聊一聊UDF/UDTF/UDAF是什么，开发要点及如何使用？

背景介绍

UDF来源于Hive，Hive可以允许用户编写自己定义的函数UDF，然后在查询中进行使用。星环Inceptor中的UDF开发规范与Hive相同，目前有3种UDF：

A. UDF--以单个数据行为参数，输出单个数据行；

UDF（User Defined Function），即用户自定义函数，能结合SQL语句一起使用，更好地表达复杂的业务逻辑，一般以单个数据行为参数，输出单个数据行；比如数学函数、字符串函数、时间函数、拼接函数

B. UDTF：以一个数据行为参数，输出多个数据行为一个表作为输出；

UDTF（User Defined Table Function），即用户自定义表函数，它与UDF类似。区别在于UDF只能实现一对一，而它用来实现多（行/列）对多（行/列）数据的处理逻辑。一般以一个数据行为参数，输出多个数据行为一个表作为输出，如lateral、view、explore；

C. UDAF：以多个数据行为参数，输出一个数据行；

UDAF（User Defined Aggregate Function），用户自定义聚合函数，是由用户自主定义的，用法同如MAX、MIN和SUM已定义的聚合函数一样的处理函数。而且，不同于只能处理标量数据的系统定义的聚合函数，UDAF的可以接受并处理更广泛的数据类型，如用对象类型、隐式类型或者LOB存储的多媒体数据。由于UDAF也属于聚合函数中的一种，同样也需要与GROUPBY结合使用。

一般UDAF以多个数据行为参数，接收多个数据行，并输出一个数据行，比如COUNT、MAX；

UDF、UDTF、UDAF的开发要点及使用DEMO

星环Quark计算引擎中内置了很多函数，同时支持用户自行扩展，按规则添加后即可在sql执行过程中使用，目前支持UDF、UDTF、UDAF三种类型，一般UDF应用场景较多，后面将着重介绍UDF的开发与使用。UDAF及UDTF将主要介绍开发要点以及Demo示例。

Quark的UDF接口兼容开源Hive的UDF接口，用户可以参考开源Hive的UDF手册，或者直接把开源Hive的UDF迁移到Quark上。

UDF

Quark数据类型

Quark类型	Java原始类型	Java包装类	hadoop.hive.ioWritable
tinyint	byte	Byte	ByteWritable
smallint	short	Short	ShortWritable
int	int	Integer	IntWritable
bigint	long	Long	LongWritable
string	-	String	Text
char	char	Character	HiveCharWritable
boolean	boolean	Boolean	BooleanWritable
float	float	Float	FloatWritable
double	double	Double	DoubleWritable
decimal	-	BigDecimal	HiveDecimalWritable
date	-	Date	DateWritable
array	-	List	ArrayListWritable
Map<K,V>	-	Map<K.V>	HashMapWritable

UDF函数

Quark 提供了两个实现 UDF 的方式：

第一种：继承 UDF 类

优点：实现简单；支持Quark的基本类型、数组和Map；支持函数重载。
缺点：逻辑较为简单，只适合用于实现简单的函数

第二种：继承 GenericUDF 类

优点：支持任意长度、任意类型的参数；可以根据参数个数和类型实现不同的逻辑；资源消耗更低；可以实现初始化和关闭资源的逻辑(initialize、close)。
缺点：实现比继承UDF要复杂一些

一般在以下几种场景下考虑使用GenericUDF：

传参情况复杂，比如某UDF要传参数有多种数量或多种类型的情况，在UDF中支持这种场景我们需要实现N个不同的evaluate()方法分别对应N种场景的传参，在GenericUDF我们只需在一个方法内加上判断逻辑，对不同的输入路由到不同的处理逻辑上即可。还有比如某UDF参数既要支持String list参数，也要支持Integer list参数。你可能认为我们只要继续多重载方法就好了，但是Java不支持同一个方法重载参数只有泛型类型不一样，所以该场景只能用GenericUDF。
需要传非Writable的或复杂数据类型作为参数。比如嵌套数据结构，传入Map的key-value中的value为list数据类型，或者比如数据域数量不确定的Struct结构，都更适合使用GenericUDF在运行时捕获数据的内部构造。
该UDF被大量、高频地使用，所以从收益上考虑，会尽可能地优化一切可以优化的地方，则GenericUDF相比UDF在operator中避免了多次反射转化的资源消耗（后面会细讲），更适合被考虑。
该UDF函数功能未来预期的重构、扩展场景较多，需要做得足够可扩展，则GenericUDF在这方面更优秀。

