目录

1 UDTF

1.1 概述

1.2 explode

1.3 posexplode

1.4 inline

1.5 Lateral View

2 窗口函数（开窗函数）

2.1 定义

2.2 语法

2.2.1 语法--函数

2.2.2 语法--窗口

 2.2.3 常用窗口函数

3 自定义函数

3.1 基本知识

3.2 实现自定义函数

3.2.1 创建Maven项目

 3.2.2 创建临时函数

3.2.3 创建永久函数

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1 UDTF

1.1 概述

UDTF ( Table-Generating Functions)，又被称为炸裂函数，接收一行数据，输出一行或多行数据。

1.2 explode

参数

explode(Map<K,V> m)

语法

select explode(`array`(1,2,3,4)) num;

1.3 posexplode

参数

posexplode(ARRAY<T> a)

语法

select posexplode(`array`(1,2,3,4)) as(pos,value);

1.4 inline

参数

inline(ARRAY<STRUCT<f1:T1,...,fn:Tn>> a)

语法        

select inline(
    `array`(
        named_struct(
            "id",1,
            "name","lala",
            "st", named_struct("z",1)),
        named_struct(
            "id",2,
            "name","lala2",
            "st",named_struct("z",2))))
as (`学号`,`姓名`,`struct`);

1.5 Lateral View

定义：Latera View 通常与UDTF配合使用。Lateral View可以将UDTF应用到源表的每行数据，将每行数据转换为一行或多行，并将源表中每行的输出结果与该行连接起来，形成一个虚拟表。

 语法

        （数据准备）

create table stu(
    id int,
    name string,
    hobbies array<string>
)
row format delimited fields terminated by "\t";

set mapreduce.framework.name=local;

select * from stu;
insert into stu values (3,"zs3",`array`("reading","singing"));
insert into stu values (4,"ls4",`array`("dancing","basketball"));

 语法

select id, name, hobbies, hobby
from stu lateral view explode(hobbies) tmp as hobby;

2 窗口函数（开窗函数）

2.1 定义

        窗口函数，能为每行数据划分一个窗口，然后对窗口范围内的数据进行计算，最后将计算结果返回给该行数据。

2.2 语法

        窗口函数的语法中主要包括“窗口”和“函数”两部分。其中“窗口”用于定义计算范围，“函数”用于定义计算逻辑。

基本语法如下：

select 
    order_id,  
    order_date,  
    amount,  
    函数(amount) over (窗口范围) total_amount
    from order_info; 

2.2.1 语法--函数

绝大多数的聚合函数都可以配合窗口使用，例如max(),min(),sum(),count(),avg()等。

select 
    order_id, 
    order_date, 
    amount, 
    sum(amount) over (窗口范围) total_amount
from order_info; 

请思考：若窗口范围是上一行到当前行，该查询语句的结果是什么？

2.2.2 语法--窗口

窗口范围的定义分为两种类型，一种是基于行的，一种是基于值的。

1）基于行

开始条件不同，结束条件会有不同的选择（参照相同颜色框） 

 

•  order by [column]：排序
• unbounded preceding：窗口内第一行
• unbounded following:窗口内最后一行
• [num] preceding：前面第num行
• [num] following：后面第num行
• current row：当前行

select 
    order_id, 
    order_date, 
    amount, 
    sum(amount) over (order by order_date rows between unbounded preceding and current row) total_amount
from order_info; 

2）基于值（使用较少）

select 
    order_id, 
    order_date, 
    amount, 
    sum(amount) over (order by order_date range between unbounded preceding and current row) total_amount
from order_info; 

3）分区

定义窗口范围时，可以指定分区字段，每个分区单独划分窗口。

 该示例划分窗口范围时，将数据划分为了“黄”和“绿”两个区。

select 
    order_id, 
    order_date, 
    amount, 
    sum(amount) over (partition by user_id order by order_date rows between unbounded preceding and current row) total_amount
from order_info; 

 4）缺省

        over( ) 中的三部分内容partition by、order by、(rows|range) between … and … 均可省略不写。

① partition by省略不写，表示不分区

② order by 省略不写，表示不排序

③ (rows|range) between … and … 省略不写，则使用其默认值，默认值如下：

若over()中包含order by，则默认值为

range between unbounded preceding and current row

若over()中不包含order by，则默认值为

rows between unbounded preceding and unbounded following

select 
    order_id, 
    order_date, 
    amount, 
    sum(amount) over (partition by user_id order by order_date) total_amount
from order_info; 

 2.2.3 常用窗口函数

按照功能，常用窗口可划分为如下几类：聚合函数、跨行取值函数、排名函数。

1）聚合函数

max：最大值。

min：最小值。

sum：求和。

avg：平均值。

count：计数。

2）跨行取值函数

（1）lead和lag

功能：获取当前行的上/下边某行、某个字段的值。

lag表示前，lead表示后边

select 
    order_id, 
    user_id,
    order_date, 
    amount, 
    lag(order_date,1, '1970-01-01') over (partition by user_id order by order_date) last_date,
    lead(order_date,1, '9999-12-31') over (partition by user_id order by order_date) next_date
from order_info; 

