为什么用了udftype,hive还是做了谓词下推
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最近感受了hive的udf函数的强大威力了,不仅可以使用很多已经有的udf函数,还可以自己定义符合业务场景的udf函数,下面就说一下如何写udf/udaf/udtf函数,算是一个入门介绍吧。
First, you need to create a new class that extends UDF, with one or more methods named evaluate.
package com.example.hive.udf;
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;
import org.apache.hadoop.io.Text;
public final class Lower extends UDF {
public Text evaluate(final Text s) {
if (s == null) { return null; }
return new Text(s.toString().toLowerCase());
}
}
After compiling your code to a jar, you need to add this to the hive classpath.
add jar my_jar.jar;
Once hive is started up with your jars in the classpath, the final step is to register your function
create temporary function my_lower as 'com.example.hive.udf.Lower';
上面主要描述了实现一个udf的过程,首先自然是实现一个UDF函数,然后编译为jar并加入到hive的classpath中,最后创建一个临时变量名字让hive中调用。转载,仅供参考。
First, you need to create a new class that extends UDF, with one or more methods named evaluate.
package com.example.hive.udf;
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;
import org.apache.hadoop.io.Text;
public final class Lower extends UDF {
public Text evaluate(final Text s) {
if (s == null) { return null; }
return new Text(s.toString().toLowerCase());
}
}
After compiling your code to a jar, you need to add this to the hive classpath.
add jar my_jar.jar;
Once hive is started up with your jars in the classpath, the final step is to register your function
create temporary function my_lower as 'com.example.hive.udf.Lower';
上面主要描述了实现一个udf的过程,首先自然是实现一个UDF函数,然后编译为jar并加入到hive的classpath中,最后创建一个临时变量名字让hive中调用。转载,仅供参考。
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