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1. 基本数据类型
2. 复杂数据类型
3. 内部表和外部表
4. 分区表
5. 分桶
6. HiveQL基础
7. 内置函数
8. Sqoop
9. 基础UDF
10. 用户自定义聚合函数(UDAF)
11. UDTF

本篇概览

• 本文是《hive学习笔记》的第九篇，前面学习的内置函数尽管已经很丰富，但未必能满足各种场景下的个性化需求，此时可以开发用户自定义函数（User Defined Function，UDF），按照个性化需求自行扩展；
• 本篇内容就是开发一个UDF，名为udf_upper，功能是将字符串字段转为全大写，然后在hive中使用这个UDF，效果如下图红框所示：

• 本篇有以下章节：

1. 开发
2. 部署和验证（临时函数）
3. 部署和验证（永久函数）

源码下载

1. 如果您不想编码，可以在GitHub下载所有源码，地址和链接信息如下表所示：

2. 这个git项目中有多个文件夹，本章的应用在hiveudf文件夹下，如下图红框所示：

开发

1. 新建名为hiveudf的maven工程，pom.xml内容如下，有两处需要关注的地方，接下来马上讲到：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

    <groupId>com.bolingcavalry</groupId>
    <artifactId>hiveudf</artifactId>
    <version>1.0-SNAPSHOT</version>

    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hive</groupId>
            <artifactId>hive-exec</artifactId>
            <version>1.2.2</version>
            <scope>provided</scope>
            <exclusions>
                <exclusion>
                    <groupId>org.pentaho</groupId>
                    <artifactId>pentaho-aggdesigner-algorithm</artifactId>
                </exclusion>
            </exclusions>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-common</artifactId>
            <version>2.7.7</version>
            <scope>provided</scope>
        </dependency>
    </dependencies>
</project>

2. 上述pom.xml中，两个依赖的scope为provided，因为这个maven工程最终只需要将咱们写的java文件构建成jar，所以依赖的库都不需要；
3. 上述pom.xml中排除了pentaho-aggdesigner-algorithm，是因为从maven仓库下载不到这个库，为了能快速编译我的java代码，这种排除的方式是最简单的，毕竟我用不上（另一种方法是手动下载此jar，再用maven install命令部署在本地）；
4. 创建Upper.java，代码如下非常简单，只需存在名为evaluate的public方法即可：

package com.bolingcavalry.hiveudf.udf;

import org.apache.commons.lang.StringUtils;
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;

public class Upper extends UDF {

    /**
     * 如果入参是合法字符串，就转为小写返回
     * @param str
     * @return
     */
    public String evaluate(String str) {
        return StringUtils.isBlank(str) ? str : str.toUpperCase();
    }
}

5. 编码已完成，执行mvn clean package -U编译构建，在target目录下得到hiveudf-1.0-SNAPSHOT.jar文件；
6. 接下来将咱们做好的UDF部署在hive，验证功能是否正常；

部署和验证（临时函数）

1. 如果希望UDF只在本次hive会话中生效，可以部署为临时函数，下面是具体的步骤；
2. 将刚才创建的hiveudf-1.0-SNAPSHOT.jar文件下载到hive服务器，我这边路径是/home/hadoop/udf/hiveudf-1.0-SNAPSHOT.jar；
3. 开启hive会话，执行以下命令添加jar：

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

4. 执行以下命令创建名为udf_upper的临时函数：

create temporary function udf_upper as 'com.bolingcavalry.hiveudf.udf.Upper';

5. 找一个有数据并且有string字段的表（我这是student表，其name字段是string类型），执行以下命令：

select name, udf_upper(name) from student;

6. 执行结果如下，红框中可见udf_upper函数将name字段转为大写：

7. 这个UDF只在当前会话窗口生效，当您关闭了窗口此函数就不存在了；
8. 如果您想在当前窗口将这个UDF清理掉，请依次执行以下两个命令：

drop temporary function if exists udf_upper;
delete jar /home/hadoop/udf/hiveudf-1.0-SNAPSHOT.jar;

9. 删除后再使用udf_upper会报错：

hive> select name, udf_upper(name) from student;
FAILED: SemanticException [Error 10011]: Line 1:13 Invalid function 'udf_upper'

部署和验证（永久函数）

1. 前面体验了临时函数，接下来试试如何让这个UDF永久生效(并且对所有hive会话都生效)；
2. 在hdfs创建文件夹：

/home/hadoop/hadoop-2.7.7/bin/hadoop fs -mkdir /udflib

3. 将jar文件上传到hdfs：

/home/hadoop/hadoop-2.7.7/bin/hadoop fs -put /home/hadoop/udf/hiveudf-1.0-SNAPSHOT.jar /udflib/

4. 在hive会话窗口执行以下命令，使用hdfs中的jar文件创建函数，要注意的是jar文件地址是hdfs地址，一定不要漏掉hdfs:前缀：

create function udf_upper as 'com.bolingcavalry.hiveudf.udf.Upper'
using jar 'hdfs:///udflib/hiveudf-1.0-SNAPSHOT.jar';

5. 试一下这个UDF，如下图，没有问题：

6. 新开hive会话窗口尝试上述sql，依旧没有问题，证明UDF是永久生效的；

• 至此，咱们已经对hive的UDF的创建、部署、使用都有了基本了解，但是本篇的UDF太过简单，只能用在一进一出的场景，接下来的文章咱们继续学习多进一出和一进多出。

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