hive xml udf】的更多相关文章

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Hive自定义函数包括三种UDF.UDAF.UDTF UDF(User-Defined-Function) 一进一出 UDAF(User- Defined Aggregation Funcation) 聚集函数,多进一出.Count/max/min UDTF(User-Defined Table-Generating Functions)  一进多出,如lateral view explore() 使用方式 :在HIVE会话中add 自定义函数的jar文件,然后创建function继而使用函数…
起因: hive premanent udf 发布成功,但是hue 无法加载使用(但是cli 是可用的) ,处理半天,依然不可用!后来发现重启hiveserver2 就可以了     具体步骤如下:    a. 将jar 放到hdfs上 hdfs:///tmp/hive-udf-1.0-SNAPSHOT.jar   b. CREATE FUNCTION sum_index AS 'hive.udf.SumIndex' USING JAR 'hdfs:///tmp/hive-udf-1.0-SNA…
Hive进行UDF开发十分简单,此处所说UDF为Temporary的function,所以需要hive版本在0.4.0以上才可以. 一.背景:Hive是基于Hadoop中的MapReduce,提供HQL查询的数据仓库.Hive是一个很开放的系统,很多内容都支持用户定制,包括: a)文件格式:Text File,Sequence File b)内存中的数据格式: Java Integer/String, Hadoop IntWritable/Text c)用户提供的 map/reduce 脚本:不…
1.编写函数 [java] view plaincopyprint?package com.example.hive.udf;    import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;  import org.apache.hadoop.io.Text;    public final class LowerCase extends UDF {    public Text evaluate(final Text s) {      if (s == null)…
Hive进行UDF开发十分简单,此处所说UDF为Temporary的function,所以需要hive版本在0.4.0以上才可以. 一.背景:Hive是基于Hadoop中的MapReduce,提供HQL查询的数据仓库.Hive是一个很开放的系统,很多内容都支持用户定制,包括: a)文件格式:Text File,Sequence File b)内存中的数据格式: Java Integer/String, Hadoop IntWritable/Text c)用户提供的 map/reduce 脚本:不…
原博文出自于: http://blog.csdn.net/liuj2511981/article/details/8523084 感谢! Hive进行UDF开发十分简单,此处所说UDF为Temporary的function,所以需要hive版本在0.4.0以上才可以. 一.背景: Hive是基于Hadoop中的MapReduce,提供HQL查询的数据仓库.Hive是一个很开放的系统,很多内容都支持用户定制,包括: a)文件格式:Text File,Sequence File b)内存中的数据格式…
hive的UDF读取配置文件 实现步骤 在读取配置文件的写为./file_name,然后在添加UDF的时候把配置文件也加入资源就好了: add jar xxx.jar; add file file_name; create temporary function xxx as xxx; 不然可能会出现下面错误: Failed with exception java.io.IOException:org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException: Un…
hive添加UDF 步骤如下: 函数分为永久和临时函数,后者会话退出则消失,前者不会 查看已有函数(创建好后也可以通过这个来查看是否成功) show functions; 写UDF的java文件,如: /** * Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one * or more contributor license agreements. See the NOTICE file * distributed with thi…
Impala的UDF有两种: Native Imapal UDF:使用C++开发的,性能极高,官方性能测试比第二种高出将近10倍 Hive的UDF:是Hive中的UDF,直接加载到Impala中,优点是不需要任何改动,完全跟Hive中用法相同 第一种方式请参考我转载的文章[转]Impala安装json解析udf插件 本文介绍第二种方式,在Impala中直接加载Hive的UDF 如在Hive中有一个UDF为get_json_object,用于解析Json,但是Imapla中没有类似的函数. 1.…