pom文件的依赖导入

UDF开发依赖<dependency><groupId>org.apache.hive</groupId><artifactId>inceptor-exec</artifactId><version>xxx</version>
</dependency>

继承示例

1.继承 UDF 类

该方式实现简单，只需新建一个类继承org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF；

继承UDF类必须实现evaluate方法且返回值类型不能为 void，支持定义多个evaluate方法不同参数列表用于处理不同类型数据；

可通过完善@Description展示UDF用法 UDF样例。

import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.Description;@Description(name="my_plus",value="my_plus() - if string, do concat; if integer, do plus",extended = "Example : \n    >select my_plus('a', 'b');\n    >ab\n    >select my_plus(3, 5);\n    >8"
)
/*** 实现UDF函数，若字符串执行拼接，int类型执行加法运算。*/
public class AddUDF extends UDF {/*** 编写一个函数，要求如下：* 1. 函数名必须为 evaluate* 2. 参数和返回值类型可以为：Java基本类型、Java包装类、org.apache.hadoop.io.Writable等类型、List、Map* 3. 函数一定要有返回值，不能为 void*/public String evaluate(String... parameters) {if (parameters == null || parameters.length == 0) {return null;}StringBuilder sb = new StringBuilder();for (String param : parameters) {sb.append(param);}return sb.toString();}/*** 支持函数重载*/public int evaluate(IntWritable... parameters) {if (parameters == null || parameters.length == 0) {return 0;}long sum = 0;for (IntWritable currentNum : parameters) {sum = Math.addExact(sum, currentNum.get());}return (int) sum;}
}

2.继承 GenericUDF 类

GenericUDF相比与UDF功能更丰富，支持所有参数类型，实现起来也更加复杂。org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDF API提供了一个通用的接口将任何数据类型的对象当作泛型Object去调用和输出，参数类型由ObjectInspector封装；参数Writable类由DeferredObject封装，使用时简单类型可直接从Writable获取，复杂类型可由ObjectInspector解析。

Java的ObjectInspector类，用于帮助Quark了解复杂对象的内部架构，通过创建特定的ObjectInspector对象替代创建具体类对象，在内存中储存某类对象的信息。在UDF中，ObjectInspector用于帮助Hive引擎将HQL转成MR Job时确定输入和输出的数据类型。Hive语句会生成MapReduce Job执行，所以使用的是Hadoop数据格式，不是编写UDF的Java的数据类型，比如Java的int在Hadoop为IntWritable，String在Hadoop为Text格式，所以我们需要将UDF内的Java数据类型转成正确的Hadoop数据类型以支持Hive将HQL生成MapReduce Job。

继承 GenericUDF 后，必须实现以下三个方法：

public class MyCountUDF extends GenericUDF {private PrimitiveObjectInspector.PrimitiveCategory[] inputType;private transient ObjectInspectorConverters.Converter intConverter;private transient ObjectInspectorConverters.Converter longConverter;// 初始化@Overridepublic ObjectInspector initialize(ObjectInspector[] arguments) throws UDFArgumentException {}// DeferredObject封装实际参数的对应Writable类@Overridepublic Object evaluate(DeferredObject[] deferredObjects) throws HiveException {}// 函数信息@Overridepublic String getDisplayString(String[] strings) {}
}

initialize()方法只在 GenericUDF 初始化时被调用一次，执行一些初始化操作，包括：参数个数检查；参数类型检查与转换；确定返回值类型。

a. 参数个数检查；

可通过 arguments 数组的长度来判断函数参数的个数：

//  检查该记录是否传过来正确的参数数量，arguments的长度不为2时，则抛出异常if (arguments.length != 2) {throw new UDFArgumentLengthException("arrayContainsExample only takes 2 arguments: List<T>, T");}

b. 参数类型检查与转换；

针对该UDF的每个参数，initialize()方法都会收到一个对应的ObjectInspector参数，通过遍历ObjectInspector数组检查每个参数类型，根据参数类型构造ObjectInspectorConverters.Converter，用于将Hive传递的参数类型转换为对应的Writable封装对象ObjectInspector，供后续统一处理。

