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MaxCompute UDF

开发流程 使用Java代码编写MaxCompute UDF时，开发流程如下。 配置pom依赖 使用Maven编写代码时，需要先在Pom文件中添加代码相关SDK依赖，确保后续编写的代码可编译成功。...创建MaxCompute UDF 基于上传的JAR包资源创建自定义函数。 调用MaxCompute UDF 在查询数据代码中调用自定义函数。...Java UDF使用示例 兼容Hive Java UDF示例 注意事项 使用兼容的Hive UDF时，您需要注意： 在MaxCompute上使用add jar命令添加Hive UDF的资源时，您需要指定所有...操作步骤 将Hive UDF代码示例通过Hive平台编译为JAR包，执行如下命令将Hive UDF JAR包添加为MaxCompute资源。 --添加资源。...查询语义解析阶段会检查不符合函数签名定义的用法，检查到类型不匹配时会报错。具体格式如下。 'arg_type_list -> type_list' 其中： type_list：表示返回值的数据类型。

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hive面试题汇总

Hive的metastore的三种模式 内嵌Derby⽅式 这个是Hive默认的启动模式，⼀般⽤于单元测试，这种存储⽅式有⼀个缺点：在同⼀时间只能有⼀个进程连接使⽤数据库。...配置mapred.reduce.tasks=[nums]可以对输出的数据执⾏归并排序。...遍历AST,⽣成基本查询单元QueryBlock.QueryBlock是⼀条SQL最基本的组成单元，包括三个部分：输⼊源，计算过程，输出....UDF分为两⼤类：UDAF（⽤户⾃定义聚合函数）和UDTF（⽤户⾃定义表⽣成函数）。 Hive有两个不同的接⼝编写UDF程序。⼀个是基础的UDF接⼝，⼀个是复杂的GenericUDF接⼝。...Impala 和 hive 的查询有哪些区别 Impala是基于Hive的⼤数据实时分析查询引擎，直接使⽤Hive的元数据库Metadata,意味着impala元数据都存储在Hive的metastore

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    大数据平台建设 —— SQL查询引擎之Presto

    大数据查询引擎Presto简介 SQL on Hadoop： Hive的出现让技术人员可以通过类SQL的方式对批量数据进行查询，而不用开发MapReduce程序 MapReduce计算过程中大量的中间结果磁盘落地使运行效率较低...Hive、 Mysq|都 是数据源。Presto可 以连接多个Hive和多个Mysql。...---- 通过Jdbc操作Presto 在上一小节中，简单演示了使用presto-client操作presto-server，本小节则演示下如何通过编写代码以JDBC的方式操作presto-server...---- Presto UDF开发之Scalar函数 与Hive和Spark SQL一样，Presto也支持用户自定义函数（UDF）。..."" : value.toStringUtf8()) ); } } 编写一个Plugin的实现类，在getFunctions方法中添加我们开发的UDF函数。

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    Hive UDFUDAF 总结

    相比于UDF,GenericUDF有两个优势 可以接受复杂的参数类型,返回复杂类型 可以接受变长参数个数(参数数组) extends UDF UDF类型的编写相对比较简单,父类源码github位置,简易示例如下...Writable 虽然简单,但是仔细分析一下源码,如何使用 evaluate 方法,从UDF父类中可以看到主要操作了 UDFMethodResolver....Generic: 这是Hive社区推荐的新的写法,以抽象类代替原有的接口.新的抽象类org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.AbstractGenericUDAFResolver...通用UDAF 通用UDAF的编写主要如下两步: 编写resolver类,resolver负责类型检查,操作符重载.类继承org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.AbstractGenericUDAFResolver...编写evaluator类.evaluator真正实现UDAF的逻辑.通常来说,实现org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDAFEvaluator,包括几个必须实现的抽象方法

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    Flink 1.11：更好用的流批一体 SQL 引擎

    Flink SQL 提供了各种异构数据源的联合查询。开发者可以很方便地在一个程序中通过 SQL 编写复杂的分析查询。...易用性的提升主要体现在以下几个方面： 更方便的追加或修改表定义 灵活的声明动态的查询参数 加强和统一了原有 TableEnv 上的 SQL 接口 简化了 connector 的属性定义 对 Hive 的...如果我想覆盖或者排除某些属性该如何操作？这是一个好问题，Flink LIKE 语法提供了非常灵活的表属性操作策略。...pageId=134745878 Hive 语法兼容加强 从 1.11 开始，Flink SQL 将 Hive parser 模块独立出来，用以兼容 Hive 的语法，目前 DDL 层面，DB、Table...例如，下面的样例展示了如何定义向量化的 Python 标量函数以及在 python table api 中的应用： @udf(input_types=[DataTypes.BIGINT(), DataTypes.BIGINT

