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; }
项目中使用的hive版本低于0.11,无法使用hive在0.11中新加的开窗分析函数. 在项目中需要使用到row_number()函数的地方,有人写了udf来实现这个功能. new java project, BuildPath add hadoop-core..jar and hive-exec…jar. package myudf; import java.util.Arrays; import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF; public final
hive UDF添加的方式 1.添加临时函数,只能在此会话中生效,退出hive自动失效 hive> add jar /home/jtdata/hiveUDF/out0.jar; Added [/home/jtdata/hiveUDF/out0.jar] to class path Added resources: [/home/jtdata/hiveUDF/out0.jar] hive> create temporary function quling as 'com.redhadoop.da
Creating Custom UDFs First, you need to create a new class that extends UDF, with one or more methods named evaluate. package com.example.hive.udf; import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF; import org.apache.hadoop.io.Text; public final class Lo
说在前面的话 以下三种情况,最好是在3台集群里做,比如,master.slave1.slave2的master和slave1都安装了hive,将master作为服务端,将slave1作为服务端. 以下,是针对CentOS版本的,若是Ubuntu版本,见我的博客 Ubuntu系统下安装并配置hive-2.1.0 hive三种方式区别和搭建 Hive中metastore(元数据存储)的三种方式: a) 内嵌Derby方式 b) Local方式 c) Remote方式 1.本地derby 这种
UDAF有两种,第一种是比较简单的形式,利用抽象类UDAF和UDAFEvaluator,暂不做讨论.主要说一下第二种形式,利用接口GenericUDAFResolver2(或者抽象类AbstractGenericUDAFResolver)和抽象类GenericUDAFEvaluator. 这里用AbstractGenericUDAFResolver做说明. public abstract class AbstractGenericUDAFResolver implements G
