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

Hive 自定义函数 UDF UDTF UDAF 1.UDF:用户定义(普通)函数,只对单行数值产生作用: UDF只能实现一进一出的操作. 定义udf 计算两个数最小值 public class Min extends UDF { public Double evaluate(Double a, Double b) { if (a == null) a = 0.0; if (b == null) b = 0.0; if (a >= b) { return b; } else { return a

Hive 自定义UDF操作步骤 需要自定义类,然后继承UDF 然后在方法envluate()方法里面实现具体的业务逻辑,打包上传到linux(以免出错打包成RunningJar) 一.创建临时函数 (1)add jar /udf/xxx.jar (2)Create temporary function mytest as '包名.类名' (3)显示UDF函数 show functions like mytest (4)删除临时函数 drop temporaray function mytest;

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

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

一.前述 SparkSQL中的UDF相当于是1进1出,UDAF相当于是多进一出,类似于聚合函数. 开窗函数一般分组取topn时常用. 二.UDF和UDAF函数 1.UDF函数 java代码: SparkConf conf = new SparkConf(); conf.setMaster("local"); conf.setAppName("udf"); JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf); SQLCon

udf udaf udtf 使用方式 hiverc文件 1.jar包放到安装日录下或者指定目录下 2.${HIVE_HOME}/bin目录下有个.hiverc文件,它是隐藏文件. 3.把初始化语句加载到文件中 vi .hiverc add jar /liguodong/UDFTest.jar; create temporary function bigthan as 'UDFDemo.UDFTest'; 然后打开hive时,它会自动执行.hiverc文件.

1.UDF:用户定义(普通)函数,只对单行数值产生作用: 继承UDF类,添加方法 evaluate() /** * @function 自定义UDF统计最小值 * @author John * */ public class Min extends UDF { public Double evaluate(Double a, Double b) { if (a == null) a = 0.0; if (b == null) b = 0.0; if (a >= b) { return b; }

一.词义解析 UDF(User-Defined-Function) 一进一出 UDAF(User- Defined Aggregation Funcation) 多进一出 (聚合函数,MR) UDTF(User-Defined Table-Generating Functions)  一进多出(生成多行结果) 二.UDF 1.注意事项 a)自定义UDF需要继承org.apache.hadoop.hive.ql.UDF. b)需要实现evaluate函. c)evaluate函数支持重载. 2.代

UDF(user defined functions) 用于处理单行数据,并生成单个数据行. PS: l 一个普通UDF必须继承自“org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF”.l 一个普通UDF必须至少实现一个evaluate()方法,evaluate函数支持重载. 主要步骤如下: 步骤1 把以上程序打包成AddDoublesUDF.jar,并上传到HDFS指定目录下(如“ /user/hive_examples_jars/” )且创建函数的用户与使用函数的用户有该文

一.UDF函数编写 1.步骤 1.继承UDF类 2.重写evalute方法 .继承GenericUDF .实现initialize.evaluate.getDisplayString方法 2.案例 实现lower函数: package com.xxx.udf; import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF; import org.apache.hadoop.io.Text; public class LowerUDF extends UDF { public

UDF:User Definition Function 一.function #查看自带的函数 hive (db_hive)> show functions; #查看一个函数的详细用法 hive (db_hive)> desc function extended split; OK tab_name split(str, regex) - Splits str around occurances that match regex Example: > SELECT split('one

hive自定义UDTF函数叉分函数 1.介绍 从聚合体日志中需要拆解出来各子日志数据,然后单独插入到各日志子表中.通过表生成函数完成这一过程. 2.定义ForkLogUDTF 2.1 HiveUtil工具类 package com.oldboy.umeng.hive.util; import com.oldboy.umeng.common.domain.AppStartupLog; import org.apache.hadoop.hdfs.protocol.RollingUpgradeInfo

Hadoop生态圈-Hive的自定义函数之UDAF(User-Defined Aggregation Function) 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任.

开发中经常会碰到将IP转为地域的问题,所以以下记录Hive中自定义UDF来解析IP. 使用到的地域库位maxmind公司的geoIP2数据库,分为免费版GeoLite2-City.mmdb和收费版GeoIP2-City.mmdb,不管哪个版本,开发的接口都是相同. 开发环境: hive-2.3.0 hadoop 2.7.3 jdk 1.8 1. 新建maven项目regionParse,加入以下依赖包 <dependency> <groupId>org.apache.hive<

首先什么是UDF,UDF的全称为user-defined function,用户定义函数,为什么有它的存在呢?有的时候 你要写的查询无法轻松地使用Hive提供的内置函数来表示,通过写UDF,Hive就可以方便地插入用户写的处理代码并在查询中使用它们,相当于在HQL(Hive SQL)中自定义一些函数,首先UDF必须用java语言编写,Hive本身就是用java写的. 编写UDF需要下面两个步骤: 1.继承org.apache.hadoop.hive.ql.UDF 2.实现evaluate函数,这

Hive是一种构建在Hadoop上的数据仓库,Hive把SQL查询转换为一系列在Hadoop集群中运行的MapReduce作业,是MapReduce更高层次的抽象,不用编写具体的MapReduce方法.Hive将数据组织为表,这就使得HDFS上的数据有了结构,元数据即表的模式,都存储在名为metastore的数据库中. 可以在hive的外壳环境中直接使用dfs访问hadoop的文件系统命令. Hive可以允许用户编写自己定义的函数UDF,来在查询中使用.Hive中有3种UDF: UDF:操作单个

hive 支持自定义UDF,UDTF,UDAF函数 以自定义UDF为例: 使用一个名为evaluate的方法 package com.hive.custom; import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; public class XiaoUDF extends UDF { /** * 值加1000 * @param i * @return val */ public Int

hive -- 自定义函数和Transform UDF操作单行数据, UDAF:聚合函数,接受多行数据,并产生一个输出数据行 UDTF:操作单个数据 使用udf方法: 第一种: add jar xxx.jar cteate temporary function 方法名; 注销一个jar方法:drop temporay function 方法名: 第二种:写一个脚本 vi cat hive_init add jar /home/data/xxx.jar create temporary fucnt