Hive UDTF开发指南

在这篇文章中，我们将深入了解用户定义表函数（UDTF），该函数的实现是通过继承org.apache.Hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDTF这个抽象通用类，UDTF相对UDF更为复杂，但是通过它，我们读入一个数据域，输出多行多列，而UDF只能输出单行单列。

代码

文章中所有的代码可以在这里找到：hive examples、GitHub repository

示例数据

首先先创建一张包含示例数据的表：people，该表只有name一列，该列中包含了一个或多个名字，该表数据保存在people.txt文件中。

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1. ~$ cat ./people.txt
2. John Smith
3. John and Ann White
4. Ted Green
5. Dorothy

把该文件上载到hdfs目录/user/matthew/people中：

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1. hadoop fs -mkdir people
2. hadoop fs -put ./people.txt people

下面要创建hive外部表，在hive shell中执行

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1. CREATE EXTERNAL TABLE people (name string)
2. ROW FORMAT DELIMITED FIELDS
3. TERMINATED BY ‘\t‘
4. ESCAPED BY ‘‘
5. LINES TERMINATED BY ‘\n‘
6. STORED AS TEXTFILE
7. LOCATION ‘/user/matthew/people‘;

UDTF的输出值

上一文章讲解的UDF与GenericUDF函数是操作单个数据域。它们必须要返回一个值。但是这并不适用于所用的数据处理任务。Hive可以存储许多类型的数据，而有时候我们并不想单数据域输入、单数据域输出。对于每一行的输入，可能我们想输出多行，又或是不输出，举个例子，想一下函数explode（一个hive内置函数）的作用。

同样，可能我们也想输出多列，而不是输出单列。
以上所有的要求我们可以用UDTF去完成。

实例

首先我们先假设我们想清洗people这张表中的人名，这个新的表有：
1、姓和名 两个分开的列
2、所有记录都包含姓名
3、每条记录或有包含多个人名（eg Nick and Nicole Smith）

为了达到这个实例目的，我们将实现以下API：

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1. org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDTF

我们将覆盖以下三个方法：

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1. //该方法中，我们将指定输入输出参数：输入参数的ObjectInspector与输出参数的StructObjectInspector
2. abstract StructObjectInspector initialize(ObjectInspector[] args) throws UDFArgumentException;
3. //我们将处理一条输入记录，输出若干条结果记录
4. abstract void process(Object[] record) throws HiveException;
5. //当没有记录处理的时候该方法会被调用，用来清理代码或者产生额外的输出
6. abstract void close() throws HiveException;

代码实现

完整代码

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1. public class NameParserGenericUDTF extends GenericUDTF {
2. private PrimitiveObjectInspector stringOI = null;
3. @Override
4. public StructObjectInspector initialize(ObjectInspector[] args) UDFArgumentException {
5. if (args.length != 1) {
6. throw new UDFArgumentException("NameParserGenericUDTF() takes exactly one argument");
7. }
8. if (args[0].getCategory() != ObjectInspector.Category.PRIMITIVE
9. && ((PrimitiveObjectInspector) args[0]).getPrimitiveCategory() != PrimitiveObjectInspector.PrimitiveCategory.STRING) {
10. throw new UDFArgumentException("NameParserGenericUDTF() takes a string as a parameter");
11. }
12. // 输入格式（inspectors）
13. stringOI = (PrimitiveObjectInspector) args[0];
14. // 输出格式（inspectors） -- 有两个属性的对象
15. List<String> fieldNames = new ArrayList<String>(2);
16. List<ObjectInspector> fieldOIs = new ArrayList<ObjectInspector>(2);
17. fieldNames.add("name");
18. fieldNames.add("surname");
19. fieldOIs.add(PrimitiveObjectInspectorFactory.javaStringObjectInspector);
20. fieldOIs.add(PrimitiveObjectInspectorFactory.javaStringObjectInspector);
21. return ObjectInspectorFactory.getStandardStructObjectInspector(fieldNames, fieldOIs);
22. }
23. public ArrayList<Object[]> processInputRecord(String name){
24. ArrayList<Object[]> result = new ArrayList<Object[]>();
25. // 忽略null值与空值
26. if (name == null || name.isEmpty()) {
27. return result;
28. }
29. String[] tokens = name.split("\\s+");
30. if (tokens.length == 2){
31. result.add(new Object[] { tokens[0], tokens[1] });
32. }else if (tokens.length == 4 && tokens[1].equals("and")){
33. result.add(new Object[] { tokens[0], tokens[3] });
34. result.add(new Object[] { tokens[2], tokens[3] });
35. }
36. return result;
37. }
38. @Override
39. public void process(Object[] record) throws HiveException {
40. final String name = stringOI.getPrimitiveJavaObject(record[0]).toString();
41. ArrayList<Object[]> results = processInputRecord(name);
42. Iterator<Object[]> it = results.iterator();
43. while (it.hasNext()){
44. Object[] r = it.next();
45. forward(r);
46. }
47. }
48. @Override
49. public void close() throws HiveException {
50. // do nothing
51. }
52. }

以上代码可以从：github目录 check 下来。

代码走读

该UDTF以string类型作为参数，返回一个拥有两个属性的对象，与GenericUDF比较相似，指定输入输出数据格式（objectinspector），以便hive能识别输入与输出。

我们为输入的string参数定义了数据格式PrimitiveObjectInspector

[java] view plain copy

1. stringOI = (PrimitiveObjectInspector) args[0]

定义输出数据格式（objectinspectors） 需要我们先定义两个属性名称，因为（objectinspectors）需要读取每一个属性（在这个实例中，两个属性都是string类型）。

[java] view plain copy

1. List<String> fieldNames = new ArrayList<String>(2);
2. fieldNames.add("name");
3. fieldNames.add("surname");
4. List<ObjectInspector> fieldOIs = new ArrayList<ObjectInspector>(2);
5. fieldOIs.add(PrimitiveObjectInspectorFactory.javaStringObjectInspector);
6. fieldOIs.add(PrimitiveObjectInspectorFactory.javaStringObjectInspector);
7. return ObjectInspectorFactory.getStandardStructObjectInspector(fieldNames, fieldOIs);

我们主要的处理逻辑放在这个比较直观的processInputRecord方法当中。分开逻辑处理有利我们进行更简单的单元测试，而不用涉及到繁琐的objectinspector。

最后，一旦得到结果就可以对其进行forward，把基注册为hive处理后的输出记录对象。

[java] view plain copy

1. while (it.hasNext()){
2. Object[] r = it.next();
3. forward(r);
4. }
5. }

使用该UDTF函数

我们可以在hive中创建我们自己的函数

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1. mvn package
2. cp target/hive-extensions-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar ./ext.jar

然后在hive中使用

[sql] view plain copy

1. ADD JAR ./ext.jar;
2. CREATE TEMPORARY FUNCTION process_names as ‘com.matthewrathbone.example.NameParserGenericUDTF‘;
3. SELECT
4. adTable.name,
5. adTable.surname
6. FROM people
7. lateral view process_names(name) adTable as name, surname;

输出

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1. OK
2. John    Smith
3. John    White
4. Ann     White
5. Ted     Green

原文链接

http://beekeeperdata.com/posts/hadoop/2015/07/26/Hive-UDTF-Tutorial.html