 注：lag和lead函数不支持自定义窗口。

（2）first_value和last_value

功能：获取窗口内某一列的第一个值/最后一个值

select
    order_id,
    user_id,
    order_date,
    amount,
    first_value(order_date,false) over (partition by user_id order by order_date) first_date,
    last_value(order_date,false) over (partition by user_id order by order_date) last_date
from order_info;

3）排名函数

功能：计算排名

select 
    stu_id, 
    course,
    score,
    rank() over(partition by course order by score desc) rk,
    dense_rank() over(partition by course order by score desc) dense_rk,
    row_number() over(partition by course order by score desc) rn
from score_info; 

注：rank 、dense_rank、row_number不支持自定义窗口。

3 自定义函数

3.1 基本知识

1）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。

2）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（UDF：user-defined function）。

3）根据用户自定义函数类别分为以下三种：

（1）UDF（User-Defined-Function）

         一进一出。

（2）UDAF（User-Defined Aggregation Function）

         用户自定义聚合函数，多进一出。

         类似于：count/max/min

（3）UDTF（User-Defined Table-Generating Functions）

         用户自定义表生成函数，一进多出。

         如lateral view explode()

4）官方文档地址

https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/HivePlugins

5）在实际中自定义函数使用次数较少，且在使用时，通常定义单行函数

3.2 实现自定义函数

自定义一个UDF实现计算给定基本数据类型的长度为例，这里只讲使用方法，而不是函数逻辑

3.2.1 创建Maven项目

1）导入以下依赖

<dependency>
    <groupId>org.apache.hive</groupId>
    <artifactId>hive-exec</artifactId>
    <version>3.1.3</version>
</dependency>

2）创建类

import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDFArgumentException;
import org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException;
import org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDF;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.ObjectInspector;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.PrimitiveObjectInspector;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.primitive.PrimitiveObjectInspectorFactory;

public class MyLength extends GenericUDF {
	@Override
	public ObjectInspector initialize(ObjectInspector[] args) throws UDFArgumentException {
		// 在运行sql时，运行当前函数之前调用一次initialize
		// ObjectInspector对象检查器 校验参数个数
		if (args.length != 1) {
			throw new UDFArgumentException("只接受一个参数");
		}

		// 参数类型校验
		ObjectInspector arg = args[0];
		if (ObjectInspector.Category.PRIMITIVE != arg.getCategory()) {
			throw new UDFArgumentException("只接受基本数据类型的参数");
		}

		// 参数类型校验
		PrimitiveObjectInspector primitiveObjectInspector = (PrimitiveObjectInspector) arg;
		if (primitiveObjectInspector.getPrimitiveCategory() != PrimitiveObjectInspector.PrimitiveCategory.STRING) {
			throw new UDFArgumentException("只接受String类型的参数");
		}

		// 返回整数类型
		return PrimitiveObjectInspectorFactory.javaIntObjectInspector;
	}

	@Override
	public Object evaluate(DeferredObject[] args) throws HiveException {
		// 每处理一行数据，调用一次evaluate
		// 不用再校验参数

		DeferredObject arg = args[0];
		Object o = arg.get();// 获取到数据

		if (o == null) { // 行内数据可能为null
			return 0;
		} else {
			return o.toString().length();
		}
	}

	@Override
	public String getDisplayString(String[] strings) {
		// 使用explain后，在执行计划中展示的东西
		// 一般不用写
		return null;
	}
}

 3.2.2 创建临时函数

当前会话断了，就无法在使用

1）打包并上传到Hive所在的服务器

• 打包

•  上传

2）将jar包添加到hive的classpath，临时生效

add jar /opt/module/hive-3.1.3/data/length.jar;

3）创建临时函数与开发好的java class关联

create temporary function my_len
as "MyLength";   -- 这里是全限定路径名

 4）在hql中使用自定义的临时函数

3.2.3 创建永久函数

注意：因为add jar本身也是临时生效，所以在创建永久函数的时候，需要制定路径（并且因为元数据的原因，这个路径还得是HDFS上的路径）。

1) 上传length.jar到hdfs

 2) 创建永久函数

create function my_len
as "MyLength"
using jar "hdfs://hadoop102:8020/udf/length.jar";

3）使用永久函数

 创建了永久函数之后，会在函数名之前加上数据库的名称，在functions库中使用该函数直接用my_len(),其它数据库使用该函数则需要加上数据库名，例如functions.my_len()

functions数据库

 其它数据库

 （my_len爆红是因为DataGrip的bug）