# 实现Hive Struct转JSON UDF教程
## 整体流程
首先,让我们来看一下整个实现"Hive Struct 转 JSON UDF"的流程。下表列出了具体的步骤:
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建一个UDF函数 |
| 2 | 编写Java代码来实现将Hive Struct转换为JSON的逻辑 |
| 3 | 将Java代码编译成jar包            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            1.HiveQL的数据类型
HiveQL不支持更新/索引/事物等操作,子查询和join操作也很局限。
HiveQL的数据类型
基本类型:数值 布尔  字符串
复杂类型:arraymap struct
基本类型可以隐式向上转换  struct可以转换成double
2.HiveQL常用操作-----创建表
create table userinfo(id int,name string)row fo            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # Hive UDF参数传递:使用SET命令
在大数据处理领域,Hive是一个非常强大的工具,能够方便用户通过SQL风格的查询语言来访问存储在Hadoop上的大规模数据。用户自定义函数(UDF)是Hive中一个重要的特性,允许用户为特定需求编写自己的函数。当我们想要在UDF中传递参数时,可以使用Hive的`SET`命令来进行灵活管理。
## 什么是UDF?
UDF(User Defined            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            ## Hive UDF的多个String参数传递与应用
在大数据处理过程中,Hive作为一种重要的数据仓库工具,广泛用于数据查询和分析。为了满足复杂计算的需要,开发自定义的用户定义函数(UDF)变得十分重要。在实际场景中,如何实现多个字符串参数的传递成为一个技术问题。本文将探讨如何在Hive UDF中处理多个字符串参数的问题,并结合示例进行说明。
### Hive UDF的基本概念
用户定义            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-08-03 04:57:26
                            
                                136阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            Json 格式的数据处理Json 数据格式是我们比较常用的的一种数据格式,例如埋点数据、业务端的数据、前后端调用都采用的是这种数据格式,所以我们很有必要学习一下这种数据格式的处理方法准备数据cat json.data{"movie":"1193","rate":"5","timeStamp":"978300760","uid":"1"}
{"movie":"661","rate":"3","tim            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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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,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            一、自定义函数1、步骤(1)在idea中写好的函数打包成jar包,把包放至hive中 add jar “包在Linux中的路径” (2)创造一个函数用来运行包和传参:create temporary function myudtf as "com.shujia.udf.MyUDTFDemo"; //后面是Java文价在包中的位置(3)当函数去使用,传入表的数据select myudf(w            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            # 如何实现“hive udf json_tuple所有字段”
## 整体流程
首先我们需要创建一个自定义的UDF(User Defined Function),然后在Hive中注册这个UDF,最后在查询中使用这个UDF来解析JSON数据,获取所有字段的值。
```mermaid
erDiagram
    UDF -->|Register| Hive
    UDF -->|Use| Qu            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-06-06 03:48:30
                            
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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、            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            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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            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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            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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            # 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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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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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            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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            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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            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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            目录3.6 Action3.7 Key-Value RDD操作3.7.1 创建Pair RDD3.7.2 Transformation操作          1、类似 map 操作          2、聚合操作【重要、难点】          3、            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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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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