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

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

自定义udaf函数的代码框架 //首先继承一个类AbstractGenericUDAFResolver,然后实现里面的getevaluate方法 public GenericUDAFEvaluator getEvaluator(TypeInfo[] parameters) throws SemanticException {} //在类里面再定义一个内部类继承GenericUDAFEvaluator并重写里面的几个方法 public ObjectInspector init(Mode m, Ob

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 -- 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

一:程序 1.需求 实现一个求平均值的UDAF. 这里保留Double格式化,在完成求平均值后与系统的AVG进行对比,观察正确性. 2.SparkSQLUDFDemo程序 package com.scala.it import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import scala.math.BigDecimal.RoundingMode object

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

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

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

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;

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; }

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

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.

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.

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

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

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.