大数据Hive中的UDF：自定义数据处理的利器（上）

1. 前言

在大数据技术栈中，apache hive 扮演着数据仓库的关键角色，它提供了丰富的数据操作功能，并通过类似于 sql 的 hiveql 语言简化了对 hadoop 数据的处理。然而，内置函数库虽强大，却未必能满足所有特定的业务逻辑需求。此时，用户定义函数（user-defined functions，udf）的重要性便凸显出来。

hive udf（user-defined function）是hive中的一种扩展机制，它允许用户通过编写自定义的java代码来扩展hive的功能，实现hive内置函数无法提供的一些特定数据处理逻辑。

2. udf与宏及静态表的对比

除了udf可以自定义输入和输出还有例如静态表，宏定义的方式也可以实现类似的操作，举个例子：在数据中筛选出已达到退休年龄的员工。

import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.udf;
import org.apache.hadoop.io.text;

public class retirementstatusudf extends udf {
    public text evaluate(int age) {
        return new text(age >= 60 ? "已达到退休年龄" : "未达到退休年龄");
    }
}

-- 添加udf的jar包到hive
add jar /path/to/udf.jar;

-- 创建临时函数
create temporary function retirement_status as 'com.example.retirementstatusudf';

-- 使用udf进行查询
select name, age, retirement_status(age) as status
from employee_static;

create table employee_static (
 
  age int,
  flag string -- 'retired' 或 'active'
);



-- 查询已达到退休年龄的员工
select a.*
from employee_data a
join employee_static b
on a.age = b.age and b.flag = 'retired';

drop temporary macro if exists get_retired;

create temporary macro get_retired(age bigint) 
if (
       age is not null,
       case
              when age >= 60 then '退休'
              when age <= 60 then '未退休'
              else null
       end,
       null
);

使用udf（用户定义函数）的原因与宏和静态表的功能有所不同，它们各自适用于不同的场景和需求。以下是使用udf的几个关键原因：

选择使用udf、宏还是静态表应基于具体的业务需求、数据特性和性能考虑。每种方法都有其独特的优势和适用场景。

3. 深入理解udf

hive udf可以分为三种主要类型：udf、udaf和udtf。

1. udf (user-defined function)：
   • 标量函数，用于一对一（one-to-one）的映射，即对单个数据项进行操作并返回单个结果。
   • 例如，字符串处理（upper, substr）、数学计算（sqrt）、日期时间转换等。
2. udaf (user-defined aggregate function)：
   • 聚合函数，用于多对一（many-to-one）的映射，即对多行数据进行聚合操作并返回单个结果。
   • 例如，自定义的求和（sum）、平均值（avg）、最大值（max）、最小值（min）等。
3. udtf (user-defined table-generating function)：
   • 表生成函数，用于一对多（one-to-many）的映射，即对单个数据项进行操作并返回多行结果。
   • 例如，explode函数可以将数组或map类型的列拆分成多行。

这些udf类型允许开发者根据特定的数据处理需求，编写和实现自定义的函数逻辑，从而扩展hive的数据处理能力。通过使用udf、udaf和udtf，用户可以在hive中实现更加复杂和定制化的数据处理任务。

实现一个udf通常涉及以下步骤：

1. 编写udf类：在java中创建一个类，实现hive udf接口的相应方法。对于标量udf，这通常是evaluate方法。
2. 编译与打包：将udf类编译成java字节码，并打包成jar文件。
3. 上传jar包：将jar文件上传到hdfs或其他hive可以访问的文件系统中。
4. 注册udf：在hive会话中使用add jar和create temporary function命令注册udf。
5. 使用udf：在hive查询中调用注册的udf，就像调用内置函数一样。

4. 实现自定义udf

在深入探讨hive udf的实现之前，让我们首先确保开发环境的准备妥当。对于udf的编写，推荐使用maven来配置java项目，这样可以方便地管理依赖和构建过程。以下是配置java开发环境的一个示例，包括使用的版本信息和maven设置：

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/pom/4.0.0"
        xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/xmlschema-instance"
         xsi:schemalocation="http://maven.apache.org/pom/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelversion>4.0.0</modelversion>

    <groupid>org.example</groupid>
    <artifactid>project202401</artifactid>
    <version>1.0-snapshot</version>


    <properties>
        <maven.compiler.source>8</maven.compiler.source>
        <maven.compiler.target>8</maven.compiler.target>
        <project.build.sourceencoding>utf-8</project.build.sourceencoding>
        <hadoop.version>3.1.1.7.1.7.2000-305</hadoop.version>
        <hive.version>3.1.3000.7.1.7.2000-305</hive.version>
    </properties>

    <dependencies>
        <dependency>
            <groupid>org.apache.hive</groupid>
            <artifactid>hive-exec</artifactid>
            <version>${hive.version}</version>
            <scope>provided</scope>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupid>org.apache.hadoop</groupid>
            <artifactid>hadoop-common</artifactid>
            <version>${hadoop.version}</version>
            <scope>provided</scope>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupid>org.junit.jupiter</groupid>
            <artifactid>junit-jupiter</artifactid>
            <version>5.10.1</version>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
    </dependencies>

