Hive UDTF开发指南

在这篇文章中，我们将深入了解用户定义表函数（UDTF），该函数的实现是通过继承org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDTF这个抽象通用类，UDTF相对UDF更为复杂，但是通过它，我们读入一个数据域，输出多行多列，而UDF只能输出单行单列。

代码

文章中所有的代码可以在这里找到：hive examples、GitHub repository

示例数据

首先先创建一张包含示例数据的表：people，该表只有name一列，该列中包含了一个或多个名字，该表数据保存在people.txt文件中。

~$ cat ./people.txt

John Smith
John and Ann White
Ted Green
Dorothy

把该文件上载到hdfs目录/user/matthew/people中：

hadoop fs -mkdir people
hadoop fs -put ./people.txt people

下面要创建hive外部表，在hive shell中执行

CREATE EXTERNAL TABLE people (name string)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS
TERMINATED BY '\t'
ESCAPED BY ''
LINES TERMINATED BY '\n'
STORED AS TEXTFILE
LOCATION '/user/matthew/people';

UDTF的输出值

上一文章讲解的UDF与GenericUDF函数是操作单个数据域。它们必须要返回一个值。但是这并不适用于所用的数据处理任务。Hive可以存储许多类型的数据，而有时候我们并不想单数据域输入、单数据域输出。对于每一行的输入，可能我们想输出多行，又或是不输出，举个例子，想一下函数explode（一个hive内置函数）的作用。

同样，可能我们也想输出多列，而不是输出单列。

以上所有的要求我们可以用UDTF去完成。

实例

首先我们先假设我们想清洗people这张表中的人名，这个新的表有：

1、姓和名 两个分开的列

2、所有记录都包含姓名

3、每条记录或有包含多个人名（eg Nick and Nicole Smith）
为了达到这个实例目的，我们将实现以下API：

org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDTF

我们将覆盖以下三个方法：

//该方法中，我们将指定输入输出参数：输入参数的ObjectInspector与输出参数的StructObjectInspector
abstract StructObjectInspector initialize(ObjectInspector[] args) throws UDFArgumentException;

//我们将处理一条输入记录，输出若干条结果记录
abstract void process(Object[] record) throws HiveException;

//当没有记录处理的时候该方法会被调用，用来清理代码或者产生额外的输出
abstract void close() throws HiveException;

代码实现

完整代码

public class NameParserGenericUDTF extends GenericUDTF {

private PrimitiveObjectInspector stringOI = null;

@Override
public StructObjectInspector initialize(ObjectInspector[] args) UDFArgumentException {

if (args.length != 1) {
throw new UDFArgumentException("NameParserGenericUDTF() takes exactly one argument");
}

if (args[0].getCategory() != ObjectInspector.Category.PRIMITIVE
&& ((PrimitiveObjectInspector) args[0]).getPrimitiveCategory() != PrimitiveObjectInspector.PrimitiveCategory.STRING) {
throw new UDFArgumentException("NameParserGenericUDTF() takes a string as a parameter");
}

// 输入格式（inspectors）
stringOI = (PrimitiveObjectInspector) args[0];

// 输出格式（inspectors） -- 有两个属性的对象
List<String> fieldNames = new ArrayList<String>(2);
List<ObjectInspector> fieldOIs = new ArrayList<ObjectInspector>(2);
fieldNames.add("name");
fieldNames.add("surname");
fieldOIs.add(PrimitiveObjectInspectorFactory.javaStringObjectInspector);
fieldOIs.add(PrimitiveObjectInspectorFactory.javaStringObjectInspector);
return ObjectInspectorFactory.getStandardStructObjectInspector(fieldNames, fieldOIs);
}

public ArrayList<Object[]> processInputRecord(String name){
ArrayList<Object[]> result = new ArrayList<Object[]>();

// 忽略null值与空值
if (name == null || name.isEmpty()) {
return result;
}

String[] tokens = name.split("\\s+");

if (tokens.length == 2){
result.add(new Object[] { tokens[0], tokens[1] });
}else if (tokens.length == 4 && tokens[1].equals("and")){
result.add(new Object[] { tokens[0], tokens[3] });
result.add(new Object[] { tokens[2], tokens[3] });
}

return result;
}

@Override
public void process(Object[] record) throws HiveException {

final String name = stringOI.getPrimitiveJavaObject(record[0]).toString();

ArrayList<Object[]> results = processInputRecord(name);

Iterator<Object[]> it = results.iterator();

while (it.hasNext()){
Object[] r = it.next();
forward(r);
}
}

@Override
public void close() throws HiveException {
// do nothing
}
}

以上代码可以从：github目录 check 下来。

代码走读

该UDTF以string类型作为参数，返回一个拥有两个属性的对象，与GenericUDF比较相似，指定输入输出数据格式（objectinspector），以便hive能识别输入与输出。

我们为输入的string参数定义了数据格式PrimitiveObjectInspector

stringOI = (PrimitiveObjectInspector) args[0]

定义输出数据格式（objectinspectors） 需要我们先定义两个属性名称，因为（objectinspectors）需要读取每一个属性（在这个实例中，两个属性都是string类型）。

List<String> fieldNames = new ArrayList<String>(2);
fieldNames.add("name");
fieldNames.add("surname");

List<ObjectInspector> fieldOIs = new ArrayList<ObjectInspector>(2);
fieldOIs.add(PrimitiveObjectInspectorFactory.javaStringObjectInspector);
fieldOIs.add(PrimitiveObjectInspectorFactory.javaStringObjectInspector);

return ObjectInspectorFactory.getStandardStructObjectInspector(fieldNames, fieldOIs);

我们主要的处理逻辑放在这个比较直观的processInputRecord方法当中。分开逻辑处理有利我们进行更简单的单元测试，而不用涉及到繁琐的objectinspector。

最后，一旦得到结果就可以对其进行forward，把基注册为hive处理后的输出记录对象。

while (it.hasNext()){
Object[] r = it.next();
forward(r);
}
}

使用该UDTF函数

我们可以在hive中创建我们自己的函数

mvn package
cp target/hive-extensions-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar ./ext.jar

然后在hive中使用

ADD JAR ./ext.jar;

CREATE TEMPORARY FUNCTION process_names as 'com.matthewrathbone.example.NameParserGenericUDTF';

SELECT
adTable.name,
adTable.surname
FROM people
lateral view process_names(name) adTable as name, surname;

输出

OK
John	Smith
John	White
Ann		White
Ted		Green

原文链接

http://beekeeperdata.com/posts/hadoop/2015/07/26/Hive-UDTF-Tutorial.html