Java UDF

• Java UDF 使用新基本类型的方法，如下所示：
  • UDTF 通过 @Resolve 注解来获取 signature，如：@Resolve("smallint->varchar(10)")。
  • UDF 通过反射分析 evaluate 来获取 signature，此时 MaxCompute 内置类型与 Java 类型符合一一映射关系。
  • UDAF通过 @Resolve 注解来获取 signature，MaxCompute2.0支持在注解中使用新类型，如：@Resolve("smallint->varchar(10)")。
• Java UDF 使用复杂类型的方法，如下所示：
  • UDTF 通过 @Resolve annotation 来指定 sinature，如：@Resolve("array<string>,struct<a1:bigint,b1:string>,string->map<string,bigint>,struct<b1:bigint>")。
  • UDF 通过 evaluate 方法的 signature 来映射 UDF 的输入输出类型，此时参考 MaxCompute 类型与 Java 类型的映射关系。其中 array 对应 java.util.List，map 对应 java.util.Map，struct 对应 com.aliyun.odps.data.Struct。
  • UDAF通过 @Resolve 注解来获取 signature，MaxCompute2.0支持在注解中使用新类型，如： @Resolve("smallint->varchar(10)")。
    说明

    • com.aliyun.odps.data.Struct 从反射看不出 field name 和 field type，所以需要用 @Resolve annotation 来辅助。即如果需要在 UDF 中使用 struct，要求在 UDF class 上也标注上 @Resolve 注解，这个注解只会影响参数或返回值中包含 com.aliyun.odps.data.Struct 的重载。
    • 目前 class 上只能提供一个 @Resolve annotation，因此一个 UDF 中带有 struct 参数或返回值的重载只能有一个。

MaxCompute 数据类型与 Java 类型的对应关系，如下所示：

MaxCompute Type	Java Type
Tinyint	java.lang.Byte
Smallint	java.lang.Short
Int	java.lang.Integer
Bigint	java.lang.Long
Float	java.lang.Float
Double	java.lang.Double
Decimal	java.math.BigDecimal
Boolean	java.lang.Boolean
String	java.lang.String
Varchar	com.aliyun.odps.data.Varchar
Binary	com.aliyun.odps.data.Binary
Datetime	java.util.Date
Timestamp	java.sql.Timestamp
Array	java.util.List
Map	java.util.Map
Struct	com.aliyun.odps.data.Struct

UDF 的示例如下：

package org.alidata.odps.udf.examples; 
  import com.aliyun.odps.udf.UDF; 

public final class Lower extends UDF { 
  public String evaluate(String s) { 
    if (s == null) { 
        return null; 
    } 
        return s.toLowerCase(); 
  } 
}

如以下代码，定义了一个有三个 overloads 的 UDF，其中第一个用了 array 作为参数，第二个用了 map 作为参数，第三个用了 struct。由于第三个 overloads 用了 struct 作为参数或者返回值，因此要求必须要对 UDF class 打上 @Resolve annotation，来指定 struct 的具体类型。

@Resolve("struct,string->string") 
public class UdfArray extends UDF { 
  public String evaluate(List vals, Long len) { 
    return vals.get(len.intValue()); 
  } 
  public String evaluate(Map map, String key) { 
    return map.get(key); 
  } 
  public String evaluate(Struct struct, String key) { 
  return struct.getFieldValue("a") + key;
 } 
}

用户可以直接将复杂类型传入 UDF 中：

create function my_index as 'UdfArray' using 'myjar.jar'; 
select id, my_index(array('red', 'yellow', 'green'), colorOrdinal) as color_name from co

实现 Java UDAF 类需要继承 com.aliyun.odps.udf.Aggregator，并实现如下几个接口：

public abstract class Aggregator implements ContextFunction {
  @Override
  public void setup(ExecutionContext ctx) throws UDFException {                                                                   
  }
  @Override
  public void close() throws UDFException {    
  }
  /**
   * 创建聚合Buffer
   * @return Writable 聚合buffer
   */
  abstract public Writable newBuffer();
  /**
   * @param buffer 聚合buffer
   * @param args SQL中调用UDAF时指定的参数，不能为null，但是args里面的元素可以为null，代表对应的输入数据是null
   * @throws UDFException
   */
  abstract public void iterate(Writable buffer, Writable[] args) throws UDFException;
  /**
   * 生成最终结果
   * @param buffer
   * @return Object UDAF的最终结果
   * @throws UDFException
   */
  abstract public Writable terminate(Writable buffer) throws UDFException;
  abstract public void merge(Writable buffer, Writable partial) throws UDFException;
}

