本篇概览

• 本文是《hive学习笔记》的第十篇，前文实践过UDF的开发、部署、使用，那个UDF适用于一进一出的场景，例如将每条记录的指定字段转为大写；
• 除了一进一出，在使用group by的SQL中，多进一出也是常见场景，例如hive自带的avg、sum都是多进一出，这个场景的自定义函数叫做用户自定义聚合函数(User Defiend Aggregate Function，UDAF)，UDAF的开发比一进一出要复杂一些，本篇文章就一起来实战UDAF开发；
• 本文开发的UDAF名为udf_fieldlength ，用于group by的时候，统计指定字段在每个分组中的总长度；

准备工作

1. 在一些旧版的教程和文档中，都会提到UDAF开发的关键是继承UDAF.java；
2. 打开hive-exec的1.2.2版本源码，却发现UDAF类已被注解为Deprecated；
3. UDAF类被废弃后，推荐的替代品有两种：实现GenericUDAFResolver2接口，或者继承AbstractGenericUDAFResolver类；
4. 现在新问题来了：上述两种替代品，咱们在做UDAF的时候该用哪一种呢？
5. 打开AbstractGenericUDAFResolver类的源码瞅一眼，如下所示，是否有种恍然大悟的感觉，这个类自身就是GenericUDAFResolver2接口的实现类：

public abstract class AbstractGenericUDAFResolver
    implements GenericUDAFResolver2
{

  @SuppressWarnings("deprecation")
  @Override
  public GenericUDAFEvaluator getEvaluator(GenericUDAFParameterInfo info)
    throws SemanticException {

    if (info.isAllColumns()) {
      throw new SemanticException(
          "The specified syntax for UDAF invocation is invalid.");
    }

    return getEvaluator(info.getParameters());
  }

  @Override
  public GenericUDAFEvaluator getEvaluator(TypeInfo[] info) 
    throws SemanticException {
    throw new SemanticException(
          "This UDAF does not support the deprecated getEvaluator() method.");
  }
}

5. 既然源码都看了，也就没啥好纠结的了，继承父类还是实现接口都可以，您自己看着选吧，我这里选的是继承AbstractGenericUDAFResolver类；

关于UDAF的四个阶段

• 在编码前，要先了解UDAF的四个阶段，定义在GenericUDAFEvaluator的Mode枚举中：

1. COMPLETE：如果mapreduce只有map而没有reduce，就会进入这个阶段；
2. PARTIAL1：正常mapreduce的map阶段；
3. PARTIAL2：正常mapreduce的combiner阶段；
4. FINAL：正常mapreduce的reduce阶段；

每个阶段被调用的方法

• 开发UDAF时，要继承抽象类GenericUDAFEvaluator，里面有多个抽象方法，在不同的阶段，会调用到这些方法中的一个或多个；
• 下图对每个阶段调用了哪些方法说得很清楚：

• 下图对顺序执行的三个阶段和涉及方法做了详细说明：

• 以上两张图片的出处都是kent7306的文章《Hive UDAF开发详解》，地址：https://blog.csdn.net/kent7306/article/details/50110067
• 上面两幅图将抽象方法和每个阶段的关系都梳理得很清晰了，接下来咱们开始编码；

源码下载

1. 如果您不想编码，可以在GitHub下载所有源码，地址和链接信息如下表所示：

2. 这个git项目中有多个文件夹，本章的应用在hiveudf文件夹下，如下图红框所示：

UDAF开发步骤简述

开发UDAF分为以下几步：

1. 新建类FieldLengthAggregationBuffer，用于保存中间结果，该类需继承AbstractAggregationBuffer；
2. 新建类FieldLengthUDAFEvaluator，用于实现四个阶段中会被调用的方法，该类需继承GenericUDAFEvaluator；
3. 新建类FieldLength，用于在hive中注册UDAF，里面会实例化FieldLengthUDAFEvaluator，该类需继承AbstractGenericUDAFResolver；
4. 编译构建，得到jar；
5. 在hive添加jar；
6. 在hive注册函数；

接下来就按照上述步骤开始操作；

开发

1. 打开前文新建的hiveudf工程，新建FieldLengthAggregationBuffer.java，这个类的作用是缓存中间计算结果，每次计算的结果都放入这里面，被传递给下个阶段，其成员变量value用来保存累加数据：

package com.bolingcavalry.hiveudf.udaf;

import org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDAFEvaluator;
import org.apache.hadoop.hive.ql.util.JavaDataModel;

public class FieldLengthAggregationBuffer extends GenericUDAFEvaluator.AbstractAggregationBuffer {

    private Integer value = 0;

    public Integer getValue() {
        return value;
    }

    public void setValue(Integer value) {
        this.value = value;
    }

    public void add(int addValue) {
        synchronized (value) {
            value += addValue;
        }
    }

    /**
     * 合并值缓冲区大小，这里是用来保存字符串长度，因此设为4byte
     * @return
     */
    @Override
    public int estimate() {
        return JavaDataModel.PRIMITIVES1;
    }
}

2. 新建FieldLengthUDAFEvaluator.java，里面是整个UDAF逻辑实现，关键代码已经添加了注释，请结合前面的图片来理解，核心思路是iterate将当前分组的字段处理完毕，merger把分散的数据合并起来，再由terminate决定当前分组计算结果：

package com.bolingcavalry.hiveudf.udaf;

import org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException;
import org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDAFEvaluator;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.ObjectInspector;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.ObjectInspectorFactory;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.PrimitiveObjectInspector;

/**
 * @Description: 这里是UDAF的实际处理类
 * @author: willzhao E-mail: zq2599@gmail.com
 * @date: 2020/11/4 9:57
 */
public class FieldLengthUDAFEvaluator extends GenericUDAFEvaluator {

