Hadoop+Hive 操作mongodb数据 1.版本概述 hadoop-2.7.3.hive-2.2 下载响应的jar包:http://mvnrepository.com/,直接搜索想要的jar包,例如本次安装需要的: mongo-hadoop-core-2.0.2.jar.mongo-hadoop-hive-2.0.2.jar.mongo-java-driver-3.2.1.jar 下载自己需要的版本,版本要统一. 2.配置 将下载好的jar包分别上传到hadoop和hive的lib目录下

前言: hive本身提供了丰富的函数集, 有普通函数(求平方sqrt), 聚合函数(求和sum), 以及表生成函数(explode, json_tuple)等等. 但不是所有的业务需求都能涉及和覆盖到, 因此hive提供了自定义函数的接口, 方便用户扩展. 自己好像很久没接触hadoop了, 也很久没博客了, 今天趁这个短期的项目, 对hive中涉及的自定义函数做个笔记. 准备: 编写hive自定义函数前, 需要了解下当前线上hive的版本. hive --vesion 比如作者使用到的hive

hive -- 自定义函数和Transform UDF操作单行数据, UDAF:聚合函数,接受多行数据,并产生一个输出数据行 UDTF:操作单个数据 使用udf方法: 第一种: add jar xxx.jar cteate temporary function 方法名; 注销一个jar方法:drop temporay function 方法名: 第二种:写一个脚本 vi cat hive_init add jar /home/data/xxx.jar create temporary fucnt

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

hive自定义UDTF函数叉分函数 1.介绍 从聚合体日志中需要拆解出来各子日志数据,然后单独插入到各日志子表中.通过表生成函数完成这一过程. 2.定义ForkLogUDTF 2.1 HiveUtil工具类 package com.oldboy.umeng.hive.util; import com.oldboy.umeng.common.domain.AppStartupLog; import org.apache.hadoop.hdfs.protocol.RollingUpgradeInfo

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

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

Hive 自定义UDF操作步骤 需要自定义类,然后继承UDF 然后在方法envluate()方法里面实现具体的业务逻辑,打包上传到linux(以免出错打包成RunningJar) 一.创建临时函数 (1)add jar /udf/xxx.jar (2)Create temporary function mytest as '包名.类名' (3)显示UDF函数 show functions like mytest (4)删除临时函数 drop temporaray function mytest;

遇到一个Hive需求:有A.B.C三列,按A列进行聚合,求出C列聚合后的最小值和最大值各自对应的B列值.这个需求用hql和内建函数也可完成,但是比较繁琐,会解析成几个MR进行执行,如果自定义UDAF便可只利用一个MR完成任务. 所用Hive为0.13.1版本.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

Hive是一种构建在Hadoop上的数据仓库,Hive把SQL查询转换为一系列在Hadoop集群中运行的MapReduce作业,是MapReduce更高层次的抽象,不用编写具体的MapReduce方法.Hive将数据组织为表,这就使得HDFS上的数据有了结构,元数据即表的模式,都存储在名为metastore的数据库中. 可以在hive的外壳环境中直接使用dfs访问hadoop的文件系统命令. 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

hive 支持自定义UDF,UDTF,UDAF函数 以自定义UDF为例: 使用一个名为evaluate的方法 package com.hive.custom; import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; public class XiaoUDF extends UDF { /** * 值加1000 * @param i * @return val */ public Int

一.SerDe SerDe:Serializer and Deserializer 序列化及反序列化,构建在数据存储和执行引擎之间,对两者实现解耦. Hive通过ROW FORMAT DELIMITED 以及SERDE进行内容的读写. 样板: row format :DELIMITED [FIELDS TERMIINATED BY char [ESCAPED BY char] [COLLECTION ITEMS TERMINATED BY char] [MAP KEYS TERMINATED B

0. 说明 serde 是序列化和反序列化 serialize & deserialize 是将文件中的字段映射成 Hive 中的列 1. 验证 1.1 openCSVSerde CSV 为逗号分隔的文件 create table serde_csv (id int, name string , age int) row format serde 'org.apache.hadoop.hive.serde2.OpenCSVSerde' stored as textfile; create tab

我们的输入文件 hello0, 内容如下: xiaowang 28 shanghai@_@zhangsan 38 beijing@_@someone 100 unknown 逻辑上有3条记录, 它们以@_@分隔. 我们将分别用旧版MapReduce API 和新版MapReduce API实现自定义TextInputFormat,然后在hive配置使用, 加载数据. 首先用旧版API 1, 自定义Format6继承自TextInputFormat package MyTestPackage; i

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; }

A left join B, 这个B会连到A. 如<A1,B>, <A2,B>,在处理第一条记录的时候将B.clear(),则第二条记录的B是[]空的这是自定义UDF函数必须注意的, 简单地说: 不要去操作参数. 让框架去负责.

udf udaf udtf 使用方式 hiverc文件 1.jar包放到安装日录下或者指定目录下 2.${HIVE_HOME}/bin目录下有个.hiverc文件,它是隐藏文件. 3.把初始化语句加载到文件中 vi .hiverc add jar /liguodong/UDFTest.jar; create temporary function bigthan as 'UDFDemo.UDFTest'; 然后打开hive时,它会自动执行.hiverc文件.

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

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

Hadoop Streaming提供了一个便于进行MapReduce编程的工具包,使用它可以基于一些可执行命令.脚本语言或其他编程语言来实现Mapper和 Reducer,Streaming方式是基于Unix系统的标准输入输出来进行MapReduce Job的运行. 任何支持标准输入输出特性的编程语言都可以使用Streaming方式来实现MapReduce Job,基本原理就是输入从Unix系统标准输入,输出使用Unix系统的标准输出. Streaming的实现需要TRANSFORM()函数和U

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