hive学习笔记之十一：UDTF

为了验证UDTF的功能，咱们要先把表和数据都准备好：

1. 新建名为t16的表：

create table t16(

person_name string,

string_field string

)

row format delimited

fields terminated by ‘|’

stored as textfile;

2. 本地新建文本文件016.txt，内容如下：

tom|1:province:guangdong

jerry|2:city:shenzhen

john|3

3. 导入数据：

load data

local inpath ‘/home/hadoop/temp/202010/25/016.txt’

overwrite into table t16;

4. 数据准备完毕，开始编码；

UDTF开发的关键点

1. 需要继承GenericUDTF类；

2. 重写initialize方法，该方法的入参只有一个，类型是StructObjectInspector，从这里可以取得UDTF作用了几个字段，以及字段类型；

3. initialize的返回值是StructObjectInspector类型，UDTF生成的每个列的名称和类型都设置到返回值中；

4. 重写process方法，该方法中是一进多出的逻辑代码，把每个列的数据准备好放在数组中，执行一次forward方法，就是一行记录；

5. close方法不是必须的，如果业务逻辑执行完毕，可以将释放资源的代码放在这里执行；

6. 接下来，就按照上述关键点开发UDTF；

一列拆成多列

• 接下来要开发的UDTF，名为udf_wordsplitsinglerow，作用是将入参拆分成多个列；

• 下图红框中是t16表的一条原始记录的string_field字段，会被udf_wordsplitsinglerow处理：

• 上面红框中的字段被UDTF处理处理后，一列变成了三列，每一列的名称如下图黄框所示，每一列的值如红框所示：

• 以上就是咱们马上就要开发的功能；

• 打开前文创建的hiveudf工程，新建WordSplitSingleRow.java：

package com.bolingcavalry.hiveudf.udtf;

import org.apache.commons.lang.StringUtils;

import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDFArgumentException;

import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDFArgumentLengthException;

import org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException;

import org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDTF;

import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.*;

import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.ObjectInspector.Category;

import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.primitive.PrimitiveObjectInspectorFactory;

import java.util.ArrayList;

import java.util.List;

/**

• @Description: 把指定字段拆成多列

• @author: willzhao E-mail: zq2599@gmail.com

• @date: 2020/11/5 14:43

*/

public class WordSplitSingleRow extends GenericUDTF {

private PrimitiveObjectInspector stringOI = null;

private final static String[] EMPTY_ARRAY = {“NULL”, “NULL”, “NULL”};

/**

• 一列拆成多列的逻辑在此

• @param args

• @throws HiveException

*/

@Override

public void process(Object[] args) throws HiveException {

String input = stringOI.getPrimitiveJavaObject(args[0]).toString();

// 无效字符串

if(StringUtils.isBlank(input)) {

forward(EMPTY_ARRAY);

} else {

// 分割字符串

String[] array = input.split(“:”);

// 如果字符串数组不合法，就返回原始字符串和错误提示

if(null==array || array.length<3) {

String[] errRlt = new String[3];

errRlt[0] = input;

errRlt[1] = “can not split to valid array”;

errRlt[2] = “-”;

forward(errRlt);

} else {

forward(array);

}

}

}

/**

• 释放资源在此执行，本例没有资源需要释放

• @throws HiveException

*/

@Override

public void close() throws HiveException {

}

@Override

public StructObjectInspector initialize(StructObjectInspector argOIs) throws UDFArgumentException {

List<? extends StructField> inputFields = argOIs.getAllStructFieldRefs();

// 当前UDTF只处理一个参数，在此判断传入的是不是一个参数

if (1 != inputFields.size()) {

throw new UDFArgumentLengthException(“ExplodeMap takes only one argument”);

}

// 此UDTF只处理字符串类型

if(!Category.PRIMITIVE.equals(inputFields.get(0).getFieldObjectInspector().getCategory())) {

throw new UDFArgumentException(“ExplodeMap takes string as a parameter”);

}

stringOI = (PrimitiveObjectInspector)inputFields.get(0).getFieldObjectInspector();

//列名集合

ArrayList fieldNames = new ArrayList();

//列对应的value值

ArrayList fieldOIs = new ArrayList();

// 第一列的列名

fieldNames.add(“id”);

// 第一列的inspector类型为string型

fieldOIs.add(PrimitiveObjectInspectorFactory.javaStringObjectInspector);

// 第二列的列名

fieldNames.add(“key”);

// 第二列的inspector类型为string型

fieldOIs.add(PrimitiveObjectInspectorFactory.javaStringObjectInspector);

// 第三列的列名

fieldNames.add(“value”);

// 第三列的inspector类型为string型

fieldOIs.add(PrimitiveObjectInspectorFactory.javaStringObjectInspector);

return ObjectInspectorFactory.getStandardStructObjectInspector(fieldNames, fieldOIs);

