper和reducer，就会经历PARTIAL1(mapper)，FINAL(reducer)，如果还有combiner，那就会经历PARTIAL1(mapper)，PARTIAL2(combiner)，FINAL(reducer)。

而有一些情况下的mapreduce，只有mapper，而没有reducer，所以就会只有COMPLETE阶段，这个阶段直接输入原始数据，出结果。

GenericUDAFEvaluator的方法

1. // 确定各个阶段输入输出参数的数据格式ObjectInspectors
2. public  ObjectInspector init(Mode m, ObjectInspector[] parameters) throws HiveException;
3. // 保存数据聚集结果的类
4. abstract AggregationBuffer getNewAggregationBuffer() throws HiveException;
5. // 重置聚集结果
6. public void reset(AggregationBuffer agg) throws HiveException;
7. // map阶段，迭代处理输入sql传过来的列数据
8. public void iterate(AggregationBuffer agg, Object[] parameters) throws HiveException;
9. // map与combiner结束返回结果，得到部分数据聚集结果
10. public Object terminatePartial(AggregationBuffer agg) throws HiveException;
11. // combiner合并map返回的结果，还有reducer合并mapper或combiner返回的结果。
12. public void merge(AggregationBuffer agg, Object partial) throws HiveException;
13. // reducer阶段，输出最终结果
14. public Object terminate(AggregationBuffer agg) throws HiveException;

图解Model与Evaluator关系

Model各阶段对应Evaluator方法调用

Evaluator各个阶段下处理mapreduce流程

实例

下面将讲述一个聚集函数UDAF的实例，我们将计算people这张表中的name列字母的个数。

下面的函数代码是计算指定列中字符的总数（包括空格）

代码

1. @Description(name = "letters", value = "_FUNC_(expr) - 返回该列中所有字符串的字符总数")
2. public class TotalNumOfLettersGenericUDAF extends AbstractGenericUDAFResolver {
3. @Override
4. public GenericUDAFEvaluator getEvaluator(TypeInfo[] parameters)
5. throws SemanticException {
6. if (parameters.length != 1) {
7. throw new UDFArgumentTypeException(parameters.length - 1,
8. "Exactly one argument is expected.");
9. }
10. ObjectInspector oi = TypeInfoUtils.getStandardJavaObjectInspectorFromTypeInfo(parameters[0]);
11. if (oi.getCategory() != ObjectInspector.Category.PRIMITIVE){
12. throw new UDFArgumentTypeException(0,
13. "Argument must be PRIMITIVE, but "
14. + oi.getCategory().name()
15. + " was passed.");
16. }
17. PrimitiveObjectInspector inputOI = (PrimitiveObjectInspector) oi;
18. if (inputOI.getPrimitiveCategory() != PrimitiveObjectInspector.PrimitiveCategory.STRING){
19. throw new UDFArgumentTypeException(0,
20. "Argument must be String, but "
21. + inputOI.getPrimitiveCategory().name()
22. + " was passed.");
23. }
24. return new TotalNumOfLettersEvaluator();
25. }
26. public static class TotalNumOfLettersEvaluator extends GenericUDAFEvaluator {
27. PrimitiveObjectInspector inputOI;
28. ObjectInspector outputOI;
29. PrimitiveObjectInspector integerOI;
30. int total = 0;
31. @Override
32. public ObjectInspector init(Mode m, ObjectInspector[] parameters)
33. throws HiveException {
34. assert (parameters.length == 1);
35. super.init(m, parameters);
36. //map阶段读取sql列，输入为String基础数据格式
37. if (m == Mode.PARTIAL1 || m == Mode.COMPLETE) {
38. inputOI = (PrimitiveObjectInspector) parameters[0];
39. } else {
40. //其余阶段，输入为Integer基础数据格式
41. integerOI = (PrimitiveObjectInspector) parameters[0];
42. }
43. // 指定各个阶段输出数据格式都为Integer类型
44. outputOI = ObjectInspectorFactory.getReflectionObjectInspector(Integer.class,
45. ObjectInspectorOptions.JAVA);
46. return outputOI;
47. }
48. /**
49. * 存储当前字符总数的类
50. */
51. static class LetterSumAgg implements AggregationBuffer {
52. int sum = 0;
53. void add(int num){
54. sum += num;
55. }
56. }
57. @Override
58. public AggregationBuffer getNewAggregationBuffer() throws HiveException {
59. LetterSumAgg result = new LetterSumAgg();
60. return result;
61. }
62. @Override
63. public void reset(AggregationBuffer agg) throws HiveException {
64. LetterSumAgg myagg = new LetterSumAgg();
65. }
66. private boolean warned = false;
67. @Override
68. public void iterate(AggregationBuffer agg, Object[] parameters)
69. throws HiveException {
70. assert (parameters.length == 1);
71. if (parameters[0] != null) {
72. LetterSumAgg myagg = (LetterSumAgg) agg;
73. Object p1 = ((PrimitiveObjectInspector) inputOI).getPrimitiveJavaObject(parameters[0]);
74. myagg.add(String.valueOf(p1).length());
75. }
76. }
77. @Override
78. public Object terminatePartial(AggregationBuffer agg) throws HiveException {
79. LetterSumAgg myagg = (LetterSumAgg) agg;
80. total += myagg.sum;
81. return total;
82. }
83. @Override
84. public void merge(AggregationBuffer agg, Object partial)
85. throws HiveException {
86. if (partial != null) {
87. LetterSumAgg myagg1 = (LetterSumAgg) agg;
88. Integer partialSum = (Integer) integerOI.getPrimitiveJavaObject(partial);
89. LetterSumAgg myagg2 = new LetterSumAgg();
90. myagg2.add(partialSum);
91. myagg1.add(myagg2.sum);
92. }
93. }
94. @Override
95. public Object terminate(AggregationBuffer agg) throws HiveException {
96. LetterSumAgg myagg = (LetterSumAgg) agg;
97. total = myagg.sum;
98. return myagg.sum;
99. }
100. }
101. }

