Spark Hive自定义函数使用解析

Posted 2021-04-27 智能数据湖

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简介

 

图1. CatalogFunction结构体

图2. 注册加载函数逻辑

Hive的HiveSessionCatalog是继承Spark的SessionCatalog，对Spark的基本功能做了一层装饰以适配Hive的基本功能，其中包括函数功能。HiveSimpleUDF对应UDF，HiveGenericUDF对应GenericUDF，HiveUDAFFunction对应AbstractGenericUDAFResolve以及UDAF，HiveGenericUDTF对应GenericUDTF

图3. Hive装饰spark函数逻辑

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UDF

UDF是最常用的函数，使用起来相对比较简单，主要分为两类UDF：简单数据类型，继承UDF接口；复杂数据类型，如Map，List，Struct等数据类型，继承GenericUDF接口。

简单类型实现UDF时，可自定义若干个名字evaluate为的方法，参数和返回类型根据需要自己设置。因为UDF接口默认使用DefaultUDFMethodResolver去方法解析器获取方法，解析器是根据用户输入参数和写死的名字evaluate去反射寻找方法元数据。当然用户也可以自定义解析器解析方法。

图4. 自定义UDF简单示例

图5.默认UDF方法解析器

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UDAF

UDAF是聚合函数，目前实现方式主要有三种：实现UDAF接口，比较老的简答实现方式，目前已经被废弃；实现UserDefinedAggregateFunction，目前使用比较普遍方式，按阶段实现接口聚集数据；实现AbstractGenericUDAFResolver，实现相对UserDefinedAggregateFunction方式稍微复杂点，还需要实现一个计算器Evaluator（如通用计算器GenericUDAFEvaluator），UDAF的逻辑处理主要发生在Evaluator。

UserDefinedAggregateFunction定义输入输出数据结构，实现初始化缓冲区（initialize），聚合单条数据（update），聚合缓存区（merge）以及计算最终结果（evaluate）。

图6.自定义UDAF简单示例

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UDTF

UDTF简单粗暴的理解是一行生成多行的自动函数，可以生成多行多列，又被称为表生成函数。目前实现方式是实现GenericUDTF接口，实现2个接口，initialize接口参数校验，列的定义，process接口接受一行数据，切割数据。

图7.自定义UDTF简单示例

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