}

}

• 上述代码中的重点是process方法，取得入参后用冒号分割字符串，得到数组，再调用forward方法，就生成了一行记录，该记录有三列；

验证UDTF

接下来将WordSplitSingleRow.java部署成临时函数并验证；

1. 编码完成后，在pom.xml所在目录执行命令mvn clean package -U；

2. 在target目录得到文件hiveudf-1.0-SNAPSHOT.jar

3. 将jar下载到hive服务器，我这里放在此目录：/home/hadoop/udf/

4. 在hive会话模式执行以下命令添加本地jar：

add jar /home/hadoop/udf/hiveudf-1.0-SNAPSHOT.jar;

5. 部署临时函数：

create temporary function udf_wordsplitsinglerow as ‘com.bolingcavalry.hiveudf.udtf.WordSplitSingleRow’;

6. 执行以下SQL验证：

select udf_wordsplitsinglerow(string_field) from t16;

7. 结果如下，可见每一行记录的string_field字段都被分割成了id、key、value三个字段：

hive> select udf_wordsplitsinglerow(string_field) from t16;

OK

id key value

1 province guangdong

2 city shenzhen

3 can not split to valid array -

Time taken: 0.066 seconds, Fetched: 3 row(s)

关键点要注意

• 值得注意的是，UDTF不能和其他字段同时出现在select语句中，例如以下的SQL会执行失败：

select person_name,udf_wordsplitsinglerow(string_field) from t16;

• 错误信息如下：

hive> select person_name,udf_wordsplitsinglerow(string_field) from t16;

FAILED: SemanticException [Error 10081]: UDTF’s are not supported outside the SELECT clause, nor nested in expressions

• 如果希望得到UDTF和其他字段的结果，可以使用LATERAL VIEW语法，完整SQL如下：

select t.person_name, udtf_id, udtf_key, udtf_value

from (

select person_name, string_field

from t16

) t LATERAL VIEW udf_wordsplitsinglerow(t.string_field) v as udtf_id, udtf_key, udtf_value;

• 查询结果如下，可见指定字段和UDTF都能显示：

hive> select t.person_name, udtf_id, udtf_key, udtf_value

from (

select person_name, string_field 

from  t16

) t LATERAL VIEW udf_wordsplitsinglerow(t.string_field) v as udtf_id, udtf_key, udtf_value;

OK

t.person_name udtf_id udtf_key udtf_value

tom 1 province guangdong

jerry 2 city shenzhen

john 3 can not split to valid array -

Time taken: 0.122 seconds, Fetched: 3 row(s)

一列拆成多行(每行多列)

• 前面咱们试过了将string_field字段拆分成id、key、value三个字段，不过拆分后总行数还是不变，接下来的UDTF，是把string_field拆分成多条记录，然后每条记录都有三个字段；

• 需要导入新的数据到t16表，新建文本文件016_multi.txt，内容如下：

tom|1:province:guangdong,4:city:yangjiang

jerry|2:city:shenzhen

john|3

• 在hive会话窗口执行以下命令，会用016_multi.txt的内容覆盖t16表已有内容：

load data

local inpath ‘/home/hadoop/temp/202010/25/016_multi.txt’

overwrite into table t16;

• 此时的数据如下图所示，红框中是一条记录的string_field字段值，咱们接下来要开发的UDTF，会先用逗号分隔，得到的就是1:province:guangdong和4:city:yangjiang这两个字符串，接下来对每个字符串用冒号分隔，就会得到两条id、key、value这样的记录，也就是多行多列：

• 预期中的UDTF结果如下图所示，红框和黄框这两条记录都来自一条记录的string_field字段值：

• 接下来开始编码，新建WordSplitMultiRow.java，代码如下，可见和WordSplitSingleRow的差异仅在process方法，WordSplitMultiRow的process中执行了多次forward，因此有了多条记录：

package com.bolingcavalry.hiveudf.udtf;

import org.apache.commons.lang.StringUtils;

import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDFArgumentException;

import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDFArgumentLengthException;

import org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException;

import org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDTF;

import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.*;

import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.ObjectInspector.Category;

import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.primitive.PrimitiveObjectInspectorFactory;

import java.util.ArrayList;

import java.util.List;

/**

• @Description: 把指定字段拆成多行，每行有多列

• @author: willzhao E-mail: zq2599@gmail.com

• @date: 2020/11/5 14:43

*/

public class WordSplitMultiRow extends GenericUDTF {

private PrimitiveObjectInspector stringOI = null;

private final static String[] EMPTY_ARRAY = {“NULL”, “NULL”, “NULL”};

/**

• 一列拆成多列的逻辑在此

• @param args

• @throws HiveException

*/

@Override

public void process(Object[] args) throws HiveException {

String input = stringOI.getPrimitiveJavaObject(args[0]).toString();

// 无效字符串

if(StringUtils.isBlank(input)) {

forward(EMPTY_ARRAY);

} else {

// 用逗号分隔

String[] rowArray = input.split(“,”);

// 处理异常

if(null==rowArray || rowArray.length<1) {

String[] errRlt = new String[3];

errRlt[0] = input;

errRlt[1] = “can not split to valid row array”;

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