在Spark中,也支持Hive中的自定义函数.自定义函数大致可以分为三种: UDF(User-Defined-Function),即最基本的自定义函数,类似to_char,to_date等 UDAF(User- Defined Aggregation Funcation),用户自定义聚合函数,类似在group by之后使用的sum,avg等 UDTF(User-Defined Table-Generating Functions),用户自定义生成函数,有点像stream里面的flatMap No

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)

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

首先我们学习hadoop的时候,为了让我们不太会java语言但是对SQL很熟悉的工程师能够操作基本的mapreduce计算过程,Hive被设计出来了.Hive就好比是hadoop在执行MR(mapreduce)程序的一个操作系统,因为我们可以用简单的SQL语句去代替复杂的MR程序,因为Hive可以将我们的SQL语句转化为MR程序然后去执行.Hive的语法和SQL的语法很多地方是相同的,所以说它就是为熟连使用SQL的工程师设计的. 首先什么是UDF,UDF的全称为user-defined func

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

—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

.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"

Hadoop生态圈-Hive的自定义函数之UDF(User-Defined-Function) 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任.

当 Hive 提供的内置函数无法满足你的业务处理需要时,此时就可以考虑使用用户自定义函数(UDF:user-defined function). 测试各种内置函数的快捷方法: 创建一个 dual 表 create table dual(id string); load 一个文件(只有一行内容:内容为一个空格)到 dual 表 新建 JAVA maven 项目 添加依赖 <dependencies> <dependency> <groupId>org.apache.hiv

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

一.编写一个UDF函数,实现将字符串大写转小写 import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF; import org.apache.hadoop.io.Text; public final class Lower extends UDF { public Text evaluate(final Text s){ if (s == null){ return null; } return new Text(s.toString().toLowerCase())

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继而使用函数

想要从日志数据中分析一下操作系统.浏览器.版本号使用情况.可是hive中的函数不能直接解析useragent,于是能够写一个UDF来解析.useragent用于表示用户的当前操作系统,浏览器版本号信息,形如: Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/31.0.1650.63 Safari/537.36 180.173.196.29 当中解析ua能够用一个开源的工具包,叫做u

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. 一.背景:Hive是基于Hadoop中的MapReduce,提供HQL查询的数据仓库.Hive是一个很开放的系统,很多内容都支持用户定制,包括: a)文件格式:Text File,Sequence File b)内存中的数据格式: Java Integer/String, Hadoop IntWritable/Text c)用户提供的 map/reduce 脚本:不

原博文出自于: http://blog.csdn.net/liuj2511981/article/details/8523084 感谢! 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. 一.背景: Hive是基于Hadoop中的MapReduce,提供HQL查询的数据仓库.Hive是一个很开放的系统,很多内容都支持用户定制,包括: a)文件格式:Text File,Sequence File b)内存中的数据格式

hive添加UDF 步骤如下: 函数分为永久和临时函数,后者会话退出则消失,前者不会 查看已有函数(创建好后也可以通过这个来查看是否成功) show functions; 写UDF的java文件,如: /** * Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one * or more contributor license agreements. See the NOTICE file * distributed with thi

Hive的自定义函数无法满足实际业务的需要,所以为了扩展性,Hive官方提供了自定义函数来实现需要的业务场景. 1.定义 (1)udf(user defined function):  自定义函数,特点是输入一行,输出一行 (2)udaf(user defined aggregation function):自定义聚合函数,特点是输入多行,输出一行 (3)udtf(User-Defined Table-Generating Functions):自定义拆分函数,特点是输入一行,输出多行 2.使用

HIVE的UDF    新建java工程,导入hive相关包,导入hive相关的lib.    创建类继承UDF    自己编写一个evaluate方法,返回值和参数任意.    为了能让mapreduce处理,String要用Text处理.    将写好的类打成jar包,上传到linux中    在hive命令行下,向hive注册UDF:add jar /xxxx/xxxx.jar    为当前udf起一个名字:create temporary function fname as '类的全路径

本文大纲 UDF 简介 Hive作为一个sql查询引擎,自带了一些基本的函数,比如count(计数),sum(求和),有时候这些基本函数满足不了我们的需求,这时候就要写hive hdf(user defined funation),又叫用户自定义函数.编写Hive UDF的步骤: 添加相关依赖,创建项目,这里我用的管理工具是maven,所以我创建的也是一个maven 项目(这个时候你需要选择合适的依赖版本,主要是Hadoop 和 Hive,可以使用hadoop version和hive --ve

原文见:https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+UDF 1.内置运算符1.1关系运算符 运算符 类型 说明 A = B                                              所有原始类型                  如果A与B相等,返回TRUE,否则返回FALSE A == B 无 失败,因为无效的语法. SQL使用”=”,不使用”==”. A <> B 所有原始类

    按项目日益增长的gis数据量要求,需要在大数据集群中部署HIVE的扩展函数.     Apache Hive是一个建立在Hadoop架构之上的数据仓库.它能够提供数据的精炼,查询和分析.([引用自维基百科hive描述)     HIVE允许用户使用UDF(user defined function)对数据进行处理.我们用到的是spatial-framework-for-hadoop.下载完源码,修改最外层的pom.xml,修改hadoop.hive.java版本为生产环境中版本,重新编译