# Hive 自定义 UDAF 函数
在Hive中，用户可以自定义聚合函数（User-defined Aggregation Function，简称UDAF）来处理查询中的聚合操作。UDAF函数可以根据自定义的逻辑来计算结果，从而满足不同的计算需求。本文将详细介绍Hive中如何自定义UDAF函数，并提供相关的代码示例。
## 什么是UDAF函数？
UDAF函数是Hive中一种特殊类型的用户自
文章目录1.什么是UDF？2.一个栗子2.1 创建UDF项目 （磨刀）：2.2 打包（开始料理）：2.3 注册该jar文件2.4 创建临时函数2.5 查询函数 1.什么是UDF？ 在Hive中，用户可以自定义一些函数，用于扩展HiveQL的功能，这就是类函数UDF（用户自定义函数）。 hiv
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2023-07-13 16:25:38
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自定义函数1 自定义函数的简介1.1自定义函数来历hive的内置函数满足不了所有的业务需求‘hive提供很多的模板可以自定义功能，比如：自定义函数、serde、输入输出格式等。1.2 自定义函数分类UDF：用户自定义函数，user defined function。一对一的输入输出。(最常用的)。UDTF：用户自定义表生成函数。user defined table-generate functio
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2023-07-13 19:00:10
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回头看了看之前自定义的UDF,UDAF,UDTF，竟然有种生疏的感觉，因此，对于其中的代码重新做了注释，更加的详细和容易理解，下面就是我自己定义的几个样例，比较简单，主要是通过样例来了解如何自定义UDF来完成需求。1、UDAF需求是找出指定字段的topN，数据类型定义为double，下面是实现代码。 package com.wangl.hadoop.udf;
import java.util.A
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2023-08-15 14:06:46
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Hive是一种构建在Hadoop上的数据仓库，Hive把SQL查询转换为一系列在Hadoop集群中运行的MapReduce作业，是MapReduce更高层次的抽象，不用编写具体的MapReduce方法。Hive将数据组织为表，这就使得HDFS上的数据有了结构，元数据即表的模式，都存储在名为metastore的数据库中。
可以在hive的外壳环境中直接使用dfs访问hadoop的文件系统命令。
Hi
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2023-09-13 10:32:47
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一、Hive可以允许用户编写自己定义的函数UDF，来在查询中使用。Hive中有3种UDF： UDF：操作单个数据行，产生单个数据行； UDAF：操作多个数据行，产生一个数据行。 UDTF：操作一个数据行，产生多个数据行一个表作为输出。 
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2023-05-23 14:40:34
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关于Hive自定义函数UDF的相关信息，请参考博文《Hive之——自定义函数》用户自定义聚合函数，用户提供的多个入参通过聚合计算(求和、求最大值、求最小值)得到一个聚合计算结果的函数。问题：UDF也可以提供输入多个参数然后输出一个结果的运算，比如加法运算add(3，5)，add这个UDF需要实现UDF的evaluate方法,那么UDF和UDAF的实质分别究竟是什么？Double evaluate(...
