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

1. 概述 UDF函数其实就是一个简单的函数,执行过程就是在Hive转换成MapReduce程序后,执行java方法,类似于像MapReduce执行过程中加入一个插件,方便扩展.UDF只能实现一进一出的操作,如果需要实现多进一出,则需要实现UDAF. Hive可以允许用户编写自己定义的函数UDF,来在查询中使用. 2. UDF类型 Hive中有3种UDF: UDF:操作单个数据行,产生单个数据行: UDAF:操作多个数据行,产生一个数据行: UDTF:操作一个数据行,产生多个数据行一个表作为输出

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:操作单个数据行,产生单个数据行: UDAF:操作多个数据行,产生一个数据行. UDTF:操作一个数据行,产生多个数据行一个表作为输出. 用户构建的UDF使用过程如下: 第一步:继承UDF或者UDAF或者UDTF,实现特定的方法. UDF实例参见http://svn.apache.org/repos/asf/hive/trunk/contrib/src/java/org/apache/hadoop/hi

—虽然Hive提供了很多函数,但是有些还是难以满足我们的需求.因此Hive提供了自定义函数开发 —自定义函数包括三种UDF.UADF.UDTF —UDF(User-Defined-Function) —UDAF(User- Defined Aggregation Funcation) —UDTF(User-Defined Table-Generating Functions)  用来解决 输入一行输出多行(On-to-many maping) 的需求.  准备工作: UDF开发所需要依赖的jar

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 下篇: Hadoop3集群搭建之——hive添加自定义函数UDTF hive 提供的函数,总是不能很贴切的满足我们程序的需要,这时候就需要自定义hive的函数了 hive 函数,大概分为三种: udf : 一行输入,一行输出 udtf : 一行输入,多行输

软件环境: linux系统: CentOS6.7 Hadoop版本: 2.6.5 zookeeper版本: 3.4.8 主机配置: 一共m1, m2, m3这五部机, 每部主机的用户名都为centos 192.168.179.201: m1 192.168.179.202: m2 192.168.179.203: m3 m1: Zookeeper, Namenode, DataNode, ResourceManager, NodeManager, Master, Worker m2: Zooke

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

1.Hive row_number() 函数的高级用法 row_num 按照某个字段分区显示第几条数据 select imei,ts,fuel_instant,gps_longitude,gps_latitude,row_number() over (PARTITION BY imei ORDER BY ts ASC) as row_num from sample_data_2 2.row_num 是相互连续的,join 自身,然后时间相减可求差create table obd_20140101

.注册函数,使用using jar方式在hdfs上引用udf库. $hive.注销函数,只需要删除mysql的hive数据记录即可. delete from func_ru ; delete from funcs ;show funcyions:desc formatted function substring: 2.udf函数获取天开始一些简单方法@Description(name = "udf_getdaybegin", value = "getdaybegin"

本文主要使用实例对Hive内建的一些聚合函数.分析函数以及采样函数进行比较详细的讲解. 一.基本聚合函数 数据聚合是按照特定条件将数据整合并表达出来,以总结出更多的组信息.Hive包含内建的一些基本聚合函数,如MAX, MIN, AVG等等,同时也通过GROUPING SETS, ROLLUP, CUBE等函数支持更高级的聚合.Hive基本内建聚合函数通常与GROUP BY连用,默认情况下是对整个表进行操作.在使用GROUP BY时,除聚合函数外其他已选择列必须包含在GROUP BY子句中. 例

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 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

前几天遇到一个这样的需求:销售总占比加起来超过75%的top分类.具体需求是这样的:商品一级分类标签下面有许多商品标签,例如运动户外一级标签,下面可能存在361°,CBA,Nike,Adidas...等这些商品标签.我们需要统计在一级标签下面占总销售比超过75%的商品标签有哪些,从而让我们了解一级品牌标签下面哪些商品比较收用户喜欢.有以下样例数据(amount_precnt为这类商品在一级标签当中销售占比). 按照我们的业务需求我们要得到男装->(优衣库,七匹狼) 箱包->(coach) 运动

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)

mysql 自定义函数,生成 n 个字符长度的随机字符串 -- sql function delimiter $$ create function rand_str(n int) returns VARCHAR(255) BEGIN declare str VARCHAR(100) DEFAULT 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSQUVWXYZ'; declare i int DEFAULT 0; declare res_str VAR

操作步骤: 1. 修改.hiverc文件 在hive的conf文件夹下面,如果没有.hiverc文件,手工自己创建一个. 参照如下格式添加: add jar /usr/local/hive/external_lib/gw-hive-udf.jar; create temporary function myexp as 'com.gw.hive.udf.udtf.ExplodeEx'; 第一行为自定义jar包存放的路径. 第二行为定义的funtion全类名,并且指定函数名为myexp; 2.上传j

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

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

查看数据menu_orders.txt文件存在多少条关联规则,并按支持度降序排序输出 #导入arules包 install.packages("arules") library ( arules ) setwd('D:\\data') Gary<- read.transactions("menu_orders.txt", format = "basket", sep=",") summary(Gary) #查看部分规则

group_concat()会计算哪些行属于同一组,将属于同一组的列显示出来,group by指定的列进行分组. 例如: -- 根据物流订单id查询所有物流订单,车源订单,车辆信息(多条数据合并为一条数据,英文逗号隔开)         SELECT             a.id AS logisOrderId,            a.logistics_order_code AS logisOrderCode,            a.logis_order_sum_fee AS l

当前有这样一个需求,根据外键对子表数据进行分组,取每组中的一条数据就行了,如图: 如:COMMANDID = 26的有两条,只取一条数据. sql语句: select * from(select SYSTEMID,COMMANDID,SUBTYPE,LISTCONTENT,STRING1,STRING2,STRING3,STRING4,STRING5,NUMBER1,NUMBER2,NUMBER3,NUMBER4,NUMBER5, rank() over(partition by e.comma