说明

这篇文章是来自Hadoop Hive UDAF Tutorial - Extending Hive with Aggregation Functions:的不严格翻译,因为翻译的文章示例写得比较通俗易懂,此外,我把自己对于Hive的UDAF理解穿插到文章里面。

udfa是Hive中用户自定义的聚集函数,hive内置UDAF函数包括有sum()与count(),UDAF实现有简单与通用两种方式,简单UDAF因为使用Java反射导致性能损失,而且有些特性不能使用,已经被弃用了;在这篇博文中我们将关注Hive中自定义聚类函数-GenericUDAF,UDAF开发主要涉及到以下两个抽象类:

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  1. org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.AbstractGenericUDAFResolver
  2. org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDAFEvaluator

源码链接

博文中的所有的代码和数据可以在以下链接找到:hive examples

示例数据准备

首先先创建一张包含示例数据的表:people,该表只有name一列,该列中包含了一个或多个名字,该表数据保存在people.txt文件中。

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  1. ~$ cat ./people.txt  
      
    John Smith  
    John and Ann White  
    Ted Green  
    Dorothy

把该文件上载到hdfs目录/user/matthew/people中:

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  1. hadoop fs -mkdir people
  2. hadoop fs -put ./people.txt people

下面要创建hive外部表,在hive shell中执行


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  1. CREATE EXTERNAL TABLE people (name string)  

  2. ROW FORMAT DELIMITED FIELDS   

  3.     TERMINATED BY '\t'   

  4.     ESCAPED BY ''   

  5.     LINES TERMINATED BY '\n'  

  6. STORED AS TEXTFILE   

  7. LOCATION '/user/matthew/people';  


相关抽象类介绍

创建一个GenericUDAF必须先了解以下两个抽象类:

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  1. org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.AbstractGenericUDAFResolver   

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  1. org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDAFEvaluator  

为了更好理解上述抽象类的API,要记住hive只是mapreduce函数,只不过hive已经帮助我们写好并隐藏mapreduce,向上提供简洁的sql函数,所以我们要结合Mapper、Combiner与Reducer来帮助我们理解这个函数。要记住在Hadoop集群中有若干台机器,在不同的机器上Mapper与Reducer任务独立运行。

所以大体上来说,这个UDAF函数读取数据(mapper),聚集一堆mapper输出到部分聚集结果(combiner),并且最终创建一个最终的聚集结果(reducer)。因为我们跨域多个combiner进行聚集,所以我们需要保存部分聚集结果。

AbstractGenericUDAFResolver

Resolver很简单,要覆盖实现下面方法,该方法会根据sql传人的参数数据格式指定调用哪个Evaluator进行处理。

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  1. <span style="background-color: rgb(255, 255, 255);"><span style="font-size:14px;">public GenericUDAFEvaluator getEvaluator(TypeInfo[] parameters) throws SemanticException;</span></span>  

GenericUDAFEvaluator

UDAF逻辑处理主要发生在Evaluator中,要实现该抽象类的几个方法。

在理解Evaluator之前,必须先理解objectInspector接口与GenericUDAFEvaluator中的内部类Model。


ObjectInspector

作用主要是解耦数据使用与数据格式,使得数据流在输入输出端切换不同的输入输出格式,不同的Operator上使用不同的格式。可以参考这两篇文章:first post on Hive UDFsHive中ObjectInspector的作用,里面有关于objectinspector的介绍。

Model

Model代表了UDAF在mapreduce的各个阶段。

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  1. public static enum Mode {  
        /** 
         * PARTIAL1: 这个是mapreduce的map阶段:从原始数据到部分数据聚合 
         * 将会调用iterate()和terminatePartial() 
         */  
        PARTIAL1,  
            /** 
         * PARTIAL2: 这个是mapreduce的map端的Combiner阶段,负责在map端合并map的数据::从部分数据聚合到部分数据聚合: 
         * 将会调用merge() 和 terminatePartial()  
         */  
        PARTIAL2,  
            /** 
         * FINAL: mapreduce的reduce阶段:从部分数据的聚合到完全聚合  
         * 将会调用merge()和terminate() 
         */  
        FINAL,  
            /** 
         * COMPLETE: 如果出现了这个阶段,表示mapreduce只有map,没有reduce,所以map端就直接出结果了:从原始数据直接到完全聚合 
          * 将会调用 iterate()和terminate() 
         */  
        COMPLETE  
      };

一般情况下,完整的UDAF逻辑是一个mapreduce过程,如果有mapper和reducer,就会经历PARTIAL1(mapper),FINAL(reducer),如果还有combiner,那就会经历PARTIAL1(mapper),PARTIAL2(combiner),FINAL(reducer)。

