当Hive提供的内置函数无法满足你的业务处理需要时，此时就可以考虑使用用户自定义函数（UDF：user-defined function）。
自定义函数类别
UDF 作用于单个数据行，产生一个数据行作为输出。（数学函数，字符串函数）
UDAF（用户定义聚集函数）：接收多个输入数据行，并产生一个输出数据行。（count，max）
UDF开发实例
1、先开发一个java类，继承UDF，并重载evaluate方法
package cn.itcast.bigdata.udf import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF; import org.apache.hadoop.io.Text; public final class Lower extends UDF{ public Text evaluate(final Text s){ if(s==null){return null;} return new Text(s.toString().toLowerCase()); } }
2、打成jar包上传到服务器
3、将jar包添加到hive的classpath
4、创建临时函数与开发好的java class关联
Hive>create temporary function toprovince as 'cn.itcast.bigdata.udf.ToProvince';
5、即可在hql中使用自定义的函数strip
Select strip(name),age from t_test;
Transform实现
Hive的 TRANSFORM 关键字提供了在SQL中调用自写脚本的功能
适合实现Hive中没有的功能又不想写UDF的情况
使用示例1：下面这句sql就是借用了weekday_mapper.py对数据进行了处理.
CREATE TABLE u_data_new ( movieid INT, rating INT, weekday INT, userid INT) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'; add FILE weekday_mapper.py; INSERT OVERWRITE TABLE u_data_new SELECT TRANSFORM (movieid, rating, unixtime,userid) USING 'python weekday_mapper.py' AS (movieid, rating, weekday,userid) FROM u_data;
其中weekday_mapper.py内容如下
#!/bin/python import sys import datetime for line in sys.stdin: line = line.strip() movieid, rating, unixtime,userid = line.split('\t') weekday = datetime.datetime.fromtimestamp(float(unixtime)).isoweekday() print '\t'.join([movieid, rating, str(weekday),userid])
使用示例2：下面的例子则是使用了shell的cat命令来处理数据
FROM invites a INSERT OVERWRITE TABLE events SELECT TRANSFORM(a.foo, a.bar) AS (oof, rab) USING '/bin/cat' WHERE a.ds > '2008-08-09';