    PrimitiveObjectInspector inputOI;

    ObjectInspector outputOI;

    PrimitiveObjectInspector integerOI;

    /**
     * 每个阶段都会被执行的方法，
     * 这里面主要是把每个阶段要用到的输入输出inspector好，其他方法被调用时就能直接使用了
     * @param m
     * @param parameters
     * @return
     * @throws HiveException
     */
    @Override
    public ObjectInspector init(Mode m, ObjectInspector[] parameters) throws HiveException {
        super.init(m, parameters);

        // COMPLETE或者PARTIAL1，输入的都是数据库的原始数据
        if(Mode.PARTIAL1.equals(m) || Mode.COMPLETE.equals(m)) {
            inputOI = (PrimitiveObjectInspector) parameters[0];
        } else {
            // PARTIAL2和FINAL阶段，都是基于前一个阶段init返回值作为parameters入参
            integerOI = (PrimitiveObjectInspector) parameters[0];
        }

        outputOI = ObjectInspectorFactory.getReflectionObjectInspector(
                Integer.class,
                ObjectInspectorFactory.ObjectInspectorOptions.JAVA
        );

        // 给下一个阶段用的，即告诉下一个阶段，自己输出数据的类型
        return outputOI;
    }

    public AggregationBuffer getNewAggregationBuffer() throws HiveException {
        return new FieldLengthAggregationBuffer();
    }

    /**
     * 重置，将总数清理掉
     * @param agg
     * @throws HiveException
     */
    public void reset(AggregationBuffer agg) throws HiveException {
        ((FieldLengthAggregationBuffer)agg).setValue(0);
    }

    /**
     * 不断被调用执行的方法，最终数据都保存在agg中
     * @param agg
     * @param parameters
     * @throws HiveException
     */
    public void iterate(AggregationBuffer agg, Object[] parameters) throws HiveException {
        if(null==parameters || parameters.length<1) {
            return;
        }

        Object javaObj = inputOI.getPrimitiveJavaObject(parameters[0]);

        ((FieldLengthAggregationBuffer)agg).add(String.valueOf(javaObj).length());
    }

    /**
     * group by的时候返回当前分组的最终结果
     * @param agg
     * @return
     * @throws HiveException
     */
    public Object terminate(AggregationBuffer agg) throws HiveException {
        return ((FieldLengthAggregationBuffer)agg).getValue();
    }

    /**
     * 当前阶段结束时执行的方法，返回的是部分聚合的结果（map、combiner）
     * @param agg
     * @return
     * @throws HiveException
     */
    public Object terminatePartial(AggregationBuffer agg) throws HiveException {
        return terminate(agg);
    }

    /**
     * 合并数据，将总长度加入到缓存对象中（combiner或reduce）
     * @param agg
     * @param partial
     * @throws HiveException
     */
    public void merge(AggregationBuffer agg, Object partial) throws HiveException {

        ((FieldLengthAggregationBuffer) agg).add((Integer)integerOI.getPrimitiveJavaObject(partial));
    }
}

3. 最后是FieldLength.java，该类注册UDAF到hive时用到的，负责实例化FieldLengthUDAFEvaluator，给hive使用：

package com.bolingcavalry.hiveudf.udaf;

import org.apache.hadoop.hive.ql.parse.SemanticException;
import org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.AbstractGenericUDAFResolver;
import org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDAFEvaluator;
import org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDAFParameterInfo;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.typeinfo.TypeInfo;

public class FieldLength extends AbstractGenericUDAFResolver {
    @Override
    public GenericUDAFEvaluator getEvaluator(GenericUDAFParameterInfo info) throws SemanticException {
        return new FieldLengthUDAFEvaluator();
    }

    @Override
    public GenericUDAFEvaluator getEvaluator(TypeInfo[] info) throws SemanticException {
        return new FieldLengthUDAFEvaluator();
    }
}

至此，编码完成，接下来是部署和体验；

部署和体验

本次部署的注册方式是临时函数，如果您想注册为永久函数，请参考前文；

1. 在pom.xml所在目录执行mvn clean package -U，即可编译构建；
2. 在target目录得到文件hiveudf-1.0-SNAPSHOT.jar；
3. 上传到hive服务器，我这里是放在/home/hadoop/udf目录；
4. 进入hive会话，执行以下命令添加jar：

add jar /home/hadoop/udf/hiveudf-1.0-SNAPSHOT.jar;

5. 执行以下命令注册：

create temporary function udf_fieldlength as 'com.bolingcavalry.hiveudf.udaf.FieldLength';

6. 找一个适合执行group by的表试试，我这里是前面的文章中创建的address表，完整数据如下：

hive> select * from address;
OK
1	guangdong	guangzhou
2	guangdong	shenzhen
3	shanxi	xian
4	shanxi	hanzhong
6	jiangshu	nanjing

7. 执行下面的SQL：

select province, count(city), udf_fieldlength(city) from address group by province;

执行结果如下，可见guangdong的guangzhou和shenzhen总长度为17，jiangsu的nanjing为7，shanxi的xian和hanzhong总长度12，符合预期：

Total MapReduce CPU Time Spent: 2 seconds 730 msec
OK
guangdong	2	17
jiangshu	1	7
shanxi	2	12
Time taken: 28.484 seconds, Fetched: 3 row(s)

至此，UDAF的学习和实践就完成了，咱们掌握了多进一出的函数开发，由于涉及到多个阶段和外部调用的逻辑，使得UDAF的开发难度略大，接下来的文章是一进多出的开发，会简单一些。

出处：https://www.cnblogs.com/bolingcavalry/p/14988931.html