Hive自带了一些函数，比如：max/min等，但是数量有限，自己可以通过自定义 UDF来方便的扩展。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。1. 自定义函数种类虽然hive中为我们提供了很多的内置函数，但是在实际工作中，有些情况下hive提供的内置函数无法满足我们的需求，就需要我们自己来手动编写，所以就有了自定义函数 UDF。UDF分为三种，分别如
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2023-09-08 12:53:10
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Hive函数介绍HQL内嵌函数只有195个函数(包括操作符，使用命令show functions查看)，基本能够胜任基本的hive开发，但是当有较为复杂的需求的时候，可能需要进行定制的HQL函数开发。HQL支持三种方式来进行功能的扩展(只支持使用java编写实现自定义函数)，分别是：UDF(User-Defined Function)、UDAF(User-Defined Aggregate Fun
先说说需求吧。hive中存了银行的很多历史数据。这些历史数据是不可能做更新的。随着时间迁移呢，银行的部门机构可能发生变。那么在银行机构发生变化时，想要统计某个变化机构的一些kpi（指标）。此时我们需要把旧机构号的数据统计到新机构号上。然后就用到了UDF。好了，开始说说具体的解决方式吧。变更机构号，我首先要拿到旧的机构号，以及统计的日期。另外，需要一个配置文件作为外部资源记录机构号的变更（旧机构号，
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2023-06-13 21:51:59
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1、发现问题今天在执行一段hive脚本时遇到报错。脚本简化后示例如下：set hive.auto.convert.join=true;
add jar hdfs://nsha/user/dw/udf/dw.hive.udf.jar;
create temporary function myudf as 'com.xxx.dw.hive.udf.myUDF';
select
a.apply_no
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2023-06-26 22:33:16
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文章目录UDF介绍Hive中的内置函数开发一个UDF函数①创建一个普通的maven工程②pom文件中添加hive的依赖③开发UDF代码④打jar包⑤jar包上传服务器Hive中添加UDF函数创建临时的UDF函数创建永久生效的UDF函数编译hive支持自定义的UDF函数 UDF介绍官网：
https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Langua
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2023-07-14 11:27:09
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一、词义解析 UDF(User-Defined-Function) 一进一出 UDAF（User- Defined Aggregation Funcation） 多进一出 （聚合函数，MR） UDTF(User-Defined Table-Generating Functions) 一进多出（生成多行结果）二、
原创
2023-05-23 14:41:29
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首先什么是UDF，UDF的全称为user-defined function，用户定义函数，为什么有它的存在呢？有时，你要写的查询无法轻松地使用Hive提供的内置函数来表示，通过写UDF，Hive就可以方便地插入用户写的处理代码并在查询中使用它们，相当于在HQL（Hive SQL）中自定义一些函数。 首先UDF必须用java语言编写，Hive本身就是用java写的。所以想学好hadoop这个分布式框
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2023-07-14 23:04:05
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一 UDF
1、UDF函数可以直接应用于select语句，对查询结构做格式化处理后，再输出内容。
2、编写UDF函数的时候需要注意一下几点：
a）自定义UDF需要继承org.apache.hadoop.hive.ql.UDF。
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2023-07-12 10:01:35
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Hive中有三种自定义函数分类 1、用户定义函数(user-defined function)UDF; 2、用户定义聚集函数（user-defined aggregate function，UDAF）; 3、用户定义表生成函数（user-defined table-generating function，UDTF)。介绍 UDF操作作用于单个数据行，并且产生一个数据行作为输出。大多数函数都属于这一
# 实现Hive UDF的步骤指南
## 概述
在本文中，我将向你介绍如何实现Hive UDF（User-Defined Function）。Hive UDF是一种可以自定义的函数，可用于在Hive查询中执行自定义操作。我们将分为以下几个步骤来完成这个任务：
1. 准备工作
2. 创建Java类
3. 编译和打包
4. 将UDF添加到Hive
5. 在Hive查询中使用UDF
## 步骤详解
原创
2023-08-27 10:39:23
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转载请注明出处：https://blog.csdn.net/l1028386804/article/details/88530022下面是一个样本数据集，我们将其放到用户跟目录下一个名为littlebigdata.txt文件中:edward capriolo,edward@media6degrees.com,1981-02-12,209.191.139.200,M,10bob,bob@...
