UDF函数开发 标准函数(UDF):以一行数据中的一列或者多列数据作为参数然后返回解雇欧式一个值的函数,同样也可以返回一个复杂的对象,例如array,map,struct. 聚合函数(UDAF):接受从零行到多行的零个到多个列,然后返回单一值.例如sum函数. 生成函数(UDTF):接受零个或者多个输入,然后产生多列或者多行输出. udf函数开发 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,用户自定义函数(user defined function),针

—虽然Hive提供了很多函数,但是有些还是难以满足我们的需求.因此Hive提供了自定义函数开发 —自定义函数包括三种UDF.UADF.UDTF —UDF(User-Defined-Function) —UDAF(User- Defined Aggregation Funcation) —UDTF(User-Defined Table-Generating Functions)  用来解决 输入一行输出多行(On-to-many maping) 的需求.  准备工作: UDF开发所需要依赖的jar

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

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. 用户构建的UDF使用过程如下: 第一步:继承UDF或者UDAF或者UDTF,实现特定的方法. UDF实例参见http://svn.apache.org/repos/asf/hive/trunk/contrib/src/java/org/apache/hadoop/hi

上篇: Hadoop3集群搭建之——虚拟机安装 Hadoop3集群搭建之——安装hadoop,配置环境 Hadoop3集群搭建之——配置ntp服务 Hadoop3集群搭建之——hive安装 Hadoop3集群搭建之——hbase安装及简单操作 下篇: Hadoop3集群搭建之——hive添加自定义函数UDTF hive 提供的函数,总是不能很贴切的满足我们程序的需要,这时候就需要自定义hive的函数了 hive 函数,大概分为三种: udf : 一行输入,一行输出 udtf : 一行输入,多行输

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). 测试各种内置函数的快捷方法: 创建一个 dual 表 create table dual(id string); load 一个文件(只有一行内容:内容为一个空格)到 dual 表 新建 JAVA maven 项目 添加依赖 <dependencies> <dependency> <groupId>org.apache.hiv

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. Hive的UDF开发只需要重构UDF类的evaluate函数即可.例: package com.hrj.hive.udf; import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF; public class helloUDF extends UDF { public String evaluate(String str) { try {

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)

.注册函数,使用using jar方式在hdfs上引用udf库. $hive.注销函数,只需要删除mysql的hive数据记录即可. delete from func_ru ; delete from funcs ;show funcyions:desc formatted function substring: 2.udf函数获取天开始一些简单方法@Description(name = "udf_getdaybegin", value = "getdaybegin"

操作步骤: 1. 修改.hiverc文件 在hive的conf文件夹下面,如果没有.hiverc文件,手工自己创建一个. 参照如下格式添加: add jar /usr/local/hive/external_lib/gw-hive-udf.jar; create temporary function myexp as 'com.gw.hive.udf.udtf.ExplodeEx'; 第一行为自定义jar包存放的路径. 第二行为定义的funtion全类名,并且指定函数名为myexp; 2.上传j

首先创建工程编写UDF 代码,示例如下: 1. 新建Maven项目 udf 本机Hadoop版本为2.7.7, Hive版本为1.2.2,所以选择对应版本的jar ,其它版本也不影响编译. 2. pom.xml <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation=&q

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

编写Apache Hive用户自定义函数(UDF)有两个不同的接口,一个非常简单,另一个...就相对复杂点. 如果你的函数读和返回都是基础数据类型(Hadoop&Hive 基本writable类型,如Text,IntWritable,LongWriable,DoubleWritable等等),那么简单的API(org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF)可以胜任 但是,如果你想写一个UDF用来操作内嵌数据结构,如Map,List和Set,那么你要去熟悉org.apach

软件环境: linux系统: CentOS6.7 Hadoop版本: 2.6.5 zookeeper版本: 3.4.8 主机配置: 一共m1, m2, m3这五部机, 每部主机的用户名都为centos 192.168.179.201: m1 192.168.179.202: m2 192.168.179.203: m3 m1: Zookeeper, Namenode, DataNode, ResourceManager, NodeManager, Master, Worker m2: Zooke

1.解压hive的压缩包 2.新建java项目,将hive压缩包里面lib文件夹的jar包导入新建的项目 3.编写java程序 package udfdemo; import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF; public class ToLower extends UDF{ public String evaluate(String field){ return field.toLowerCase(); } } 注意:一定要继承UDF类 4.将项目作为ja

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

1.内置运算符 1.1关系运算符 运算符 类型 说明 A = B 所有原始类型 如果A与B相等,返回TRUE,否则返回FALSE A == B 无 失败,因为无效的语法. SQL使用”=”,不使用”==”. A <> B 所有原始类型 如果A不等于B返回TRUE,否则返回FALSE.如果A或B值为”NULL”,结果返回”NULL”. A < B 所有原始类型 如果A小于B返回TRUE,否则返回FALSE.如果A或B值为”NULL”,结果返回”NULL”. A <= B 所有原始类型

Hive的UDF包括3种:UDF(User-Defined Function).UDAF(User-Defined Aggregate Function)和UDTF(User-Defined Table-Generating Function),Hive只支持Java编写UDF,其他的编程语言只能通过select transform转化为流来与Hive交互. UDF(User-Defined Function):支持一个输入产生一个输出.继承自org.apache.hadoop.hive.ql.

4.2.Hive参数配置方式 Hive参数大全: https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Configuration+Properties 开发Hive应用时,不可避免地需要设定Hive的参数.设定Hive的参数可以调优HQL代码的执行效率,或帮助定位问题.然而实践中经常遇到的一个问题是,为什么设定的参数没有起作用?这通常是错误的设定方式导致的. 对于一般参数,有以下三种设定方式: l  配置文件 l  命令行参数 l  参数声明   配

1介绍 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

0. 写在前面 Presto Functions 并不能像 Hive UDF 一样动态加载,需要根据 Function 的类型,实现 Presto 内部定义的不同接口,在 Presto 服务启动时进行注册,然后才能在 SQL 执行时进行调用. 1. 函数定义 Presto 内部将 Functions 分为以下三大类: Scalar Function,即标量函数.将传递给它的一个或者多个参数值,进行计算后,返回一个确定类型的标量值. Aggregation Function,即聚合函数.计算从列中