如何在Hive&Impala中使用UDF
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了如何在Hive&Impala中使用UDF相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
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1.文档编写目的
本文档讲述如何开发Hive自定义函数(UDF),以及如何在Impala中使用Hive的自定义函数,通过本文档,您将学习到以下知识:
1.如何使用Java开发Hive的自定义函数
2.如何在Hive中创建自定义函数及使用
3.如何在Impala中使用Hive的自定义函数
这篇文档将重点介绍UDF在Hive和Impala的使用,并基于以下假设:
1.集群环境正常运行
2.集群安装Hive和Impala服务
以下是本次测试环境,但不是本操作手册的硬限制:
1.操作系统:Redhat6.5
2.CDH和CM版本为5.11.1
3.采用sudo权限的ec2-user用户进行操作
2.UDF函数开发
使用Intellij工具开发Hive的UDF函数,进行编译;
1.使用Intellij工具通过Maven创建一个Java工程
2.pom.xml文件中增加Hive包的依赖
<dependency>
<groupId>org.apache.hive</groupId>
<artifactId>hive-exec</artifactId>
<version>1.1.0</version>
</dependency>
3.Java示例代码如下
package com.peach.date;
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;
import java.text.ParseException;
import java.text.SimpleDateFormat;/**
* SQL的UDF日期相关工具类 * Created by peach on 2017/8/24.
*/public class DateUtils extends UDF
/**
* 将日期字符串格式化为标准的日期格式 * 如:
* 2017-8-9 to 2017-08-09
* 2017-08-09 9:23:3 to 2017-08-0909:23:03
* @param sdate
* @param pattern
* @return
*/
public static String eval(Stringsdate, String pattern)
String formatDate = sdate;
SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
try
formatDate =sdf.format(sdf.parse(sdate));
catch (ParseException e)
e.printStackTrace();
return formatDate;
此处使用一个简单的日期转换自定义函数来做事例,注意此处需要集成UDF类,重写eval(191, 191, 191); min-width: auto; overflow-wrap: break-word; margin: 4px 8px; border: 1px solid rgb(217, 217, 217); padding: 4px 8px; cursor: default; vertical-align: top;" data-id="tadc30f0-2PRFGblc">
mvn clean package
3.Hive使用自定义函数(UDF)
将章节2中编译好的sql-udf-utils-1.0-SNAPSHOT.jar上传到集群服务器;
3.1创建临时UDF
1.进入Hive的shell命令行,执行如下命令,创建临时函数
add jar /home/ec2-user/sql-udf-utils-1.0-SNAPSHOT.jar; create temporary function parse_date as com.peach.date.DateUtils; |
2.在命令行测试该UDF函数
select parse_date(dates, yyyy-MM-dd HH:mm:ss) from date_test1; |
3.2创建永久UDF
1.在HDFS中创建相应目录,将sql-udf-utils-1.0-SNAPSHOT.jar包上传至该目录
[ec2-user@ip-172-31-8-141 ~]$ hadoop dfs -mkdir /udfjar [ec2-user@ip-172-31-8-141 ~]$ hadoop dfs -put sql-udf-utils-1.0-SNAPSHOT.jar /udfjar |
注意:目录udfjar和sql-udf-utils-1.0-SNAPSHOT.jar的权限,所属用户为hive
2.进入Hive的shell命令行,执行如下命令创建永久的UDF
create function default.parse_date as com.peach.date.DateUtils using jar hdfs://ip-172-31-9-186.ap-southeast-1.compute.internal:8020/udfjar/sql-udf-utils-1.0-SNAPSHOT.jar; |
注意:在创建的时候如果带有数据库名,则该UDF函数只对该库生效,其它库无法使用该UDF函数。
3.在命令行测试该UDF
select parse_date(dates, yyyy-MM-dd HH:mm:ss) from date_test1; |
4.验证永久UDF函数是否生效
重新打开Hive CLI能正常使用创建的UDF函数。
4.Impala使用Hive的UDF
1.在Impala shell命令行执行元数据同步命令
[ip-172-31-10-156.ap-southeast-1.compute.internal:21000] > invalidate metadata; |
2.使用UDF函数
[ip-172-31-10-156.ap-southeast-1.compute.internal:21000] > select parse_date(dates,yyyy-MM-dd HH:mm:ss) from date_test1; |
5.常见问题
1.通过Impala CLI命令行,使用UDF自定义函数时异常
Connected to ip-172-31-10-156.ap-southeast-1.compute.internal:21000 Server version: impalad version 2.7.0-cdh5.10.2 RELEASE (build 38c989c0330ea952133111e41965ff9af96412d3) [ip-172-31-10-156.ap-southeast-1.compute.internal:21000] > select parse_date(dates) from date_test1; Query: select parse_date(dates) from date_test1 Query submitted at: 2017-08-24 12:51:44 (Coordinator: http://ip-172-31-10-156.ap-southeast-1.compute.internal:25000) ERROR: AnalysisException: default.parse_date() unknown |
元数据未同步导致,执行如下命令进行元数据同步:
[ip-172-31-10-156.ap-southeast-1.compute.internal:21000] > invalidate metadata; |
2.在Impala CLI命令行执行,异常如下
[ip-172-31-10-156.ap-southeast-1.compute.internal:21000] > select parse_date(dates,yyyy-MM-dd HH:mm:ss) from date_test1; Query: select parse_date(dates,yyyy-MM-dd HH:mm:ss) from date_test1 Query submitted at: 2017-08-24 13:02:14 (Coordinator: http://ip-172-31-10-156.ap-southeast-1.compute.internal:25000) ERROR: Failed to copy hdfs://ip-172-31-9-186.ap-southeast-1.compute.internal:8020/udfjar/sql-udf-utils-1.0-SNAPSHOT.jar to /var/lib/impala/udfs/sql-udf-utils-1.0-SNAPSHOT.2386.2.jar: Error(2): No such file or directory |
在Impala Daemon服务器上,目录不存在导致
解决方法:
在所有Impala Daemon服务器创建/var/lib/impala/udfs目录
[ec2-user@ip-172-31-10-156 lib]$ sudo mkdir -p impala/udf [ec2-user@ip-172-31-10-156 lib]$ sudo chown -R impala:impala impala/ |
注意:目录所属用户及组
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以上是关于如何在Hive&Impala中使用UDF的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章