代码说明

这里有一些关于combiner的资源，Philippe Adjiman 讲得不错。

AggregationBuffer 允许我们保存中间结果，通过定义我们的buffer，我们可以处理任何格式的数据，在代码例子中字符总数保存在AggregationBuffer 。

1. /**
2. * 保存当前字符总数的类
3. */
4. static class LetterSumAgg implements AggregationBuffer {
5. int sum = 0;
6. void add(int num){
7. sum += num;
8. }
9. }

这意味着UDAF在不同的mapreduce阶段会接收到不同的输入。Iterate读取我们表中的一行（或者准确来说是表），然后输出其他数据格式的聚集结果。

artialAggregation合并这些聚集结果到另外相同格式的新的聚集结果，然后最终的reducer取得这些聚集结果然后输出最终结果（该结果或许与接收数据的格式不一致）。

在init()方法中我们指定输入为string，结果输出格式为integer，还有，部分聚集结果输出格式为integer（保存在aggregation buffer中）；terminate()与terminatePartial()两者输出一个integer。

1. // init方法中根据不同的mode指定输出数据的格式objectinspector
2. if (m == Mode.PARTIAL1 || m == Mode.COMPLETE) {
3. inputOI = (PrimitiveObjectInspector) parameters[0];
4. } else {
5. integerOI = (PrimitiveObjectInspector) parameters[0];
6. }
7. // 不同model阶段的输出数据格式
8. outputOI = ObjectInspectorFactory.getReflectionObjectInspector(Integer.class,
9. ObjectInspectorOptions.JAVA);

iterate()函数读取到每行中列的字符串，计算与保存该字符串的长度

1. public void iterate(AggregationBuffer agg, Object[] parameters)
2. throws HiveException {
3. ...
4. Object p1 = ((PrimitiveObjectInspector) inputOI).getPrimitiveJavaObject(parameters[0]);
5. myagg.add(String.valueOf(p1).length());
6. }
7. }

Merge函数增加部分聚集总数到AggregationBuffer

1. public void merge(AggregationBuffer agg, Object partial)
2. throws HiveException {
3. if (partial != null) {
4. LetterSumAgg myagg1 = (LetterSumAgg) agg;
5. Integer partialSum = (Integer) integerOI.getPrimitiveJavaObject(partial);
6. LetterSumAgg myagg2 = new LetterSumAgg();
7. myagg2.add(partialSum);
8. myagg1.add(myagg2.sum);
9. }
10. }

Terminate()函数返回AggregationBuffer中的内容，这里产生了最终结果。

1. public Object terminate(AggregationBuffer agg) throws HiveException {
2. LetterSumAgg myagg = (LetterSumAgg) agg;
3. total = myagg.sum;
4. return myagg.sum;
5. }

使用自定义函数

1. ADD JAR ./hive-extension-examples-master/target/hive-extensions-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar;
2. CREATE TEMPORARY FUNCTION letters as 'com.matthewrathbone.example.TotalNumOfLettersGenericUDAF';
3. SELECT letters(name) FROM people;
4. OK
5. 44
6. Time taken: 20.688 seconds

资料参考

http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2013/02/01/2888051.html

 

http://blog.csdn.net/duguduchong/article/details/8684963