Hive写一个时间转换器的自定义函数（UDF）和创建hive自定义函数的两种方式

喜欢ヅ旅行 2022-05-28 07:18 169阅读 0赞

> 在前面一篇文章的日志表中，时间的格式的是这样的`"31/Aug/2015:00:04:37 +0800"`;这样并不友好，为了好看点，我们自定义一个时间格式化的udf函数，hive应该也提供时间转换的函数。

#### 自定义函数 ####

**代码**  
自定义函数还是继承UDF类

package com.madman.hive.function;
    
    import java.text.SimpleDateFormat;
    import java.util.Date;
    import java.util.Locale;
    
    import org.apache.commons.lang.StringUtils;
    import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;
    import org.apache.hadoop.io.Text;
    
    /**
     * 
     * UDF函数还是老样子....
     * 
     * /**
     * A User-defined function (UDF) for the use with Hive.
     *
     * New UDF classes need to inherit from this UDF class.
     *
     * Required for all UDF classes: 1. Implement one or more methods named
     * "evaluate" which will be called by Hive. The following are some examples:
     * public int evaluate(); public int evaluate(int a); public double evaluate(int
     * a, double b); public String evaluate(String a, int b, String c);
     *
     * "evaluate" should never be a void method. However it can return "null" if
     * needed.
     */
    public class HiveDateFunction extends UDF {
        public Text evaluate(Text time) {
            if (time == null) {
                return null;
            }
            if (StringUtils.isBlank(time.toString())) {
                return null;
            }
            String parser = time.toString().replaceAll("\"", "");
            SimpleDateFormat inputSimple = new SimpleDateFormat("dd/MMM/yyyy:HH:mm:ss", Locale.ENGLISH);
            SimpleDateFormat outputSimple = new SimpleDateFormat("yyyyMMddHHmmss");
            String format = "";
            try {
                Date parse = inputSimple.parse(parser);
                format = outputSimple.format(parse);
                System.out.println(format);
            } catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
                return null;
            }
            return new Text(format);
        }
    
        public static void main(String[] args) {
            String text = "31/Aug/2015:00:04:37 +0800";
            System.out.println(new HiveDateFunction().evaluate(new Text(text)));
            System.exit(0);
            SimpleDateFormat inputSimple = new SimpleDateFormat("dd/MMM/yyyy:HH:mm:ss", Locale.ENGLISH);
            SimpleDateFormat outputSimple = new SimpleDateFormat("yyyyMMddHHmmss");
            try {
                Date parse = inputSimple.parse(text);
                String format = outputSimple.format(parse);
                System.out.println(format);
            } catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }

代码写好之后本地先测试下，是否可行，可行之后打成jar包上传到hive环境中去，然后将jar加入到hive中。  
参考命令：

hive (default)> add  jar /opt/cdhmoduels/data/hiveDateFunction.jar;

然后创建一个函数，参考命令：

create  temporary function hiveDateFunction as  'com.madman.hive.function.HiveDateFunction';
    //这里需要制定类的路劲。

调用函数命令：

hive (default)> select hiveDateFunction(time_local) from bf_log limit 10;
    结果：
    Total MapReduce CPU Time Spent: 1 seconds 750 msec
    OK
    _c0
    20150831000437
    20150831000437
    20150831000453
    20150831000453
    20150831000453
    20150831000453
    20150831000453
    20150831000453
    20150831000453
    20150831000453
    Time taken: 20.954 seconds, Fetched: 10 row(s)

#### hive自定义函数的两种方法 ####

##### 方式1 #####

先上传jar包到hive的环境中，然后再定义函数指明类的具体路劲。

hive (default)> add  jar /opt/cdhmoduels/data/hiveDateFunction.jar;  
    create  temporary function hiveDateFunction as  'com.madman.hive.function.HiveDateFunction';
    测试SQL
    hive (default)> select hiveDateFunction(time_local) from bf_log limit 10;

##### 方式2 #####

创建函数的时候直接指定类路劲和类所在jar的路劲，这里我是放在hdfs上面了，直接指定了hdfs的路劲。

create temporary function parseDate as 'com.madman.hive.function.HiveDateFunction' using jar 'hdfs://hadoop.madman.com:8020/jar/hiveDateFunction.jar'；
    测试SQL
    hive (default)> select parseDate(time_local) from bf_log limit 10;