内置的两个聚合函数(UDAF) collect_list():多行字符串拼接为一行collect_set():多行字符串拼接为一行并去重多行字符串拼接为一行并相邻去重UDAF:Concat() concat_udaf.jar package com.tcc.udaf; import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDAF;import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDAFEvaluator; public class Concat

卷首语 前一篇文章hive UDAF开发入门和运行过程详解(转)里面讲过UDAF的开发过程,其中说到如果要深入理解UDAF的执行,可以看看求平均值的UDF的源码 本人在看完源码后,也还是没能十分理解里面的内容,于是动手再自己开发一个新的函数,试图多实践中理解它 函数功能介绍 函数的功能比较蛋疼,我们都知道Hive中有几个常用的聚合函数:sum,max,min,avg 现在要用一个函数来同时实现俩个不同的功能,对于同一个key,要求返回指定value集合中的最大值与最小值 这里面涉及到一个难点,函

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

java 程序 package com.ibeifeng.udaf; import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDAF; import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDAFEvaluator; public class Wm_concat extends UDAF { public static class MYUDAFVAL implements UDAFEvaluator{ private PartialResult pa

UDAF简介 UDAF是用户自定义聚合函数.Hive支持其用户自行开发聚合函数完成业务逻辑. 通俗点说,就是你可能需要做一些特殊的甚至是非常扭曲的逻辑聚合,但是Hive自带的聚合函数不够玩,同时也还找不到高效的等价玩法,那么,这时候就该自己写一个UDAF了. 而从实现上来看,Hive的UDAF分为两种: Simple.即继承org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDAF类,并在派生类中以静态内部类的方式实现org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UD

sss /** * Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one * or more contributor license agreements. See the NOTICE file * distributed with this work for additional information * regarding copyright ownership. The ASF licenses this file * t

介绍 hive的用户自定义聚合函数(UDAF)是一个很好的功能,集成了先进的数据处理.hive有两种UDAF:简单和通用.顾名思义,简单的UDAF,写的相当简单的,但因为使用Java反射导致性能损失,而且有些特性不能使用,如可变长度参数列表.通用UDAF可以使用​​所有功能,但是UDAF就写的比较复杂,不直观. 本文只介绍通用UDAF. UDAF是需要在hive的sql语句和group by联合使用,hive的group by对于每个分组,只能返回一条记录,这点和mysql不一样,切记. UDA

Writing GenericUDAFs: A Tutorial User-Defined Aggregation Functions (UDAFs) are an excellent way to integrate advanced data-processing into Hive. Hive allows two varieties of UDAFs: simple and generic. Simple UDAFs, as the name implies, are rather si

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供类SQL查询功能 hive的元数据存储:通常是存储在关系数据库如 mysql(推荐) , derby(内嵌数据库)中 hive的组成部分 :解释器.编译器.优化器.执行器 hive具有sql数据库的外表,但应用场景完全不同,hive只适合用来做批量数据统计分析 hive中的数据表分为内部表.外部表 当删除内部表的时候,表中的数据会跟着一块删除 删除外部表时候,外部表会被删除,外部表的数据不会被删除 使用

介绍 hive的用户自定义聚合函数(UDAF)是一个很好的功能,集成了先进的数据处理.hive有两种UDAF:简单和通用.顾名思义,简单的UDAF,写的相当简单的,但因为使用Java反射导致性能损失,而且有些特性不能使用,如可变长度参数列表.通用UDAF可以使用​​所有功能,但是UDAF就写的比较复杂,不直观. 本文只介绍通用UDAF. UDAF是需要在hive的sql语句和group by联合使用,hive的group by对于每个分组,只能返回一条记录,这点和mysql不一样,切记. UDA

用maven打包写好的jar,在放到hive中作暂时函数时报错. 错误信息例如以下: hive> create temporary function maxvalue as "com.leaf.data.Maximum"; java.lang.SecurityException: Invalid signature file digest for Manifest main attributes at sun.security.util.SignatureFileVerifier

public class GenericUDAFTopNRow extends AbstractGenericUDAFResolver { @Overridepublic GenericUDAFEvaluator getEvaluator(TypeInfo[] parameters)   throws SemanticException {  if (parameters.length < 2) {   throw new UDFArgumentTypeException(parameters.

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/String, Hadoop IntWritable/Text c)用户提供的 map/reduce 脚本:不

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/String, Hadoop IntWritable/Text c)用户提供的 map/reduce 脚本:不

原博文出自于: http://blog.csdn.net/liuj2511981/article/details/8523084 感谢! 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

1.UDF:用户定义(普通)函数,只对单行数值产生作用: 继承UDF类,添加方法 evaluate() /** * @function 自定义UDF统计最小值 * @author John * */ public class Min extends UDF { public Double evaluate(Double a, Double b) { if (a == null) a = 0.0; if (b == null) b = 0.0; if (a >= b) { return b; }

欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码):https://github.com/zq2599/blog_demos 本篇概览 本文是<hive学习笔记>的第十篇,前文实践过UDF的开发.部署.使用,那个UDF适用于一进一出的场景,例如将每条记录的指定字段转为大写: 除了一进一出,在使用group by的SQL中,多进一出也是常见场景,例如hive自带的avg.sum都是多进一出,这个场景的自定义函数叫做用户自定义聚合函数(User Defiend Aggregat

问题: 有如下数据文件 city.txt (id, city, value) cat city.txt 1 wh 5002 bj 6003 wh 1004 sh 4005 wh 2006 bj 1007 sh 2008 bj 3009 sh 900需要按 city 分组聚合,然后从每组数据中取出前两条value最大的记录. 1.这是实际业务中经常会遇到的 group TopK 问题,下面来看看 pig 如何解决: 1 a = load '/data/city.txt'  using PigSto

hive作为一个sql查询引擎,自带了一些基本的函数,比如count(计数),sum(求和),有时候这些基本函数满足不了我们的需求,这时候就要写hive hdf(user defined funation),又叫用户自定义函数. UDF 创建与使用步骤 继承org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF类,实现evaluate方法: 打jar包上传到集群,通过create temporary function创建临时函数,不加temporary就创建了一个永久函数: 通过s

UDAF: 多进一出 GenericUDAFEvaluator : 就是根据job的不同阶段执行不同的方法 Hive通过GenericUDAFEvaluator.Modle来确定job的执行阶段 PARTIAL1: 从原始数据到部分聚合,调用方法iterate和terminatePartial方法 PARTIAL2: 从部分数据聚合到部分数据聚合,会调用merge和terminatePartial FINAL: 从部分数据聚合到全部数据聚合,会调用merge和terminate COMPLETE