hive新增自定義函式方式有兩種，一種是繼承UDF ，另一種繼承GenericUDF

UDF開發較為方便，先新版本中已被棄用，建議使用GenericUDF org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF

GenericUDF開發更加靈活，但也增加了複雜成本 org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDF

以下以，UDF開發演示自定義函式的，整體過程：

1.新建maven工程,新增如下依賴

<dependency>
    <groupId>org.apache.hive</groupId>
 

    <artifactId>hive-exec</artifactId>
    <version>3.1.2</version>
</dependency>

如新增判斷是否為空自定義函式,程式碼如下:

package com.bigdata.hive.udf;
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.Description;
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;
import java.util.regex.Pattern;
/**
 * 自定義UDF函式
 * 輸入：Tom
 * 輸出：hello:Tom
 
 
*/
@Description(
        name = "udf_is_null",
        value = "_FUNC_(str) - Returns str is null?0:1",
        extended = "Example:\n  > SELECT _FUNC_(\'Facebook\') FROM src LIMIT 1;\n   return    1 "
)
public class UdfIsNull extends UDF {
    public int evaluate(final String s) {
        if (s == null
 
  || s.toString().trim().toLowerCase().equals("null") || Pattern.matches("\\s+",s.toString())||s.toString().trim().equals("")) {
            return 0;
        }
        return 1;
    }
    public static void main(String[] args) {
        System.out.println("值為"+new UdfIsNull().evaluate(new String("null"  )));
    }
}

方式一：新增臨時函式(僅當前會話有效)

a）將jar上傳至伺服器，進入hive，執行： add jar /root/jar/hive_function-1.0-SNAPSHOT.jar;

b）執行命令，新增臨時函式：create temporary function udf_is_null as 'com.bigdata.hive.udf.UdfIsNull';

c）檢視函式 desc function udf_is_null;

d）測試函式:select udf_is_null(“”);

方式二：新增永久函式（永久函式，建立後可以在任意客戶端使用）

a）將jar上傳至hdfs檔案系統：hdfs dfs -put ./hive_function-1.0-SNAPSHOT.jar /libs

b）進入hive,建立函式

create function udf_is_null

as 'com.bigdata.hive.udf.UdfIsNull'

using jar 'hdfs:///libs/hive_function-1.0-SNAPSHOT.jar'