如何在Hive中创建自定义函数UDF及使用

如何在Impala中使用Hive的自定义函数

UDF函数开发

使用Intellij工具开发Hive的UDF函数，进行编译；
1.使用Intellij工具通过Maven创建一个Java工程，并添加pom.xml依赖

<dependency> <groupId>org.apache.hive</groupId> <artifactId>hive-exec</artifactId> <version>${hive.version}</version> </dependency> 

2.Java示例代码如下

import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF; /** * @Auther: 截取2018023 前五位（简单的udf对列的字符串处理） * @Date: 2019/3/11 10:00 * @Description: */ public class SubStrUdf extends UDF { public static String evaluate(String str) { if(null == str || str.length()==0){ return ""; }else{ return str.substring(0,5); } } } 

此处使用一个简单的日期截取来做示例，注意此处需要集成UDF类，重写evaluate方法，来实现自己定义函数。
3.编译jar包
前提条件是已配置Maven的环境变量，命令行进入工程目录，执行如下命令：

mvn clean package 

或者
直接在IDE maven 的插件里面进行打包

clean package install 

3.Hive使用自定义函数（UDF）
将章节2中编译好的sql-udf-demo-1.0.jar上传到集群服务器；
3.1创建临时UDF
1.进入Hive的shell命令行，执行如下命令，创建临时函数

hive> add jar /var/lib/hadoop-hdfs/sql-udf-demo-1.0.jar; hive> create temporary function SubStrUdf as 'com.demo.hive.SubStrUdf'; 

2.在命令行测试该UDF函数

hive> select SubStrUdf (send_erp_time), send_erp_time from erp_goods.order_goods limit 10 ; hive会进行分布式的运算 

3.2创建永久UDF
1.在HDFS中创建相应目录，将sql-udf-demo-1.0.jar包上传至该目录

[hdfs@cdh21 ~]$ hadoop fs -mkdir /udf [hdfs@cdh21 ~]$ hadoop fs -put sql-udf-demo-1.0.jar /udf 

2.进入Hive的shell命令行，执行如下命令创建永久的UDF

hive> create function SubStrUdf as 'com.demo.hive.SubStrUdf' using jar 'hdfs://cdh21:8020/udf/sql-udf-demo-1.0.jar'; 

注意：在创建的时候如果带有数据库名，则该UDF函数只对该库生效，其它库无法使用该UDF函数。
在命令行测试该函数是否可用，测试与上面一样
3.验证永久UDF函数是否生效
重新打开Hive CLI能正常使用创建的UDF函数。

hive> select SubStrUdf (send_erp_time), send_erp_time from erp_goods.order_goods limit 10 ; 

4.Impala使用Hive的UDF（直接使用hive中的java的jar文件中函数，同步元数据即可,可以直接复用哦）
1.在Impala shell命令行执行元数据同步命令

impala> invalidate metadata; 

测试：
重新同步元数据之后再次进行测试：
注意，如果这边在第一个impala-shell进去的时候，同步元数据之后还是不能使用hive创建的UDF函数的话，关闭客户端连接，重新进入就可以使用了
删除UDF函数命令：

impala> drop function SubStrUdf; 

且重启也生效