Hive 内置函数与用户自定义函数（UDF）

Hive 内置函数

这是关于Hive内置函数的详细介绍，涵盖了多种类型的函数，如关系运算、数学运算、逻辑运算、数值计算、日期函数、条件函数和字符串函数。以下是一些关键内容和补充说明：

关系运算

等值比较（=）: 用于比较两个值是否相等，返回 TRUE 或 FALSE。
不等值比较（<>）: 如果两个值不相等返回 TRUE，否则返回 FALSE。当任一值为 NULL 时，结果为 NULL。
大小比较（<, <=, >, >=）: 用于比较两个数值的大小，返回 TRUE 或 FALSE，如果其中一个值为 NULL，结果为 NULL。
空值判断（IS NULL, IS NOT NULL）: 判断值是否为 NULL。
字符串匹配（LIKE, RLIKE, REGEXP）: 用于字符串的匹配操作，支持普通匹配（LIKE）和正则表达式匹配（RLIKE 和 REGEXP）。

数学运算

加法、减法、乘法、除法（+, -, *, /）: 基本的数学运算，返回结果为数值类型。
取余（%）: 返回除法的余数，注意精度问题。
位运算（&, |, ^, ~）: 支持位与、位或、位异或和位取反操作。

逻辑运算

AND, OR, NOT: 布尔值的逻辑操作，支持组合多个条件。

数值计算

取整函数: round(), floor(), ceil(), ceiling() 用于向上、向下、四舍五入取整。
随机数（rand()）: 生成一个介于 0 和 1 之间的随机数，支持指定种子。
对数、幂运算（log(), pow()）: 支持计算自然对数、以指定底数的对数以及幂运算。

日期函数

日期转UNIX时间戳（unix_timestamp()）, UNIX时间戳转日期（from_unixtime()）。
日期部分提取（year(), month(), day(), hour(), minute(), second()）: 提取日期的年、月、日、时、分、秒等部分。
日期加减（date_add(), date_sub()）: 对日期进行加减操作。
日期比较（datediff()）: 返回两个日期之间的天数差。

条件函数

if(): 基于条件返回不同的值。
COALESCE(): 返回第一个非空值。
CASE: 用于多条件判断，支持 WHEN … THEN … 语法。

字符串函数

字符串长度（length()）: 返回字符串的长度。
字符串反转（reverse()）: 返回字符串的反转结果。
字符串连接（concat() 和 concat_ws()）: 用于将多个字符串连接起来，可以指定分隔符。
字符串截取（substr() 或 substring()）: 用于从字符串中提取子字符串。

实际例子

关系运算：

SELECT 1 FROM iteblog WHERE 1 = 1;  -- 返回 1
SELECT 1 FROM iteblog WHERE 'football' LIKE 'foot%';  -- 返回 1
SELECT 1 FROM iteblog WHERE '123456' RLIKE '^\\d+$';  -- 返回 1

数学运算：

SELECT 40 * 5 FROM iteblog;  -- 返回 200
SELECT 41 % 5 FROM iteblog;  -- 返回 1
SELECT ROUND(3.1415926) FROM iteblog;  -- 返回 3

日期函数：

SELECT from_unixtime(1323308943, 'yyyyMMdd') FROM iteblog;  -- 返回 20111208
SELECT unix_timestamp('2011-12-07 13:01:03') FROM iteblog;  -- 返回 1323234063
SELECT datediff('2012-12-08', '2012-05-09') FROM iteblog;  -- 返回 213

字符串函数：

SELECT LENGTH('abcdefg') FROM iteblog;  -- 返回 7
SELECT REVERSE('abcdefg') FROM iteblog;  -- 返回 gfedcba
SELECT CONCAT('abc', 'def', 'gh') FROM iteblog;  -- 返回 abcdefgh

这个函数库可以帮助你在 Hive 查询中进行更复杂的数据处理和分析，极大地提高了数据操作的灵活性和效率。

Hive UDF (用户自定义函数) 简介

Hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库工具，它主要用于数据查询和分析。虽然 Hive 提供了许多内置函数（例如聚合函数、字符串函数等），但在一些特定的场景下，用户可能需要进行更复杂的操作，这时就可以使用 Hive UDF（用户自定义函数）来实现。