而有一些情况下的mapreduce,只有mapper,而没有reducer,所以就会只有COMPLETE阶段,这个阶段直接输入原始数据,出结果。

GenericUDAFEvaluator的方法

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  1. // 确定各个阶段输入输出参数的数据格式ObjectInspectors  
    public  ObjectInspector init(Mode m, ObjectInspector[] parameters) throws HiveException;  
      
    // 保存数据聚集结果的类  
    abstract AggregationBuffer getNewAggregationBuffer() throws HiveException;  
      
    // 重置聚集结果  
    public void reset(AggregationBuffer agg) throws HiveException;  
      
    // map阶段,迭代处理输入sql传过来的列数据  
    public void iterate(AggregationBuffer agg, Object[] parameters) throws HiveException;  
      
    // map与combiner结束返回结果,得到部分数据聚集结果  
    public Object terminatePartial(AggregationBuffer agg) throws HiveException;  
      
    // combiner合并map返回的结果,还有reducer合并mapper或combiner返回的结果。  
    public void merge(AggregationBuffer agg, Object partial) throws HiveException;  
      
    // reducer阶段,输出最终结果  
    public Object terminate(AggregationBuffer agg) throws HiveException;

图解Model与Evaluator关系


Model各阶段对应Evaluator方法调用




Evaluator各个阶段下处理mapreduce流程

实例

下面将讲述一个聚集函数UDAF的实例,我们将计算people这张表中的name列字母的个数。

下面的函数代码是计算指定列中字符的总数(包括空格)

代码

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  1. @Description(name = "letters", value = "_FUNC_(expr) - 返回该列中所有字符串的字符总数")  
    public class TotalNumOfLettersGenericUDAF extends AbstractGenericUDAFResolver {  
      
        @Override  
        public GenericUDAFEvaluator getEvaluator(TypeInfo[] parameters)  
                throws SemanticException {  
            if (parameters.length != 1) {  
                throw new UDFArgumentTypeException(parameters.length - 1,  
                        "Exactly one argument is expected.");  
            }  
              
            ObjectInspector oi = TypeInfoUtils.getStandardJavaObjectInspectorFromTypeInfo(parameters[0]);  
              
            if (oi.getCategory() != ObjectInspector.Category.PRIMITIVE){  
                throw new UDFArgumentTypeException(0,  
                                "Argument must be PRIMITIVE, but "  
                                + oi.getCategory().name()  
                                + " was passed.");  
            }  
              
            PrimitiveObjectInspector inputOI = (PrimitiveObjectInspector) oi;  
              
            if (inputOI.getPrimitiveCategory() != PrimitiveObjectInspector.PrimitiveCategory.STRING){  
                throw new UDFArgumentTypeException(0,  
                                "Argument must be String, but "  
                                + inputOI.getPrimitiveCategory().name()  
                                + " was passed.");  
            }  
              
            return new TotalNumOfLettersEvaluator();  
        }  
      
        public static class TotalNumOfLettersEvaluator extends GenericUDAFEvaluator {  
      
            PrimitiveObjectInspector inputOI;  
            ObjectInspector outputOI;  
            PrimitiveObjectInspector integerOI;  
              
            int total = 0;  
      
            @Override  
            public ObjectInspector init(Mode m, ObjectInspector[] parameters)  
                    throws HiveException {  
                  
                assert (parameters.length == 1);  
                super.init(m, parameters);  
                 
                 //map阶段读取sql列,输入为String基础数据格式  
                if (m == Mode.PARTIAL1 || m == Mode.COMPLETE) {  
                    inputOI = (PrimitiveObjectInspector) parameters[0];  
                } else {  
                //其余阶段,输入为Integer基础数据格式  
                    integerOI = (PrimitiveObjectInspector) parameters[0];  
                }  
      
                 // 指定各个阶段输出数据格式都为Integer类型  
                outputOI = ObjectInspectorFactory.getReflectionObjectInspector(Integer.class,  
                        ObjectInspectorOptions.JAVA);  
                return outputOI;  
      
            }  
      
            /** 
             * 存储当前字符总数的类 
             */  
            static class LetterSumAgg implements AggregationBuffer {  
                int sum = 0;  
                void add(int num){  
                    sum += num;  
                }  
            }  
      
            @Override  
            public AggregationBuffer getNewAggregationBuffer() throws HiveException {  
                LetterSumAgg result = new LetterSumAgg();  
                return result;  
            }  
      
            @Override  
            public void reset(AggregationBuffer agg) throws HiveException {  
                LetterSumAgg myagg = new LetterSumAgg();  
            }  
              
            private boolean warned = false;  
      
