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.

1. Impala架构        Impala是Cloudera在受到Google的Dremel启示下开发的实时交互SQL大数据查询工具,Impala没有再使用缓慢的Hive+MapReduce批处理,而是通过使用与商用并行关系数据库中类似的分布式查询引擎(由Query Planner.Query Coordinator和Query Exec Engine三部分组成),能够直接从HDFS或HBase中用SELECT.JOIN和统计函数查询数据,从而大大减少了延迟.其架构如图 1所看到的,Im

最近读的几篇关于impala的文章,这篇良心不错:https://www.biaodianfu.com/impala.html(本文截取部分内容) Impala是Cloudera公司主导开发的新型查询系统,它提供SQL语义,能查询存储在Hadoop的HDFS和HBase中的PB级大数据.已有的Hive系统虽然也提供了SQL语义,但由于Hive底层执行使用的是MapReduce引擎,仍然是一个批处理过程,难以满足查询的交互性.相比之下,Impala的最大特点也是最大卖点就是它的快速. Impala

Impala和Hive的关系  Impala是基于Hive的大数据实时分析查询引擎,直接使用Hive的元数据库Metadata,意味着impala元数据都存储在Hive的metastore中.并且impala兼容Hive的sql解析,实现了Hive的SQL语义的子集,功能还在不断的完善中. 与Hive的关系 Impala 与Hive都是构建在Hadoop之上的数据查询工具各有不同的侧重适应面,但从客户端使用来看Impala与Hive有很多的共同之处,如数据表元数 据.ODBC/JDBC驱动.SQ

1. Impala架构        Impala是Cloudera在受到Google的Dremel启发下开发的实时交互SQL大数据查询工具,Impala没有再使用缓慢的Hive+MapReduce批处理,而是通过使用与商用并行关系数据库中类似的分布式查询引擎(由Query Planner.Query Coordinator和Query Exec Engine三部分组成),可以直接从HDFS或HBase中用SELECT.JOIN和统计函数查询数据,从而大大降低了延迟.其架构如图 1所示,Impa

Impala和Hive的关系  Impala是基于Hive的大数据实时分析查询引擎,直接使用Hive的元数据库Metadata,意味着impala元数据都存储在Hive的metastore中.并且impala兼容Hive的sql解析,实现了Hive的SQL语义的子集,功能还在不断的完善中. 与Hive的关系 Impala 与Hive都是构建在Hadoop之上的数据查询工具各有不同的侧重适应面,但从客户端使用来看Impala与Hive有很多的共同之处,如数据表元数 据.ODBC/JDBC驱动.SQ

定位: HIVE:长时间的批处理查询分析 impala:实时交互式SQL查询 impala优缺点优点: 1. 生成执行计划树,不用多次启动job造成多余开销,并且减少中间结果数据写入磁盘,执行速度快 2. 不占用yarn的资源 3. 缺点: 1. 不支持Date类型 2. 与HIVE数据不同步,需要手工刷新 3. 排序异常 4. 不支持多个count(distinct) 5. 不支持用户定义函数UDF 6. 不支持查询期的容错7. sum后精度只保留两位小数,需强转为double Impala与

1. 引言 在前一篇中,解决了Hive表中复杂数据结构平铺化以导入Kylin的问题,但是平铺之后计算广告日志的曝光PV是翻倍的,因为一个用户对应于多个标签.所以,为了计算曝光PV,我们得另外创建视图. 分析需求: 每个DSP上的曝光PV,标签覆盖的曝光PV: 累计曝光PV,累计标签覆盖曝光PV 相当于cube(dsp, tag) + measure(pv),HiveQL如下: select dsp, tag, count(*) as pv from ad_view where view = 'v

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

https://blog.csdn.net/wiborgite/article/details/78813342 背景说明: 基于CHD quick VM环境,在一个VM中同时包含了HDFS.YARN.HBase.Hive.Impala等组件. 本文将一个文本数据从HDFS加载到Hive,同步元数据后,在Impala中进行数据操作. ----------------------------------------------------------------------------------

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

FROM : http://hugh-wangp.iteye.com/blog/1472371 自己写代码时候的利用到的模板   UDF步骤: 1.必须继承org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF 2.必须实现evaluate函数,evaluate函数支持重载 <span style="font-size: x-small;">package com.alibaba.hive.udf; import org.apache.hadoop.hive.

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.

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

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 {

原博文出自于:http://blog.csdn.net/longzilong216/article/details/23921235(暂时) 感谢! 自己写代码时候的利用到的模板   UDF步骤: 1.必须继承org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF 2.必须实现evaluate函数,evaluate函数支持重载 <span style="font-size: x-small;">package com.alibaba.hive.udf; imp

本例中udf来自<hive编程指南>其中13章自定义函数中一个例子. 按照步骤,第一步,建立一个项目,创建 GenericUDFNvl 类. /** * 不能接受第一个参数为null的情况 * 测试过,不是很好用 */ package hive.udf; import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.Description; import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDFArgumentException; import org

hive udf编程教程 https://blog.csdn.net/u010376788/article/details/50532166

求大神解惑,找了很久都没有找到为什么??? hive支持length() 函数,不支持ifnull()函数??? impala实现hive查询 支持ifnull()函数,不支持length()  函数???

摘要:Hive UDF是什么?有什么用?怎么用?什么原理?本文从UDF使用入手,简要介绍相关源码,UDF从零开始. 本文分享自华为云社区<Hive UDF,就这>,作者:汤忒撒. Hive中内置了很多函数,同时支持用户自行扩展,按规则添加后即可在sql执行过程中使用,目前支持UDF.UDTF.UDAF三种类型,一般UDF应用场景较多,本文主要介绍UDF使用,简要介绍相关源码. UDF,(User Defined Function)用户自定义函数 UDTF,(User-defined Table