ObjectInspector内部有一个枚举类 Category，代表了当前 ObjectInspector 的类型。

public interface ObjectInspector extends Cloneable {public static enum Category {PRIMITIVE, // Hive原始类型LIST, // Hive数组MAP, // Hive MapSTRUCT, // 结构体UNION // 联合体};
}

Quark原始类型又细分了多种子类型，PrimitiveObjectInspector 实现了 ObjectInspector，可以更加具体的表示对应的Hive原始类型。

public interface PrimitiveObjectInspector extends ObjectInspector {/*** The primitive types supported by Quark.*/public static enum PrimitiveCategory {VOID, BOOLEAN, BYTE, SHORT, INT, LONG, FLOAT, DOUBLE, STRING,DATE, TIMESTAMP, BINARY, DECIMAL, VARCHAR, CHAR, INTERVAL_YEAR_MONTH, INTERVAL_DAY_TIME,UNKNOWN};
}

参数类型检查与转换示例：

for (int i = 0; i < length; i++) {       // 遍历每个参数ObjectInspector currentOI = arguments[i];ObjectInspector.Category type = currentOI.getCategory();     // 获取参数类型if (type != ObjectInspector.Category.PRIMITIVE) {         // 检查参数类型throw new UDFArgumentException("The function my_count need PRIMITIVE Category, but get " + type);}PrimitiveObjectInspector.PrimitiveCategory primitiveType =((PrimitiveObjectInspector) currentOI).getPrimitiveCategory();inputType[i] = primitiveType;switch (primitiveType) {        // 参数类型转换case INT:if (intConverter == null) {ObjectInspector intOI = PrimitiveObjectInspectorFactory.getPrimitiveWritableObjectInspector(primitiveType);intConverter = ObjectInspectorConverters.getConverter(currentOI, intOI);}break;case LONG:if (longConverter == null) {ObjectInspector longOI = PrimitiveObjectInspectorFactory.getPrimitiveWritableObjectInspector(primitiveType);longConverter = ObjectInspectorConverters.getConverter(currentOI, longOI);}break;default:throw new UDFArgumentException("The function my_count need INT OR BIGINT, but get " + primitiveType);}
}

c. 确定函数返回值类型

initialize() 需要 return 一个 ObjectInspector 实例，用于表示自定义UDF返回值类型。initialize() 的返回值决定了 evaluate() 的返回值类型。创建ObjectInspector时，不要用new的方式创建，应该用工厂模式去创建以保证相同类型的ObjectInspector只有一个实例，且同一个ObjectInspector可以在代码中多处被使用。

// 自定义UDF返回值类型为Long
return PrimitiveObjectInspectorFactory.writableLongObjectInspector;

完整的 initialize() 函数

public ObjectInspector initialize(ObjectInspector[] arguments) throws UDFArgumentException {int length = arguments.length;inputType = new PrimitiveObjectInspector.PrimitiveCategory[length];for (int i = 0; i < length; i++) {ObjectInspector currentOI = arguments[i];ObjectInspector.Category type = currentOI.getCategory();if (type != ObjectInspector.Category.PRIMITIVE) {throw new UDFArgumentException("The function my_count need PRIMITIVE Category, but get " + type);}PrimitiveObjectInspector.PrimitiveCategory primitiveType =((PrimitiveObjectInspector) currentOI).getPrimitiveCategory();inputType[i] = primitiveType;switch (primitiveType) {case INT:if (intConverter == null) {ObjectInspector intOI = PrimitiveObjectInspectorFactory.getPrimitiveWritableObjectInspector(primitiveType);intConverter = ObjectInspectorConverters.getConverter(currentOI, intOI);}break;case LONG:if (longConverter == null) {ObjectInspector longOI = PrimitiveObjectInspectorFactory.getPrimitiveWritableObjectInspector(primitiveType);longConverter = ObjectInspectorConverters.getConverter(currentOI, longOI);}break;default:throw new UDFArgumentException("The function my_count need INT OR BIGINT, but get " + primitiveType);}}return PrimitiveObjectInspectorFactory.writableLongObjectInspector;}