            @Override  
            public void iterate(AggregationBuffer agg, Object[] parameters)  
                    throws HiveException {  
                assert (parameters.length == 1);  
                if (parameters[0] != null) {  
                    LetterSumAgg myagg = (LetterSumAgg) agg;  
                    Object p1 = ((PrimitiveObjectInspector) inputOI).getPrimitiveJavaObject(parameters[0]);  
                    myagg.add(String.valueOf(p1).length());  
                }  
            }  
      
            @Override  
            public Object terminatePartial(AggregationBuffer agg) throws HiveException {  
                LetterSumAgg myagg = (LetterSumAgg) agg;  
                total += myagg.sum;  
                return total;  
            }  
      
            @Override  
            public void merge(AggregationBuffer agg, Object partial)  
                    throws HiveException {  
                if (partial != null) {  
                      
                    LetterSumAgg myagg1 = (LetterSumAgg) agg;  
                      
                    Integer partialSum = (Integer) integerOI.getPrimitiveJavaObject(partial);  
                      
                    LetterSumAgg myagg2 = new LetterSumAgg();  
                      
                    myagg2.add(partialSum);  
                    myagg1.add(myagg2.sum);  
                }  
            }  
      
            @Override  
            public Object terminate(AggregationBuffer agg) throws HiveException {  
                LetterSumAgg myagg = (LetterSumAgg) agg;  
                total = myagg.sum;  
                return myagg.sum;  
            }  
      
        }  
    }


代码说明

这里有一些关于combiner的资源,Philippe Adjiman 讲得不错。


AggregationBuffer 允许我们保存中间结果,通过定义我们的buffer,我们可以处理任何格式的数据,在代码例子中字符总数保存在AggregationBuffer 。


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  1. /** 
    * 保存当前字符总数的类 
    */  
    static class LetterSumAgg implements AggregationBuffer {  
        int sum = 0;  
        void add(int num){  
            sum += num;  
        }  
    }


这意味着UDAF在不同的mapreduce阶段会接收到不同的输入。Iterate读取我们表中的一行(或者准确来说是表),然后输出其他数据格式的聚集结果。

artialAggregation合并这些聚集结果到另外相同格式的新的聚集结果,然后最终的reducer取得这些聚集结果然后输出最终结果(该结果或许与接收数据的格式不一致)。

在init()方法中我们指定输入为string,结果输出格式为integer,还有,部分聚集结果输出格式为integer(保存在aggregation buffer中);terminate()terminatePartial()两者输出一个integer


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  1. // init方法中根据不同的mode指定输出数据的格式objectinspector  
    if (m == Mode.PARTIAL1 || m == Mode.COMPLETE) {  
        inputOI = (PrimitiveObjectInspector) parameters[0];  
    } else {  
        integerOI = (PrimitiveObjectInspector) parameters[0];  
    }  
      
    // 不同model阶段的输出数据格式  
    outputOI = ObjectInspectorFactory.getReflectionObjectInspector(Integer.class,  
                        ObjectInspectorOptions.JAVA);


iterate()函数读取到每行中列的字符串,计算与保存该字符串的长度

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  1. public void iterate(AggregationBuffer agg, Object[] parameters)  
        throws HiveException {  
        ...  
        Object p1 = ((PrimitiveObjectInspector) inputOI).getPrimitiveJavaObject(parameters[0]);  
        myagg.add(String.valueOf(p1).length());  
        }  
    }


Merge函数增加部分聚集总数到AggregationBuffer

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  1. public void merge(AggregationBuffer agg, Object partial)  
            throws HiveException {  
        if (partial != null) {  
                      
            LetterSumAgg myagg1 = (LetterSumAgg) agg;  
                      
            Integer partialSum = (Integer) integerOI.getPrimitiveJavaObject(partial);  
                      
            LetterSumAgg myagg2 = new LetterSumAgg();  
                      
            myagg2.add(partialSum);  
            myagg1.add(myagg2.sum);  
        }  
    }


Terminate()函数返回AggregationBuffer中的内容,这里产生了最终结果。

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  1. public Object terminate(AggregationBuffer agg) throws HiveException {  
        LetterSumAgg myagg = (LetterSumAgg) agg;  
        total = myagg.sum;  
        return myagg.sum;  
    }

使用自定义函数

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  1. ADD JAR ./hive-extension-examples-master/target/hive-extensions-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar;  
    CREATE TEMPORARY FUNCTION letters as 'com.matthewrathbone.example.TotalNumOfLettersGenericUDAF';  
      
    SELECT letters(name) FROM people;  
    OK  
    44  
    Time taken: 20.688 seconds