1. UDTF介紹

UDTF(User-Defined Table-Generating Functions) 用來解決 輸入一行輸出多行(On-to-many maping) 的需求。

2. 編寫自己需要的UDTF

繼承org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDTF,實現initialize, process, close三個方法。

UDTF首先會調用initialize方法，此方法返回UDTF的返回行的信息（返回個數，類型）。

初始化完成後，會調用process方法,真正的處理過程在process函數中，在process中，每一次forward()調用產生一行；如果產生多列可以將多個列的值放在一個數組中，然後將該數組傳入到forward()函數。

最後close()方法調用，對需要清理的方法進行清理。

下面是我寫的一個用來切分”key:value;key:value;”這種字符串，返回結果為key, value兩個字段。供參考：

import java.util.ArrayList;

 import org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDTF;
 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.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 ExplodeMap extends GenericUDTF{

     @Override
     public void close() throws HiveException {
         // TODO Auto-generated method stub    
     }

     @Override
     public StructObjectInspector initialize(ObjectInspector[] args)
             throws UDFArgumentException {
         if (args.length != 1) {
             throw new UDFArgumentLengthException("ExplodeMap takes only one argument");
         }
         if (args[0].getCategory() != ObjectInspector.Category.PRIMITIVE) {
             throw new UDFArgumentException("ExplodeMap takes string as a parameter");
         }

         ArrayList<String> fieldNames = new ArrayList<String>();
         ArrayList<ObjectInspector> fieldOIs = new ArrayList<ObjectInspector>();
         fieldNames.add("col1");
         fieldOIs.add(PrimitiveObjectInspectorFactory.javaStringObjectInspector);
         fieldNames.add("col2");
         fieldOIs.add(PrimitiveObjectInspectorFactory.javaStringObjectInspector);

         return ObjectInspectorFactory.getStandardStructObjectInspector(fieldNames,fieldOIs);
     }

     @Override
     public void process(Object[] args) throws HiveException {
         String input = args[0].toString();
         String[] test = input.split(";");
         for(int i=0; i<test.length; i++) {
             try {
                 String[] result = test[i].split(":");
                 forward(result);
             } catch (Exception e) {
                 continue;
             }
         }
     }
 }

3. 使用方法

UDTF有兩種使用方法，一種直接放到select後面，一種和lateral view一起使用。

1：直接select中使用

select explode_map(properties) as (col1,col2) from src;

不可以添加其他字段使用

select a, explode_map(properties) as (col1,col2) from src

不可以嵌套調用

select explode_map(explode_map(properties)) from src

不可以和group by/cluster by/distribute by/sort by一起使用

select explode_map(properties) as (col1,col2) from src group by col1, col2

2：和lateral view一起使用

select src.id, mytable.col1, mytable.col2 from src lateral view explode_map(properties) mytable as col1, col2;

此方法更為方便日常使用。執行過程相當於單獨執行了兩次抽取，然後union到一個表裏。

參考文檔

http://wiki.apache.org/hadoop/Hive/LanguageManual/UDF
http://wiki.apache.org/hadoop/Hive/DeveloperGuide/UDTF
http://www.slideshare.net/pauly1/userdefined-table-generating-functions

轉自 http://blog.csdn.net/tylgoodluck/article/details/7003083

編寫自己的UDTF