evaluate()方法是GenericUDF的核心方法，自定义UDF的实现逻辑。代码实现步骤可以分为三部分：参数接收；自定义UDF核心逻辑；返回处理结果。

第一步：参数接收

evaluate() 的参数就是自定义UDF 的参数。

/*** Evaluate the GenericUDF with the arguments.** @param arguments*          The arguments as DeferedObject, use DeferedObject.get() to get the*          actual argument Object. The Objects can be inspected by the*          ObjectInspectors passed in the initialize call.* @return The*/
public abstract Object evaluate(DeferredObject[] arguments)throws HiveException;

通过源码注释可知，DeferedObject.get() 可以获取参数的值。

/*** A Defered Object allows us to do lazy-evaluation and short-circuiting.* GenericUDF use DeferedObject to pass arguments.*/
public static interface DeferredObject {void prepare(int version) throws HiveException;Object get() throws HiveException;
};

再看看 DeferredObject 的源码，DeferedObject.get() 返回的是 Object，传入的参数不同，会是不同的Java类型。

第二步：自定义UDF核心逻辑

这一部分根据实际项目需求自行编写。

第三步：返回处理结果

这一步和 initialize() 的返回值一一对应，基本类型返回值有两种：Writable类型和 Java包装类型：

在 initialize 指定的返回值类型为 Writable类型时，在 evaluate() 中 return 的就应该是对应的 Writable实例。
在 initialize 指定的返回值类型为 Java包装类型时，在 evaluate() 中 return 的就应该是对应的 Java包装类实例。

evalute()示例

@Overridepublic Object evaluate(DeferredObject[] deferredObjects) throws HiveException {LongWritable out = new LongWritable();for (int i = 0; i < deferredObjects.length; i++) {PrimitiveObjectInspector.PrimitiveCategory type = this.inputType[i];Object param = deferredObjects[i].get();switch (type) {case INT:Object intObject = intConverter.convert(param);out.set(Math.addExact(out.get(), ((IntWritable) intObject).get()));break;case LONG:Object longObject = longConverter.convert(param);out.set(Math.addExact(out.get(), ((LongWritable) longObject).get()));break;default:throw new IllegalStateException("Unexpected type in MyCountUDF evaluate : " + type);}}return out;}

getDisplayString() 返回的是 explain 时展示的信息。这里不能return null，否则可能在运行时抛出空指针异常。

@Override
public String getDisplayString(String[] strings) {return "my_count(" + Joiner.on(", ").join(strings) + ")";
}

