本文主要向大家介绍了【云计算】Hive之自定义UDAF函数解析，通过具体的内容向大家展现，希望对大家学习云计算有所帮助。

关于Hive自定义函数UDF的相关信息，请参考博文《Hive之——自定义函数》

用户自定义聚合函数，用户提供的多个入参通过聚合计算(求和、求最大值、求最小值)得到一个聚合计算结果的函数。

问题：UDF也可以提供输入多个参数然后输出一个结果的运算，比如加法运算add(3，5)，add这个UDF需要实现UDF的evaluate方法,那么UDF和UDAF的实质分别究竟是什么？

Double evaluate(Double a, Double b)  

1.什么是UDAF

UDF只能实现一进一出的操作，如果需要实现多进一出，则需要实现UDAF。比如： Hive查询数据时，有些聚类函数在HQL没有自带，需要用户自定义实现； 用户自定义聚合函数: Sum, Average

2.实现UFAF的步骤

引入如下两下类

import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDAF

import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDAFEvaluator

函数类需要继承UDAF类，计算类Evaluator实现UDAFEvaluator接口 Evaluator需要实现UDAFEvaluator的init、iterate、terminatePartial、merge、terminate这几个函数。

a）init函数实现接口UDAFEvaluator的init函数。

b）iterate接收传入的参数，并进行内部的迭代。其返回类型为boolean。

c）terminatePartial无参数，其为iterate函数遍历结束后，返回遍历得到的数据，terminatePartial类似于 hadoop的Combiner。

d）merge接收terminatePartial的返回结果，进行数据merge操作，其返回类型为boolean。

e）terminate返回最终的聚集函数结果。

3.实例

计算平均数

package hive.udaf;
 
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDAF;
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDAFEvaluator;
 
public class Avg extends UDAF {
    public static class AvgState {
        private long mCount;
        private double mSum;
 
    }
 
    public static class AvgEvaluator implements UDAFEvaluator {
        AvgState state;
 
        public AvgEvaluator() {
            super();
            state = new AvgState();
            init();
        }
 
        /**
         * init函数类似于构造函数，用于UDAF的初始化
         */
        public void init() {
            state.mSum = 0;
            state.mCount = 0;
        }
 
        /**
         * iterate接收传入的参数，并进行内部的轮转。其返回类型为boolean * * @param o * @return
         */
 
        public boolean iterate(Double o) {
            if (o != null) {
                state.mSum += o;
                state.mCount++;
            }
            return true;
        }
 
        /**
         * terminatePartial无参数，其为iterate函数遍历结束后，返回轮转数据， * terminatePartial类似于hadoop的Combiner * * @return
         */
 
        public AvgState terminatePartial() {
            // combiner
            return state.mCount == 0  null : state;
        }
 
        /**
         * merge接收terminatePartial的返回结果，进行数据merge操作，其返回类型为boolean * * @param o * @return
         */
 
        public boolean merge(AvgState avgState) {
            if (avgState != null) {
                state.mCount += avgState.mCount;
                state.mSum += avgState.mSum;
            }
            return true;
        }
 
        /**
         * terminate返回最终的聚集函数结果 * * @return
         */
        public Double terminate() {
            return state.mCount == 0  null : Double.valueOf(state.mSum / state.mCount);
        }
    }
}

4. Hive中使用UDAF

将java文件编译成udaf_avg.jar 进入hive客户端添加jar包

hive>add jar /home/hadoop/udaf_avg.jar

创建临时函数

hive>create temporary function udaf_avg 'hive.udaf.Avg'

查询语句

hive>select udaf_avg(people.age) from people

销毁临时函数

hive>drop temporary function udaf_avg

5. 总结

通过上面的介绍，可以看到UDAF的用法与UDF的区别了，UDF虽然可以接收多个入参，但是参数个数是固定的(其实也可以不固定，只要evaluate方法的参数类型是变长参数即可，但是一般不这么用)，而UDAF的入参是元素个数不固定的集合，这个集合只要可遍历(使用Evaluator的iterate方法遍历)即可，上面的入参是people表的所有age列。

UDF是对只有单条记录的列进行的计算操作，而UDFA则是用户自定义的聚类函数，是基于表的所有记录进行的计算操作。

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