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    Hive自定义UDF函数详解

    二、UDF种类 UDF：操作单个数据行，产生单个数据行； UDAF：操作多个数据行，产生一个数据行； UDTF：操作一个数据行，产生多个数据行一个表作为输出； 三、如何自定义UDF 1.编写UDF函数...中使用myudf()； 四、自定义实现UDF和UDTF 4.1 需求 1）UDF，自定义一个函数，并且实现把列中的数据由小写转换成大写 2）UDTF，拆分一个表中的name字段，以|为分割，分成不同的列...表中插入数据: insert into t_user values(1,'Ba|qz'); insert into t_user values(1,'xa'); 4.4 UDF函数编写 UDF函数需要继承...，evaluate方法是在DefaultUDFMethodResolver中进行配置,默认绑定的是evaluate方法。...2）evaluate方法必须有返回值，返回类型以及方法参数可以是Java数据或相应的Writable类。

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    0769-7.0.3-如何在Kerberos环境下用Ranger完成对Hive的行过滤及列脱敏

    文档编写目的 本篇文章主要介绍如何在CDP DC7.0.3集群中使用Ranger在Hive中进行行过滤及列脱敏，行级别的过滤相当于一个强制性的where子句，例如在订单表中，员工仅被允许查看自己所在地区的订单...2.查询t1表进行测试 ? 3.4 Hash 将所有字符替换为整个单元格的值对应的哈希 1.修改策略，使用name列进行测试 ? ? 修改完成后保存策略 2.查询t1表进行测试 ?...总结 1.Hive的行过滤可以对同一张表针对不同用户配置多个条件，可以满足实际场景的很多需要，例如在访问该表时不同的租户只能看到自己的数据。 2.Hive的行过滤有助于简化Hive查询。...配置了行过滤相当于提供默认的where子句，Hive每次尝试访问数据时都会应用该条件，这有助于简化Hive查询的编写，不需要再将where子句添加到原本的查询语句中。...5.在使用Date进行列脱敏时，Hive中对应字段的格式需要是时间类型，在测试中使用的date类型。 6.在对列进行脱敏时，除了使用指定的选项外，还可以用自定义的表达式或者UDF来进行脱敏。

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    Hive中的UDF是什么？请解释其作用和使用方法。

    UDF可以用于在Hive查询中执行自定义的计算、转换和操作。 UDF的作用： UDF的主要作用是扩展Hive的功能，使用户能够根据自己的需求定义和使用自定义函数。...通过编写UDF，用户可以实现自己的业务逻辑和数据处理需求，从而更灵活地操作和处理数据。 UDF的使用方法： 下面是一个使用Java编写的简单示例，展示了如何创建和使用一个简单的UDF。...接下来，我们需要将这个Java类编译成一个JAR文件，并将其添加到Hive的classpath中。 然后，我们可以在Hive中注册这个UDF，并在查询中使用它。...通过编写UDF，我们可以根据自己的需求来定义和使用自定义函数。...在使用UDF时，我们需要编写相应的代码并将其编译成JAR文件，然后将其添加到Hive的classpath中，并在Hive中注册和使用这些UDF。

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    0765-7.0.3-如何在Kerberos环境下用Ranger对Hive中的列使用自定义UDF脱敏

    文档编写目的 在前面的文章中介绍了用Ranger对Hive中的行进行过滤以及针对列进行脱敏，在生产环境中有时候会有脱敏条件无法满足的时候，那么就需要使用自定义的UDF来进行脱敏，本文档介绍如何在Ranger...中配置使用自定义的UDF进行Hive的列脱敏。...2.使用测试用户查询t1表 ?...2.使用hive用户创建UDF函数 ? 3.测试UDF函数的使用 ? 4.使用测试用户登录Hive并使用UDF函数，提示没有权限 ? 5.创建策略，授予测试用户使用该UDF函数的权限 ? ?...6.再次使用测试用户进行验证，使用UDF函数成功 ? 2.3 配置使用自定义的UDF进行列脱敏 1.配置脱敏策略，使用自定义UDF的方式对phone列进行脱敏 ? ?