自定义GenericUDF完整示例

@Description(name="my_count",value="my_count(...) - count int or long type numbers",extended = "Example :\n    >select my_count(3, 5);\n    >8\n    >select my_count(3, 5, 25);\n    >33"
)
public class MyCountUDF extends GenericUDF {private PrimitiveObjectInspector.PrimitiveCategory[] inputType;private transient ObjectInspectorConverters.Converter intConverter;private transient ObjectInspectorConverters.Converter longConverter;@Overridepublic ObjectInspector initialize(ObjectInspector[] objectInspectors) throws UDFArgumentException {int length = objectInspectors.length;inputType = new PrimitiveObjectInspector.PrimitiveCategory[length];for (int i = 0; i < length; i++) {ObjectInspector currentOI = objectInspectors[i];ObjectInspector.Category type = currentOI.getCategory();if (type != ObjectInspector.Category.PRIMITIVE) {throw new UDFArgumentException("The function my_count need PRIMITIVE Category, but get " + type);}PrimitiveObjectInspector.PrimitiveCategory primitiveType =((PrimitiveObjectInspector) currentOI).getPrimitiveCategory();inputType[i] = primitiveType;switch (primitiveType) {case INT:if (intConverter == null) {ObjectInspector intOI = PrimitiveObjectInspectorFactory.getPrimitiveWritableObjectInspector(primitiveType);intConverter = ObjectInspectorConverters.getConverter(currentOI, intOI);}break;case LONG:if (longConverter == null) {ObjectInspector longOI = PrimitiveObjectInspectorFactory.getPrimitiveWritableObjectInspector(primitiveType);longConverter = ObjectInspectorConverters.getConverter(currentOI, longOI);}break;default:throw new UDFArgumentException("The function my_count need INT OR BIGINT, but get " + primitiveType);}}return PrimitiveObjectInspectorFactory.writableLongObjectInspector;}@Overridepublic Object evaluate(DeferredObject[] deferredObjects) throws HiveException {LongWritable out = new LongWritable();for (int i = 0; i < deferredObjects.length; i++) {PrimitiveObjectInspector.PrimitiveCategory type = this.inputType[i];Object param = deferredObjects[i].get();switch (type) {case INT:Object intObject = intConverter.convert(param);out.set(Math.addExact(out.get(), ((IntWritable) intObject).get()));break;case LONG:Object longObject = longConverter.convert(param);out.set(Math.addExact(out.get(), ((LongWritable) longObject).get()));break;default:throw new IllegalStateException("Unexpected type in MyCountUDF evaluate : " + type);}}return out;}@Overridepublic String getDisplayString(String[] strings) {return "my_count(" + Joiner.on(", ").join(strings) + ")";}
}

UDTF

UDTF函数作用都是输入一行数据，将该行数据拆分、并返回多行数据。不同的UDTF函数只是拆分的原理不同、作用的数据格式不同而已。

适用场景

流应用中对数据处理，如：字符串解析，hyperbase数据删除，时间段去重，时间段统计
数仓数集应用中需要将单行转换为多行，inceptor内置多种UDTF，如：explode，inline，json_tuple等

注意：返回UDTF结果的同时查询其他对象，须引用关键字 LATERAL VIEW

UDTF开发要点

1. 实现UDTF函数需要继承org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDTF

2. 然后重写/实现initialize, process, close三个方法

A. initialize初始化验证，返回字段名和字段类型

initialize初始化：UDTF首先会调用initialize方法，此方法返回UDTF的返回行的信息（返回个数，类型，名称）。initialize针对任务调一次，作用是定义输出字段的列名、和输出字段的数据类型。

initialize方法示例

@Override/*** 返回数据类型：StructObjectInspector* 定义输出数据的列名、和数据类型。*/public StructObjectInspector initialize(StructObjectInspector argOIs) throws UDFArgumentException {List<String> fieldNames = new ArrayList<String>(); //fieldNames为输出的字段名fieldNames.add("world");List<ObjectInspector> fieldOIs = new ArrayList<ObjectInspector>(); //类型,列输出类型fieldOIs.add(PrimitiveObjectInspectorFactory.javaStringObjectInspector);return ObjectInspectorFactory.getStandardStructObjectInspector(fieldNames, fieldOIs);}

B. 初始化完成后，调用process方法，对传入的参数进行处理，通过forword()方法把结果返回

process：初始化完成后，会调用process方法，对传入的参数进行处理，可以通过forword()方法把结果写出。process传入一行数据写出去多次，传入一行数据输出多行数据，如：mapreduce单词计数。process针对每行数据调用一次该方法。在initialize初始化的时候，定义输出字段的数据类型是集合，调用forward()将数据写入到一个缓冲区，写入缓冲区的数据也要是集合。

process方法示例

//数据的集合private List<String> dataList = new ArrayList<String>();/*** process(Object[] objects) 参数是一个数组，但是hive中的explode函数接受的是一个，一进多出* @param args* @throws HiveException*/public void process(Object[] args) throws HiveException {//我们现在的需求是传入一个数据，在传入一个分割符//1.获取数据String data = args[0].toString();//2.获取分割符String splitKey = args[1].toString();//3.切分数据,得到一个数组String[] words = data.split(splitKey);//4.想把words里面的数据全部写出去。类似在map方法中，通过context.write方法// 定义是集合、写出去是一个string，类型不匹配，写出也要写出一个集合for (String word : words) {//5.将数据放置集合，EG：传入"hello,world,hdfs"---->写出需要写n次，hello\worlddataList.clear();//清空数据集合dataList.add(word);//5.写出数据的操作forward(dataList);}}

