如何利用eclipse編寫自定義hive udf函數(shù)

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eclipse編寫自定義hive udf函數(shù)

在做日志分析的過(guò)程中，用到了hadoop框架中的hive，不過(guò)有些日志處理用hive中的函數(shù)處理顯得力不從心，就需要用udf來(lái)進(jìn)行擴(kuò)展處理了

1  在eclipse中新建java project   hiveudf   然后新建class  package(com.afan)  name(UDFLower)

2  添加jar library  hadoop-core-1.1.2.jar(來(lái)源hadoop1.1.2)   hive-exec-0.9.0.jar(來(lái)源hive-0.9.0)兩個(gè)文件到project

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

import org.apache.hadoop.io.Text;  

public class UDFLower extends UDF{  

    public Text evaluate(final Text s){  

        if (null == s){  

            return null;  

        }  

        return new Text(s.toString().toLowerCase());  

    }  

}  

4  編譯輸出打包文件為 udf_hive.jar

第一步：

第二步：

第三步：

第四步：

第五步：

第六步：

5 將udf_hive.jar放入配置好的linux系統(tǒng)的文件夾中路徑為/root/data/udf_hive.jar

6 打開(kāi)hive命令行測(cè)試

   hive> add jar /root/data/udf_hive.jar;

Added udf_hive.jar to class path
Added resource: udf_hive.jar

創(chuàng)建udf函數(shù)
hive> create temporary function my_lower as 'UDFLower';   // UDFLower'表示你的類的地址，例如你有包名：cn.jiang.UDFLower.java，那么就as后面接‘cn.jiang.UDFLower’，如果沒(méi)有包名就直接寫類名'UDFLower'就行

創(chuàng)建測(cè)試數(shù)據(jù)
hive> create table dual (name string);

導(dǎo)入數(shù)據(jù)文件test.txt

test.txt文件內(nèi)容為

WHO

AM

I

HELLO

hive> load data local inpath '/root/data/test.txt' into table dual;

hive> select name from dual;

Total MapReduce jobs = 1
Launching Job 1 out of 1
Number of reduce tasks is set to 0 since there's no reduce operator
Starting Job = job_201105150525_0003, Tracking URL = http://localhost:50030/jobdetails.jsp?jobid=job_201105150525_0003
Kill Command = /usr/local/hadoop/bin/../bin/hadoop job  -Dmapred.job.tracker=localhost:9001 -kill job_201105150525_0003
2011-05-15 06:46:05,459 Stage-1 map = 0%,  reduce = 0%
2011-05-15 06:46:10,905 Stage-1 map = 100%,  reduce = 0%
2011-05-15 06:46:13,963 Stage-1 map = 100%,  reduce = 100%
Ended Job = job_201105150525_0003
OK
WHO
AM
I
HELLO

使用udf函數(shù)
hive> select my_lower(name) from dual;
Total MapReduce jobs = 1
Launching Job 1 out of 1
Number of reduce tasks is set to 0 since there's no reduce operator
Starting Job = job_201105150525_0002, Tracking URL = http://localhost:50030/jobdetails.jsp?jobid=job_201105150525_0002
Kill Command = /usr/local/hadoop/bin/../bin/hadoop job  -Dmapred.job.tracker=localhost:9001 -kill job_201105150525_0002
2011-05-15 06:43:26,100 Stage-1 map = 0%,  reduce = 0%
2011-05-15 06:43:34,364 Stage-1 map = 100%,  reduce = 0%
2011-05-15 06:43:37,484 Stage-1 map = 100%,  reduce = 100%
Ended Job = job_201105150525_0002
OK
who
am
i
hello

經(jīng)測(cè)試成功通過(guò)

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