数据仓库 Hive 从入门到大神（三）

自定义函数和UDF

在 Hive 中，我们可以自定义函数和 UDF（User Defined Function），以满足不同的业务需求。下面分别介绍它们的概念和用法。

自定义函数

自定义函数是指由用户编写的 Hive 函数，可以使用 Java 或 Python 等编程语言实现。Hive 提供了一些内置的函数，例如 SUM、AVG、MAX 和 MIN 等，但如果需要特殊的计算或处理逻辑时，则需要自定义函数。

下面是一个使用 Java 编写的自定义函数的示例，它用于计算字符串的长度：

public class StringLength extends UDF {
    public int evaluate(String s) {
        if (s == null) {
            return 0;
        }
        return s.length();
    }
}

这个函数名为“StringLength”，它继承自 UDF 类，并重载了 evaluate() 方法。该方法接收一个字符串参数 s，并返回其长度。当 s 为空时，返回 0。

要在 Hive 中使用自定义函数，需要先将其打包成 jar 文件，并上传到 Hadoop 集群中。然后，在 Hive 中执行 ADD JAR 命令加载 jar 文件：

ADD JAR /path/to/jar/file.jar;

加载完成之后，就可以在 HiveQL 语句中使用自定义函数了：

SELECT name, StringLength(name) AS name_length FROM students;

这条语句表示查询“students”表中每个学生姓名及其长度。

UDF

UDF 是指由用户编写的 Hive 函数，用于对表达式进行计算和处理。与自定义函数类似，UDF 可以使用 Java 或 Python 等编程语言来实现。

下面是一个使用 Java 编写的 UDF 的示例，它用于将字符串转换为大写：

public class UpperCase extends UDF {
    public String evaluate(String s) {
        if (s == null) {
            return null;
        }
        return s.toUpperCase();
    }
}

这个函数名为“UpperCase”，它同样继承自 UDF 类，并重载了 evaluate() 方法。该方法接收一个字符串参数 s，并返回其大写形式。当 s 为空时，返回 null。

要在 Hive 中使用 UDF，也需要将其打包成 jar 文件，并上传到 Hadoop 集群中。然后，在 Hive 中执行 CREATE TEMPORARY FUNCTION 命令注册 UDF：

CREATE TEMPORARY FUNCTION upper_case AS 'com.example.UpperCase';

注册完成之后，就可以在 HiveQL 语句中使用 UDF 了：

SELECT name, upper_case(name) AS name_upper FROM students;

这条语句表示查询“students”表中每个学生姓名及其大写形式。

Hive 运行模式

在 Hive 中，有两种运行模式：本地模式和远程模式。

本地模式

本地模式是指 Hive 运行在本地机器上，而不是在 Hadoop 集群上。在本地模式下，所有的操作都是在本地文件系统上进行的，不需要启动 Hadoop 集群。

要在本地模式下运行 Hive，只需要在终端输入 hive 命令即可：

hive

远程模式

远程模式是指 Hive 运行在 Hadoop 集群上，通过 MapReduce 计算框架进行数据处理和计算。在远程模式下，需要先启动 Hadoop 集群，然后在终端输入 hive 命令连接到集群上。

要在远程模式下运行 Hive，需要先启动 Hadoop 集群，并运行如下命令：

hive --service metastore

这个命令会启动 Hive 的元数据服务，用于存储表结构和元数据信息。执行完成后，可以在终端输入 hive 命令连接到 Hive 服务器上进行查询和操作。

在远程模式下，还需要指定 Hadoop 集群的地址和端口号。例如：

hive --service metastore -hiveconf hive.metastore.uris=thrift://hadoop-master:9083

这个命令表示使用 Thrift 协议连接到位于 hadoop-master 主机上的 Hive 元数据服务，并指定端口号为 9083。

连接成功后，就可以在 Hive 中执行各种 SQL 查询语句，例如：

SELECT * FROM my_table WHERE field1 = 'value1';

这条语句表示查询名为“my_table”的表中，字段“field1”等于“value1”的所有记录。

总之，Hive 提供了强大的数据仓库功能，支持分区、桶等优化方式，能够快速处理海量数据。而使用 Hive on Spark 可以进一步提高计算和处理效率，具有广泛的应用价值。