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    HiveQL快速使用

    = true hive dfs 在hive中执行hadoop命令，只要去掉hadoop，只以dfs开头就行 dfs -ls dfs -put /data /user/pcap/data 同时要注意hive...从表中读取数据，执行where条件，以col1，col2列的值做成组合key，其他列值作为value，然后在把数据传到同一个reduce中，根据需要的排序方式进行。...执行流程 从表中读取数据，执行where条件，以col1列分组，把col列的内容作为key，其他列值作为value，上传到reduce，在reduce端执行聚合操作和having过滤。...hive函数 有类似mysql函数，count(),sin(),exp()，sum()等 UDF 编写Apache Hive用户自定义函数（UDF）有两个不同的接口，一个非常简单，另一个复杂 简单API...操作内嵌数据结构，如Map，List和Set 用简单UDF API来构建一个UDF只涉及到编写一个类继承实现一个方法（evaluate），以下是示例： class SimpleUDFExample

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    Note_Spark_Day08：Spark SQL(Dataset是什么、外部数据源、UDF定义和分布式SQL引擎)

    集成Hive，从Hive表读取数据分析，也可以将数据保存到Hive表，企业中使用最多 使用Hive框架进行数据管理，使用SparkSQL分析处理数据 3、自定义UDF函数 2种方式，分别在SQL...表中读取数据，需要设置连接数据库相关信息，基本属性选项如下： 10-[掌握]-外部数据源之集成Hive（spark-shell） ​ Spark SQL模块从发展来说，从Apache Hive框架而来...# 直接运行如下命令，启动HiveMetaStore服务 [root@node1 ~]# hive-daemon.sh metastore 第三步、连接HiveMetaStore服务配置文件hive-site.xml...函数在SQL和DSL中使用 SparkSQL与Hive一样支持定义函数：UDF和UDAF，尤其是UDF函数在实际项目中使用最为广泛。.../ 应用结束，关闭资源 spark.stop() } } 14-[了解]-分布式SQL引擎之spark-sql交互式命令行 回顾一下，如何使用Hive进行数据分析的，提供哪些方式交互分析？？

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    一览美图数据开发与SQL解析

    接着 Scheduler 初始化任务实例 Workflow，加载配置信息，Workflow 初始化任务配置的插件（SourcePlugin、TargetPlugin 以及 Udf）。...先来看看 Hive 的简要架构图，在 Hive 的架构中，Compiler 完成 HQL 查询语句从语法解析、语义解析、编译、优化以及生成查询计划等工作。 ?...图 7 *AST：抽象语法树；QB：查询基本单元QueryBlock；OP Tree：执行操作树；Task Tree：任务树。...原因是 Hive 中所有查询的数据均会保存在 HDFS 临时的文件中，无论是中间的子查询还是查询最终的结果，Insert 语句最终会将数据写入表所在的 HDFS 目录下。 2....遍历 QueryBlock，翻译为执行操作树 OperatorTree 该步骤是把查询单元 QB 转换操作树。

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    Hadoop数据分析平台实战——140Hive函数以及自定义函数讲解离线数据分析平台实战——140Hive函数以及自定义函数讲解

    HQL支持三种方式来进行功能的扩展(只支持使用java编写实现自定义函数)，分别是：UDF(User-Defined Function)、UDAF(User-Defined Aggregate Function...实现自定义UDF要求继承类org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF，并且在自定义UDF类中重载实现evaluate方法，我们可以通过重载多个evaluate方法达到函数参数多样化的需求...； FINAL：从部分数据聚合到全部数据聚合，会调用方法merge和terminate； COMPLETE：从原始数据到全部数据聚合，会调用方法iterate和terminate。...要求继承类org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDTF， 实现方法： initialize(返回返回值的参数类型)、process具体的处理方法...修改hive源文件$HIVE_HOME/src/ql/src/java/org/apache/hadoop/hive/ql/exec/FunctionRegistry.java，添加import com.beifeng.ql.udf.UDFTest

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    Hive中常用的一些配置操作（日志，显示等操作）

    1.修改默认的数据仓库位置，在hive-site.xml文件中配置如下参数：      hive.metastore.warehouse.dir      ....指定log日志的现实级别，修改如下参数： hive.root.logger=INFO,DRFA 4.在HIve的 cli命令行上显示当前数据库，以及查询表的行头信息，在hive-site.xml文件下增加如下参数...，改配置只对本次会话起作用。...        以脚本的方式执行SQL语句 bin/hive  -f    /usr/datas/hiveq.sql    >      /usr/data/result.txt     将执行结果写入指定的文件中...编程实用方式：     1>第一种方式:将编写的java打包成jar文件，然后在hive客户端执行如下命令： add  jar  /usr/datas/hiveudf.jar         添加jar

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