    <repositories>
        <repository>
            <id>central</id>
            <name>maven central</name>
            <url>https://repo1.maven.org/maven2/</url>
        </repository>

        <repository>
            <id>cloudera</id>
            <name>cloudera repository</name>
            <url>https://repository.cloudera.com/artifactory/cloudera-repos/</url>
        </repository>
    </repositories>

</project>

下面是一个hive udf（用户定义函数）的示例，该udf的作用是将传入的字符串转换为大写形式。我将对代码进行注释，并解释其工作流程：

import org.apache.hadoop.io.text;  // 引入hadoop的text类，用于处理字符串
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.udf;  // 引入hive的udf类

@suppresswarnings({"deprecation", "unused"})  // 忽略警告，例如未使用的警告或过时api的警告
public class uppercaseudf extends udf {  // 定义一个名为uppercaseudf的类，继承自udf

    /**
     * 该方法重写了udf类中的evaluate方法，是udf的核心。
     * 它接收一个text类型的数据，然后返回转换为大写的text类型数据。
     *
     * @param line text类型的输入数据
     * @return 转换为大写的text类型的数据
     */
    public text evaluate(final text line) {
        // 检查传入的text是否为非空且内容不为空字符串
        if (null != line && !line.tostring().equals("")) {
            // 将text转换为string，并使用string的touppercase方法转换为大写
            string str = line.tostring().touppercase();
            // 将大写字符串重新设置回text对象，并返回
            line.set(str);
            return line;
        } else {
            // 如果传入的text为null或空字符串，则返回一个新的空text对象
            return new text();
        }
    }
}

在hive的较新版本中，推荐使用genericudf而不是直接继承udf。以下是使用genericudf实现的uppercaseudf2的示例代码，以及对代码的详细解释和工作流程分析：

import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.udfargumentexception;
import org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.hiveexception;
import org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.genericudf;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.objectinspector;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.primitive.primitiveobjectinspectorfactory;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.primitive.stringobjectinspector;
import org.apache.hadoop.io.text;
import org.apache.hadoop.hive.ql.udf.udftype;

@udftype(deterministic = true, stateful = false) // 标注udf的特性，确定性且无状态
public class uppercaseudf2 extends genericudf { // 继承自genericudf

    private stringobjectinspector inputoi; // 输入对象检查员，用于检查输入类型
    private stringobjectinspector outputoi; // 输出对象检查员，用于定义输出类型

    /**
     * initialize方法在udf首次执行时被调用，用于初始化udf。
     * @param arguments 传入的参数对象检查员数组
     * @return 输出对象检查员
     * @throws udfargumentexception 如果输入参数不符合预期，抛出异常
     */
    @override
    public objectinspector initialize(objectinspector[] arguments) throws udfargumentexception {
        // 确保传入的参数是字符串类型
        if (arguments == null || arguments.length == 0) {
            throw new udfargumentexception("arguments array is null or empty.");
        }
        if (!(arguments[0] instanceof stringobjectinspector)) {
            // 如果不是字符串类型，抛出hive异常
            throw new udfargumentexception("the input to uppercaseudf2 must be a string");
        }
        // 将输入参数的对象检查员赋值给局部变量
        inputoi = (stringobjectinspector) arguments[0];
        // 定义输出对象检查员为可写的字符串对象检查员
        outputoi = primitiveobjectinspectorfactory.writablestringobjectinspector;
        // 返回输出对象检查员
        return outputoi;
    }

    /**
     * evaluate方法定义了udf的实际逻辑，即如何将输入转换为输出。
     * @param arguments 包含延迟计算的输入对象的数组
     * @return 转换后的大写文本
     * @throws hiveexception 如果在执行过程中遇到hive异常
     */
    @override
    public object evaluate(deferredobject[] arguments) throws hiveexception {
        // 从延迟对象中获取输入字符串
        text line = (text) arguments[0].get();
        // 如果输入不为空，则转换为大写
        if (line != null && !line.tostring().isempty()) {
            return new text(line.tostring().touppercase());
        }
        // 如果输入为空，返回空字符串
        return new text();
    }

    /**
     * getdisplaystring方法返回udf的可读字符串表示，用于hive日志和解释计划。
     * @param strings 输入参数的字符串表示，通常由hive自动生成
     * @return udf的可读字符串表示
     */
    @override
    public string getdisplaystring(string[] strings) {
        // 返回udf的名称，用于解释计划和日志
        return "uppercaseudf2()";
    }
}

add jar url/project202401-1.0-snapshot.jar;
create temporary function uppercaseudf as 'com.xx.hive.udf.uppercaseudf';
select uppercaseudf('hive is fun') a ;

通过以上步骤，我们能够创建出高效、可靠的hive udf，以满足特定的数据处理需求。udf的开发不仅需要关注功能的实现，还要重视性能优化和代码的可维护性。正确地使用udf可以显著提升数据处理的效率，为用户提供强大的数据操作能力。