原创
2019-03-13 12:52:47
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下面是一个样本数据集，我们将其放到用户跟目录下一个名为littlebigdata.txt文件中:edward capriolo,edward@media6degrees.com,1981-02-12,209.191.139.200,M,10bob,bob@...
原创
2022-04-22 15:47:05
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Hive进行UDF开发十分简单，此处所说UDF为Temporary的function，所以需要hive版本在0.4.0以上才可以。 一、背景：Hive是基于Hadoop中的MapReduce，提供HQL查询的数据仓库。Hive是一个很开放的系统，很多内容都支持用户定制，包括： a）文件格式：Text File，Sequence File b）内存中的数据格式： Java Integer
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2023-07-18 15:56:54
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其他例子
自定义UDTF过程以及例子编程套路：继承org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDTF,实现initialize, process, close三个方法。UDTF首先会调用initialize方法，此方法返回UDTF的返回行的信息加粗样式（返回个数，类型）。初始化完成后，会调用process方法,真正的处理过程在process函数中
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2023-07-14 11:27:29
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date_format释义：格式化日期用法：date_format(date,格式)例如：将日期格式化为：2020-05-01和2020-05hive (default)> select date_format('2020-05-01 12:00:00','yyyy-MM-dd');
_c0
2020-05-01
hive (default)> select date_format('
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2023-06-13 22:17:57
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UDF函数开发标准函数（UDF）：以一行数据中的一列或者多列数据作为参数然后返回解雇欧式一个值的函数，同样也可以返回一个复杂的对象，例如array，map，struct。聚合函数(UDAF)：接受从零行到多行的零个到多个列，然后返回单一值。例如sum函数。生成函数（UDTF）:接受零个或者多个输入，然后产生多列或者多行输出。udf函数开发当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
1.Hive三种自定义函数1.1 UDFUDF，即用户定义函数(user-defined function)，作用于单行数据，并且产生一个数据行作为输出。Hive中大多数函数都属于这一类，比如数学函数和字符串函数。UDF函数的输入与输出值是1:1关系。1.2 UDTFUDTF，即用户定义表生成函数（user-defined table-generating function），作用于单行数据，并且
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2023-06-26 22:32:48
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文章目录简介：使用场景UDFspark UDF源码:语法：实现方法：案例Hive UDF实现步骤案例：UDAFSpark UDAF（User Defined Aggregate Function）Spark UDAF 实现方法：Spark UDAF 实现步骤：案例：继承`UserDefinedAggregateFunction`：继承`Aggregator`Hive UDAF（User Defi
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2023-09-05 21:10:00
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IntelliJ IDEA将代码打成Jar包的方式,注意，一定要确保打包Jar的时候日志输出是准确的，没有报错才行，而不是单纯看到有Jar包生成了就觉得包打好了，如果你不看打包报错日志，单纯去copy走生成的错误的包，后面hive引用该包还是会报错，你还的改然后重新打包，然后将该包上传到hdfs上，如我把它上传到hdfs:///hive/hive_udf_jar/udf-1.0-SNAPSHOT
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2023-07-14 21:54:21
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【Hive自定义UDF函数】 与 【hive字符串函数】
Hive进行UDF开发十分简单，此处所说UDF为Temporary的function，所以需要hive版本在0.4.0以上才可以。
Hive的UDF开发只需要重构UDF类的evaluate函数即可。例：
package com.hrj.hive.udf;
import org.apache.hadoop.hive.ql.ex
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2023-08-12 16:45:23
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