C. 最后调用close()方法进行清理工作

最后close()方法调用，对需要清理的方法进行清理，close()方法针对整个任务调一次

UDTF DEMO

下面UDTF 实现的是字符串的分拆，多行输出

package io.transwarp.udtf;
import java.util.ArrayList;
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDFArgumentException;
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDFArgumentLengthException;
import org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException;
import org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDTF;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.ObjectInspector;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.ObjectInspectorFactory;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.StructObjectInspector;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.primitive.PrimitiveObjectInspectorFactory;
public class SplitUDF extends GenericUDTF{@Overridepublic void close() throws HiveException {// TODO Auto-generated method stub}@Overridepublic StructObjectInspector initialize(ObjectInspector[] arg0) throws UDFArgumentException {// TODO Auto-generated method stubif(arg0.length != 1){throw new UDFArgumentLengthException("SplitString only takes one argument");}if(arg0[0].getCategory() != ObjectInspector.Category.PRIMITIVE){throw new UDFArgumentException("SplitString only takes string as a parameter");}ArrayList<String> fieldNames = new ArrayList<>();ArrayList<ObjectInspector> fieldOIs = new ArrayList<>();fieldNames.add("col1");fieldOIs.add(PrimitiveObjectInspectorFactory.javaStringObjectInspector);fieldNames.add("col2");fieldOIs.add(PrimitiveObjectInspectorFactory.javaStringObjectInspector);return ObjectInspectorFactory.getStandardStructObjectInspector(fieldNames, fieldOIs);}@Overridepublic void process(Object[] arg0) throws HiveException {// TODO Auto-generated method stubString input = arg0[0].toString();String[] inputSplits = input.split("#");for (int i = 0; i < inputSplits.length; i++) {try {String[] result = inputSplits[i].split(":");forward(result);} catch (Exception e) {continue;}}}
}

执行效果如下：

如何使用UDTF

将UDTF打包后，放在inceptor server 所在节点之上（建议不要放在/user/lib/hive/lib/下），之后在连接inceptor执行以下命令，生成临时函数（server有效，重启inceptor失效）

add jar /tmp/timestampUDF.jar
drop temporary function timestamp_ms;
create temporary function timestamp_ms as 'io.transwarp.udf.ToTimestamp';select date, timestamp_ms(date) from table1;

UDAF

正如前面所说，UDAF是由用户自主定义的，虽然UDAF的使用可以方便对数据的运算处理，但是使用它的数量建议不要过多，因为UDAF的数量增长和性能下降成线性关系。另外，如果存在大量的嵌套UDAF，系统的性能也会降低，建议用户在可能的情况下写一个没有嵌套或者嵌套较少的UDAF实现相同功能来提高性能。

UDAF开发要点

1. 用户的UDAF必须继承了org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDAF；

2. 用户的UDAF必须包含至少一个实现了org.apache.hadoop.hive.ql.exec的静态类，诸如常见的实现了 UDAFEvaluator。

3. 一个计算函数必须实现的5个方法的具体含义如下：

- init()：主要是负责初始化计算函数并且重设其内部状态，一般就是重设其内部字段。一般在静态类中定义一个内部字段来存放最终的结果。
- iterate()：每一次对一个新值进行聚集计算时候都会调用该方法，计算函数会根据聚集计算结果更新内部状态。当输入值合法或者正确计算了，则就返回true。
- terminatePartial()：Hive需要部分聚集结果的时候会调用该方法，必须要返回一个封装了聚集计算当前状态的对象。
- merge()：Hive进行合并一个部分聚集和另一个部分聚集的时候会调用该方法。
- terminate()：Hive最终聚集结果的时候就会调用该方法。计算函数需要把状态作为一个值返回给用户。

