Hive 自定义 UDF、UDTF 和 UDAF 函数（附代码示例）

在 Hive 中，可以使用自定义函数（User Defined Functions，简称 UDF）、用户自定义表生成函数（User Defined Table Generating Functions，简称 UDTF）和用户自定义聚合函数（User Defined Aggregate Functions，简称 UDAF）来扩展 Hive 的功能。

下面是一个示例代码，演示如何在 Hive 中创建自定义 UDF、UDTF 和 UDAF 函数。

自定义 UDF 函数：首先，创建一个 Java 类，实现 Hive 的 UDF 接口。例如，我们创建一个名为 'StringLengthUDF' 的类，用于计算字符串的长度。

import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;
import org.apache.hadoop.io.Text;

public class StringLengthUDF extends UDF {
    public int evaluate(Text input) {
        if (input == null) {
            return 0;
        }
        return input.toString().length();
    }
}

然后，将该类编译为一个 JAR 文件，并将该 JAR 文件添加到 Hive 的 CLASSPATH 中。

接下来，在 Hive 中注册该 UDF 函数：

ADD JAR /path/to/StringLengthUDF.jar;
CREATE TEMPORARY FUNCTION string_length AS 'com.example.StringLengthUDF';

现在，我们可以在 Hive 中使用该自定义 UDF 函数：

SELECT string_length('Hello World');

自定义 UDTF 函数：同样地，我们创建一个 Java 类，实现 Hive 的 UDTF 接口。例如，我们创建一个名为 'ExplodeUDTF' 的类，用于将一个字符串按照空格分割成多个单词。

import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDFArgumentException;
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDFArgumentLengthException;
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDFArgumentTypeException;
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDTF;
import org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.ObjectInspector;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.PrimitiveObjectInspector;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.StructObjectInspector;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.primitive.PrimitiveObjectInspectorFactory;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.primitive.PrimitiveObjectInspectorUtils;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.primitive.StringObjectInspector;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.primitive.WritableStringObjectInspector;
import org.apache.hadoop.io.Text;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class ExplodeUDTF extends UDTF {
    private transient ObjectInspector inputOI = null;
    private transient PrimitiveObjectInspector stringOI = null;

    @Override
    public StructObjectInspector initialize(ObjectInspector[] args) throws UDFArgumentException {
        if (args.length != 1) {
            throw new UDFArgumentLengthException("ExplodeUDTF takes exactly one argument");
        }

        if (!(args[0] instanceof StringObjectInspector)) {
            throw new UDFArgumentTypeException(0, "Argument must be a string");
        }

        inputOI = args[0];
        stringOI = (PrimitiveObjectInspector) inputOI;

        // Define the output column names and types
        List<String> fieldNames = new ArrayList<String>();
        List<ObjectInspector> fieldOIs = new ArrayList<ObjectInspector>();
        fieldNames.add("word");
        fieldOIs.add(PrimitiveObjectInspectorFactory.writableStringObjectInspector);

        return ObjectInspectorFactory.getStandardStructObjectInspector(fieldNames, fieldOIs);
    }

    @Override
    public void process(Object[] args) throws HiveException {
        String text = PrimitiveObjectInspectorUtils.getString(args[0], stringOI);
        String[] words = text.split(" ");

        for (String word : words) {
            Object[] output = new Object[1];
            output[0] = new Text(word);
            forward(output);
        }
    }

    @Override
    public void close() throws HiveException {
        // Do nothing
    }
}

同样地，将该类编译为一个 JAR 文件，并将该 JAR 文件添加到 Hive 的 CLASSPATH 中。

在 Hive 中注册该 UDTF 函数：

ADD JAR /path/to/ExplodeUDTF.jar;
CREATE TEMPORARY FUNCTION explode AS 'com.example.ExplodeUDTF';

现在，我们可以在 Hive 中使用该自定义 UDTF 函数：

SELECT explode('Hello World');

自定义 UDAF 函数：再次，我们创建一个 Java 类，实现 Hive 的 UDAF 接口。例如，我们创建一个名为 'AverageUDAF' 的类，用于计算一组数的平均值。

import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDAF;
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDAFEvaluator;

public class AverageUDAF extends UDAF {
    public static class AverageUDAFEvaluator implements UDAFEvaluator {
        private static class PartialResult {
            long sum;
            long count;
        }

        private PartialResult partial;

        public void init() {
            partial = null;
        }

        public boolean iterate(long value) {
            if (partial == null) {
                partial = new PartialResult();
            }
            partial.sum += value;
            partial.count++;
            return true;
        }

        public PartialResult terminatePartial() {
            return partial;
        }

        public boolean merge(PartialResult other) {
            if (other == null) {
                return true;
            }
            if (partial == null) {
                partial = new PartialResult();
            }
            partial.sum += other.sum;
            partial.count += other.count;
            return true;
        }

        public long terminate() {
            if (partial == null) {
                return 0;
            }
            return partial.sum / partial.count;
        }
    }
}

同样地，将该类编译为一个 JAR 文件，并将该 JAR 文件添加到 Hive 的 CLASSPATH 中。

在 Hive 中注册该 UDAF 函数：

ADD JAR /path/to/AverageUDAF.jar;
CREATE TEMPORARY FUNCTION average AS 'com.example.AverageUDAF';

现在，我们可以在 Hive 中使用该自定义 UDAF 函数：

SELECT average(column) FROM table;

以上是一个示例代码，演示了如何在 Hive 中创建自定义 UDF、UDTF 和 UDAF 函数。请根据实际需求和项目需要进行相应的修改和调整。