如何编写UDF我就不赘述了，网上资料大把。贴一个参考链接直接略过。
主要讨论两个点，是开发过程中遇到的难点。
1. UDF读取外部资源。
2. 外部资源存放位置。
为什么会遇到这两个问题？
开发UDF的目的就是为了扩展数据库一些没有的功能
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2023-08-18 22:25:03
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# CDH 添加 Hive 的 UDF 详解
在大数据处理的过程中，Hive 是一个强大的数据仓库工具，而用户定义函数（UDF, User Defined Function）则为 Hive 提供了更为灵活及强大的功能。通过编写自己的 UDF，开发者可以扩展 Hive 的原生功能，以满足特定的业务需求。本文将详细介绍如何在 Cloudera CDH 环境中添加 Hive 的 UDF。
## 什么
原创
2024-08-17 07:51:54
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CDH免费版最高版本提供到了6.3.2，从6.3.3开始不提供免费版，为此整理了cdh6.3.2的离线安装包，大家可以点此下载：CDH6.3.2安装大体思路是将rpm压缩包解压到某个节点的本地目录，然后在这个节点开启http服务，并使得其他节点可以访问到该节点本地目录下的rpm包，这将作为所有节点的yum源，最后所有节点配置本地yum源的地址即可进行cdh的安装CDH主要包括两大组件cm serv
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2023-08-16 18:59:59
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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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ODPS（Open Data Processing Service）是阿里云提供的一款大数据处理平台，它支持多种数据处理任务，包括数据存储、数据计算、数据分析等。ODPS提供了多种编程语言的SDK，其中Python是其中之一。在ODPS中，我们可以使用Python编写Hive UDF（User Defined Function）来扩展Hive的功能。
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具
原创
2023-10-09 12:12:01
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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、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、
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2023-05-23 14:41:29
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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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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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# 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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开发前的声明 udf开发是在数据分析的时候如果内置的函数解析不了的情况下去做的开发，比方说你只想拆分一个字段，拼接一个字段之类的，就不要去搞udf了，这种基本的需求自带函数完全支持，具体参数可参考文档： http://spark.a
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2024-02-01 23:45:17
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开发前的声明udf开发是在数据分析的时候如果内置的函数解析不了的情况下去做的开发，比方说你只想拆分一个字段，拼接一个字段之类的，就不要去搞udf了，这种基本的需求自带函数完全支持，具体参数可参考文档：http://spark.apache.org/docs/latest/api/sql/search.html?q=cast里面列举了所有函数的介绍和使用，推荐优先使用官方推出的，因为自己写的udf如
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2023-12-04 17:47:29
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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
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2024-06-26 10:54:45
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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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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
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2024-05-28 09:55:04
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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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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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简介概述Hive是由Facebook(脸书)开发的后来贡献给了Apache的一套数据仓库管理工具，针对海量的结构化数据提供了读、写和管理的功能。图-1 Hive图标Hive本身是基于Hadoop，提供了类SQL(Hive Query Language，简称为HQL)语言来操作HDFS上的数据，而底层实际上是将用户书写的SQL转化为了MapReduce程序来执行，因此效率相对较低，更适合于离线批处理
【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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