UDAF DEMO

下面的UDAF DEMO目标是实现找到最大值功能，以表中某一字段为参数，返回最大值。

package udaf.transwarp.io;
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDAF;
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDAFEvaluator;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;//UDAF是输入多个数据行，产生一个数据行
//用户自定义的UDAF必须是继承了UDAF，且内部包含多个实现了exec的静态类
public class MaxiNumber extends UDAF{public static class MaxiNumberIntUDAFEvaluator implements UDAFEvaluator{//最终结果private IntWritable result;//负责初始化计算函数并设置它的内部状态，result是存放最终结果的@Overridepublic void init() {result=null;}//每次对一个新值进行聚集计算都会调用iterate方法public boolean iterate(IntWritable value){if(value==null)return false;if(result==null)result=new IntWritable(value.get());elseresult.set(Math.max(result.get(), value.get()));return true;}//Hive需要部分聚集结果的时候会调用该方法//会返回一个封装了聚集计算当前状态的对象public IntWritable terminatePartial(){return result;}//合并两个部分聚集值会调用这个方法public boolean merge(IntWritable other){return iterate(other);}//Hive需要最终聚集结果时候会调用该方法public IntWritable terminate(){return result;}}
}

UDF 的打包与使用

操作前提

将开发好自定义UDF函数的项目打包成jar包，注意：jar 包中的自定义UDF 类名，不能和现有UDF 类，在包名+类名上，完全相同。

部署方式

常见的UDF部署方式有以下三种：

把UDF固化到image里，重新打image（推荐）；
其次是通过创建临时UDF（add jar + temporary function）的方式；
创建永久UDF（hdfs jar+permanent function）的方式（可行，但不是很推荐）；

方式一固化UDF

视频示例（仅作示范，详情查看下方文字）

此方式的核心逻辑是把UDF jar包放到image的/usr/lib/inceptor/下面，重新制作image。具体步骤如下：

以更换inceptor中的inceptor_2.10-1.1.0-transwarp-6.1.0.jar为例：

1. 进入inceptor image

docker run -it <inceptor_image_id> bash

2. 打开另一个terminal

3. 替换container中的jar包

docker cp <jar包名称> <container_id>:/usr/lib/inceptor/ <jar包名称>

4. commit修改记录

docker commit <container_id> REPOSITORY:TAG

5. 打开manager管理页面重新启动inceptor服务

6.重启完成后即可查看quark server的pod下/usr/lib/inceptor/是否有新增的jar包

方式二创建临时UDF

视频示例（仅作示范，详情查看下方文字）

1. 查看已存在jar包

LIST JAR;

2. 添加jar包

ADD JAR[S] <local_path>;
// Local_path是jar包所在Inceptor server节点的路径。

3. 创建临时UDF

CREATE TEMPORARY FUNCTION [<db_name>.]<function_name> AS <class_name>;

临时UDF在Inceptor重启后失效。如果需要更新临时UDF，需要重启Inceptor重新创建该临时UDF。

示例：

4. 验证临时UDF

SELECT [<db_name>.]<function_name>() FROM SYSTEM.DUAL;

5. 删除临时UDF

DROP TEMPORARY FUNCTION <if exists> <function_name>;

方式三创建永久UDF

建议优先选取前两种方式，此方式虽然可行但不推荐，故仅介绍基础命令，暂无视频提供。

1. 查看已存在jar包

LIST JAR;

2. 添加jar包

ADD JAR[S] <local_or_hdfs_path>;
//Local_path是Inceptor server节点的路径。保证hive用户对jar所在的目录有读权限。

3. 创建永久UDF

CREATE PERMANENT FUNCTION [<db_name>.]<function_name> AS <class_name>;

如果Inceptor不在local mode，那么资源的地址也必须是非本地URI，比如HDFS地址。

4. 验证永久UDF

SELECT [<db_name>.]<function_name>() FROM SYSTEM.DUAL;

5. 删除永久UDF

DROP PERMANENT FUNCTION <if exists> <function_name>;