原创
2018-06-06 22:51:12
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当Hive提供的内置函数无法满足你的业务处理需要时，此时就可以考虑使用用户自定义函数。UDF用户自定义函数（user defined function)–针对单条记录。 创建函数流程 1、自定义一个Java类 2、继承UDF类 3、重写evaluate方法 4、
原创
2022-02-11 16:58:49
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当Hive提供的内置函数无法满足你的业务处理需要时，此时就可以考虑使用用户自定义函数。UDF用户自定义函数（user defined function)–针对单条记录。 创建函数流程 1、自定义一个Java类 2、继承UDF类 3、重写evaluate方法 4、打成jar包 6、在hive执行add jar方法 7、在hive执行创建模板函数 8、hql中使用Demo01: 自定义
原创
2021-07-06 16:37:10
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一：程序 1.需求 实现一个求平均值的UDAF。 这里保留Double格式化，在完成求平均值后与系统的AVG进行对比，观察正确性。 2.SparkSQLUDFDemo程序 3.AvgUDAF程序 4.效果 二：知识点 1.udf注册 2.解释上面的update 重要的是两个参数的意思，不然程序有些看
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2018-07-29 18:31:00
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关于Hive自定义函数UDF的相关信息，请参考博文《Hive之——自定义函数》用户自定义聚合函数，用户提供的多个入参通过聚合计算(求和、求最大值、求最小值)得到一个聚合计算结果的函数。问题：UDF也可以提供输入多个参数然后输出一个结果的运算
原创
2022-04-22 15:53:05
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前言Hive：2.3.0由于实际生产环境中，Hive自带的内建函数无法覆盖所有的应用场景，所以时常需要进行自定义函数User-Defined Function（UDF），以满足实际生产需求。本文主要演示如何实现自定义表生成函数User-Defined Table-Generating Function（UDTF），此类函数的特点是一进多出创建Hive函数时，如果指定为临时的（temporary）则
遇到一个Hive需求：有A、B、C三列，按A列进行聚合，求出C列聚合后的最小值和最大值各自对应的B列值。这个需求用hql和内建函数也可完成，但是比较繁琐，会解析成几个MR进行执行，如果自定义UDAF便可只利用一个MR完成任务。 所用Hive为0.13.1版本。UDAF有两种，第
pysaprk中drr与dataframerddpairRDDDataframeRDD和DataFrame的区别 rddRDD是一个抽象的分布式数据集，拥有丰富的操作函数，包括基本的map()、flatmap()，filter()函数，集合类函数如union()函数，intersection()函数，subtract()函数，和行动类函数，如collect(),count(),take(),to
文章目录前言一、自定义函数二、UDF：用户定义（普通）函数，只对单行数值产生作用1．创建一个Maven工程Hive2．导入依赖3．创建一个类4．打成jar包上传到服务器/opt/soft/data/udf.jar5．将jar包添加到hive的classpath6．创建临时函数与开发好的java class关联7．即可在hql中使用自定义的函数三、UDAF：User- Defined Aggreg
# 学习 Hive 自定义 UDAF 的入门指南
作为一名新手开发者，了解如何在 Hive 中实现自定义聚合函数（UDAF）是非常重要的。这篇文章将带你一步一步地完成这个过程。我们将以一个简单的示例为基础，演示如何创建一个自定义的 UDAF，计算一组数的平方和。
## 整体流程
下面的表格展示了实现 Hive 自定义 UDAF 的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|----
主要是Spark实践部分一、RDD批处理运行环境：个人电脑from pyspark import SparkConf, SparkContext
# import matplotlib.pyplot as plt
# from matplotlib.pyplot import hist
import numpy as np
import os
# 配置环境
os.environ ['JAVA_HO
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2023-08-11 11:52:34
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Hive 自定义函数 UDF UDTF UDAFUDF：用户定义（普通）函数，
原创
2023-01-06 15:53:18
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自定义函数UDF和UDAF自定义UDFUDF的简介具体实现自定义UDAFUDAF的简介弱类型的UDAF强类型的UDAF我们此篇使用的树都是User.json这个，具体如下图{“username”: “zhangsan”,“age”: 20}{“username”: “lisi”,“age”: 21}{“username”: “wangwu”,“age”: 19}自定义UDFUDF的简介UDF: 输入一行, 返回一个结果. 一对一关系，放入函数一个值, 就返回一个值, 而不会返回多.
原创
2022-03-23 10:26:11
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hive自定义udf和udaf自定义udf继承UDF类，在类里面自定定义evaluate方法，参数和返回值都是自己定义,同时一个自定义udf中可以定义多个重载的evaluate方法,根据传入参数的个数和类型来自动调用对应的evaluate方法。package whut;
import org.apache.commons.lang.StringUtils;
import org.apache.ha