什么是 Hive UDF？
UDF（User Defined Function）是用户可以编写并在 Hive 中使用的自定义函数。通过 UDF，用户可以扩展 Hive 的功能，实现一些 Hive 内置函数没有提供的功能或业务逻辑。比如：处理自定义数据类型、复杂的字符串操作、特定的数学运算等。

Hive 的 UDF 类似于数据库中的存储过程或函数，但它是在 Hive 查询语言中直接调用的。

Hive UDF 的使用场景

数据预处理：对查询结果进行更复杂的转换和清洗。
复杂的数学运算：如自定义加密、解密函数等。
自定义数据处理逻辑：根据特定业务需求，处理数据（例如，字符串处理、日期计算等）。

创建 Hive UDF 的步骤
Hive 提供了 Java 编写 UDF 的方式。下面是创建 Hive UDF 的基本步骤：

编写 UDF 类
创建一个继承自 UDF 类的 Java 类，并实现 evaluate 方法。该方法包含了函数的具体实现逻辑。
编译 UDF
将 Java 类编译为 .jar 文件。
注册 UDF 到 Hive 中
使用 ADD JAR 命令将 .jar 文件加载到 Hive 环境中，然后通过 CREATE FUNCTION 注册函数。
在 Hive 查询中使用 UDF
注册并加载好 UDF 后，可以在 Hive 查询中像使用内置函数一样使用自定义函数。

示例：创建一个简单的 Hive UDF
我们以一个简单的例子来展示如何创建一个 Hive UDF。假设我们想要编写一个 UDF，将一个字符串中的所有字母转换成大写。

步骤 1：编写 UDF 类

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

public class UpperCaseUDF extends UDF {
    public Text evaluate(Text input) {
        if (input == null) {
            return null;
        }
        return new Text(input.toString().toUpperCase());
    }
}

上面的代码中，UpperCaseUDF 继承了 UDF 类并实现了 evaluate 方法。evaluate 方法接受一个 Text 类型的参数，并将其转换为大写返回。

步骤 2：编译 UDF
将这个 Java 类编译为 .jar 文件。可以使用 maven 或 javac 工具进行编译。例如，通过命令行编译：

javac -cp $(hadoop classpath):$(hive --auxpath) UpperCaseUDF.java
jar -cf UpperCaseUDF.jar UpperCaseUDF.class

步骤 3：在 Hive 中注册 UDF
将编译好的 .jar 文件上传到 Hive 环境，并使用 ADD JAR 命令加载到 Hive 中。

ADD JAR /path/to/UpperCaseUDF.jar;

然后，使用 CREATE FUNCTION 命令注册该 UDF。


CREATE FUNCTION upper_case AS 'com.example.hive.udf.UpperCaseUDF';

步骤 4：在 Hive 查询中使用 UDF
现在可以在 Hive 查询中使用自定义的 upper_case 函数了：

SELECT upper_case(name) FROM employees;

这个查询会将 employees 表中 name 列的所有名字转换为大写。

常见的 Hive UDF 类型

UDF（User Defined Function）：这是最常见的 UDF 类型，用于处理单一的输入并返回单一的输出。
UDAF（User Defined Aggregate Function）：自定义聚合函数，用于执行像 SUM、COUNT 等聚合操作。
UDTF（User Defined Table-Generating Function）：自定义表生成函数，用于返回多个行（生成一个新的数据集），通常用于类似 explode 的操作。

调试和性能优化
在编写和使用 UDF 时，调试和性能优化是非常重要的：

性能问题：UDF 函数的执行会影响 Hive 查询的性能。尽量避免在 UDF 中使用复杂的计算，尤其是涉及大量数据的操作。
日志记录：通过 Hive 日志或 System.out.println 记录信息来调试自定义函数。
异常处理：在 UDF 中处理异常，避免程序崩溃。

使用开源 UDF 库
在开发 Hive 查询时，很多情况下可以使用已有的开源 UDF 库。比如 Hive-UDF，它提供了很多有用的自定义函数，避免了自己从头开发。

总结

Hive UDF 使得用户能够根据具体需求扩展 Hive 的功能。通过编写自定义函数，用户可以在 Hive 查询中实现复杂的业务逻辑。尽管 UDF 可以增加灵活性，但要注意性能问题，并尽量避免在大数据量的查询中使用复杂的自定义函数。