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。
第二步：将写好的类打包为jar。如hivefirst.jar.
第三步：进入到Hive外壳环境中，利用add jar /home/hadoop/hivefirst.jar.注册该jar文件
第四步：为该类起一个别名，create temporary function mylength as ‘com.whut.StringLength’;这里注意UDF只是为这个Hive会话临时定义的。
第五步：在select中使用mylength();
自定义UDF
| 12345678910111213141516171819202122232425 | package whut;import org.apache.commons.lang.StringUtils;import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;import org.apache.hadoop.io.Text;//UDF是作用于单个数据行，产生一个数据行//用户必须要继承UDF，且必须至少实现一个evalute方法，该方法并不在UDF中//但是Hive会检查用户的UDF是否拥有一个evalute方法public class Strip extends UDF{ private Text result=new Text(); //自定义方法 public Text evaluate(Text str) { if(str==null) return null; result.set(StringUtils.strip(str.toString())); return result; } public Text evaluate(Text str,String stripChars) { if(str==null) return null; result.set(StringUtils.strip(str.toString(),stripChars)); return result; }} |
注意事项：
1，一个用户UDF必须继承org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;
2，一个UDF必须要包含有evaluate()方法，但是该方法并不存在于UDF中。evaluate的参数个数以及类型都是用户自己定义的。在使用的时候，Hive会调用UDF的evaluate()方法。
自定义UDAF
该UDAF主要是找到最大值
| 123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445 | package whut;import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDAF;import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDAFEvaluator;import org.apache.hadoop.io.IntWritable;//UDAF是输入多个数据行，产生一个数据行//用户自定义的UDAF必须是继承了UDAF，且内部包含多个实现了exec的静态类public class MaxiNumber extends UDAF{ public static class MaxiNumberIntUDAFEvaluator implements UDAFEvaluator{ //最终结果 private IntWritable result; //负责初始化计算函数并设置它的内部状态，result是存放最终结果的 @Override public void init() { result=null; } //每次对一个新值进行聚集计算都会调用iterate方法 public boolean iterate(IntWritable value) { if(value==null) return false; if(result==null) result=new IntWritable(value.get()); else result.set(Math.max(result.get(), value.get())); return true; } //Hive需要部分聚集结果的时候会调用该方法 //会返回一个封装了聚集计算当前状态的对象 public IntWritable terminatePartial() { return result; } //合并两个部分聚集值会调用这个方法 public boolean merge(IntWritable other) { return iterate(other); } //Hive需要最终聚集结果时候会调用该方法 public IntWritable terminate() { return result; } }} |
注意事项：
1，用户的UDAF必须继承了org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDAF；
2，用户的UDAF必须包含至少一个实现了org.apache.hadoop.hive.ql.exec的静态类，诸如常见的实现了 UDAFEvaluator。
3，一个计算函数必须实现的5个方法的具体含义如下：
init()：主要是负责初始化计算函数并且重设其内部状态，一般就是重设其内部字段。一般在静态类中定义一个内部字段来存放最终的结果。
iterate()：每一次对一个新值进行聚集计算时候都会调用该方法，计算函数会根据聚集计算结果更新内部状态。当输入值合法或者正确计算了，则就返回true。
terminatePartial()：Hive需要部分聚集结果的时候会调用该方法，必须要返回一个封装了聚集计算当前状态的对象。
merge()：Hive进行合并一个部分聚集和另一个部分聚集的时候会调用该方法。
terminate()：Hive最终聚集结果的时候就会调用该方法。计算函数需要把状态作为一个值返回给用户。
4，部分聚集结果的数据类型和最终结果的数据类型可以不同。
