一.编写一个UDF函数,实现将字符串大写转小写 import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF; import org.apache.hadoop.io.Text; public final class Lower extends UDF { public Text evaluate(final Text s){ if (s == null){ return null; } return new Text(s.toString().toLowerCase())

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 Hadoop3集群搭建之——hive添加自定义函数UDF 其他配置请参照上篇:Hadoop3集群搭建之——hive添加自定义函数UDF 简述下需求: 系统userid格式如下: 前三位代表国家 接下来三位代表省 再接下来三位代表市 剩下的所以代表 商店 (

正常打包maven pom配置如下 <properties> <project.build.sourceEncoding>UTF8</project.build.sourceEncoding> <hive.version>1.2.1</hive.version> </properties> <dependencies> <!--添加hive依赖--> <dependency> <groupId

数据文件内容 TEST DATA HERE Good to Go 我们准备写一个函数,把所有字符变为小写. 1.开发UDF package MyTestPackage; import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF; import org.apache.hadoop.io.Text; public class ToLowerCase extends UDF { public Text evaluate(final Text s) { return new T

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

使用java开发一个helloworld级别UDF,打包成udf.jar,存放在/home/hadoop/lib下,代码如下: package com.luogankun.udf; import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF; public class HelloUDF extends UDF { public String evaluate(String str) { try { return "HelloWorld " + str; } ca

相对于使用MapReduce或者Spark Application的方式进行数据分析,使用Hive SQL或Spark SQL能为我们省去不少的代码工作量,而Hive SQL或Spark SQL本身内置的各类UDF也为我们的数据处理提供了不少便利的工具,当这些内置的UDF不能满足于我们的需要时,Hive SQL或Spark SQL还为我们提供了自定义UDF的相关接口,方便我们根据自己的需求进行扩展.   在Hive的世界里使用自定义UDF的过程是比较复杂的.我们需要根据需求使用Java语言开发相

自定义my_md5hash 具体hive源码怎么调用看我另外一篇博客 package udf.hive.myudf; import org.apache.commons.codec.digest.DigestUtils; import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.Description; import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF; @Description(name="my_md5hash", value=&q

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自身查询语言HQL能完毕大部分的功能,但遇到特殊需求时,须要自己写UDF实现.下面是一个完整的案例. 1.eclipse中编写UDF ①项目中增加hive的lib下的全部jar包和Hadoop中share下hadoop-common-2.5.1.jar(Hadoop眼下最新版本号2.5.1). ②UDF类要继承org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF类.类中要实现evaluate. 当我们在hive中使用自己定义的UDF的时候,hive会调用类中的evalua

ISO和UDF光盘格式.扩展ISO9660----Joliet和Romeo文件系统 刻录DVD盘,当文件大于2G的时候,Nero会提示NERO选文件时提示无法刻录这么大的文件,请转换格式.这到底是怎么回事呢?怎么样才能解决这个问题呢?其实这是一个格式的问题. 先介绍两种常用的光盘格式,ISO和UDF: ISO-9660:又简称ISO,是由国际标准化组织在1985年制定的,当前唯一通用的光盘文件系统,任何类型的计算机都支持它,所有的烧录软件也都支持它.而且,若想让所有的CD-ROM都能读取烧录好的

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

摘要: 1.开发UDF 2.开发UDAF 3.开发UDTF 4.部署与测试 5.一个简单的实例 内容:1.开发UDF 函数类需要继承org.apache.hadoop.hive.ql.UDF 实现evaluate函数 2.开发UDAF 函数类需要继承UDAF类,内部类Evaluator实UDAFEvaluator接口. Evaluator需要实现 init.iterate.terminatePartial.merge.terminate这几个函数 init函数实现接口UDAFEvaluator的

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 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

Hive函数介绍HQL内嵌函数只有195个函数(包括操作符,使用命令show functions查看),基本能够胜任基本的hive开发,但是当有较为复杂的需求的时候,可能需要进行定制的HQL函数开发.HQL支持三种方式来进行功能的扩展(只支持使用java编写实现自定义函数),分别是:UDF(User-Defined Function).UDAF(User-Defined Aggregate Function)和UDTF(User-Defined Table-Generating Function

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

首先我们学习hadoop的时候,为了让我们不太会java语言但是对SQL很熟悉的工程师能够操作基本的mapreduce计算过程,Hive被设计出来了.Hive就好比是hadoop在执行MR(mapreduce)程序的一个操作系统,因为我们可以用简单的SQL语句去代替复杂的MR程序,因为Hive可以将我们的SQL语句转化为MR程序然后去执行.Hive的语法和SQL的语法很多地方是相同的,所以说它就是为熟连使用SQL的工程师设计的. 首先什么是UDF,UDF的全称为user-defined func

说到这次作业,看似简单的几个步骤,对于我这样的菜鸟来说可真是一波三折啊.下面来说说这次的步骤和我遇到的问题. 首先准备工作,搭建好hive环境,保证hadoop集群是启动的.这个就不多说了. 第一步:将数据导入Hive中 在hive中,创建 stock 表结构. hive>  create table if not exists stock (tradedate STRING,tradetime STRING,stockid STRING,buyprice DOUBLE,buysize INT,