以实现求平均值 avg 为例，下图简要说明了在 MaxCompute UDAF 中这一函数的实现逻辑及计算流程：

在上图中，输入数据被按照一定的大小进行分片（有关分片的描述请参见 MapReduce），每片的大小适合一个 worker 在适当的时间内完成。这个分片大小的设置需要您手动配置完成。

UDAF 的计算过程分为两个阶段：

• 第一阶段：每个 worker 统计分片内数据的个数及汇总值，您可以将每个分片内的数据个数及汇总值视为一个中间结果。

• 第二阶段：worker 汇总上一个阶段中每个分片内的信息。在最终输出时，r.sum / r.count 即是所有输入数据的平均值。

计算平均值的 UDAF 的代码示例，如下所示：

import java.io.DataInput;
import java.io.DataOutput;
import java.io.IOException;
import com.aliyun.odps.io.DoubleWritable;
import com.aliyun.odps.io.Writable;
import com.aliyun.odps.udf.Aggregator;
import com.aliyun.odps.udf.UDFException;
import com.aliyun.odps.udf.annotation.Resolve;
@Resolve("double->double")
public class AggrAvg extends Aggregator {
  private static class AvgBuffer implements Writable {
    private double sum = 0;
    private long count = 0;
    @Override
    public void write(DataOutput out) throws IOException {
      out.writeDouble(sum);
      out.writeLong(count);
    }
    @Override
    public void readFields(DataInput in) throws IOException {
      sum = in.readDouble();
      count = in.readLong();
    }
  }
  private DoubleWritable ret = new DoubleWritable();
  @Override
  public Writable newBuffer() {
    return new AvgBuffer();
  }
  @Override
  public void iterate(Writable buffer, Writable[] args) throws UDFException {
    DoubleWritable arg = (DoubleWritable) args[0];
    AvgBuffer buf = (AvgBuffer) buffer;
    if (arg != null) {
      buf.count += 1;
      buf.sum += arg.get();
    }
  }
  @Override
  public Writable terminate(Writable buffer) throws UDFException {
    AvgBuffer buf = (AvgBuffer) buffer;
    if (buf.count == 0) {
      ret.set(0);
    } else {
      ret.set(buf.sum / buf.count);
    }
    return ret;
  }
  @Override
  public void merge(Writable buffer, Writable partial) throws UDFException {
    AvgBuffer buf = (AvgBuffer) buffer;
    AvgBuffer p = (AvgBuffer) partial;
    buf.sum += p.sum;
    buf.count += p.count;
  }
}

Java UDTF 需要继承 com.aliyun.odps.udf.UDTF 类。这个类需要实现 4 个接口，如下表所示：

接口定义	描述
public void setup(ExecutionContext ctx) throws UDFException	初始化方法，在UDTF处理输入数据前，调用用户自定义的初始化行为。在每个Worker内setup会被先调用一次。
public void process(Object[] args) throws UDFException	这个方法由框架调用，SQL中每一条记录都会对应调用一次process，process的参数为SQL语句中指定的UDTF输入参数。输入参数以Object[]的形式传入，输出结果通过forward函数输出。用户需要在process函数内自行调用forward，以决定输出数据。
public void close() throws UDFException	UDTF的结束方法，此方法由框架调用，并且只会被调用一次，即在处理完最后一条记录之后。
public void forward(Object …o) throws UDFException	用户调用forward方法输出数据，每次forward代表输出一条记录。对应SQL语句UDTF的as子句指定的列。

UDTF 的程序示例，如下所示：

package org.alidata.odps.udtf.examples;
import com.aliyun.odps.udf.UDTF;
import com.aliyun.odps.udf.UDTFCollector;
import com.aliyun.odps.udf.annotation.Resolve;
import com.aliyun.odps.udf.UDFException;
// TODO define input and output types, e.g., "string,string->string,bigint".
   @Resolve("string,bigint->string,bigint")
   public class MyUDTF extends UDTF {
     @Override
     public void process(Object[] args) throws UDFException {
       String a = (String) args[0];
       Long b = (Long) args[1];
       for (String t: a.split("\\s+")) {
         forward(t, b);
       }
     }
   }

在 SQL 中可以这样使用这个 UDTF，假设在 MaxCompute 上创建 UDTF 时注册函数名为 user_udtf：

select user_udtf(col0, col1) as (c0, c1) from my_table;

假设 my_table 的 col0，col1 的值如下所示：

+------+------+
| col0 | col1 |
+------+------+
| A B | 1 |
| C D | 2 |
+------+------+

则 select 出的结果，如下所示：

+----+----+
| c0 | c1 |
+----+----+
| A  | 1  |
| B  | 1  |
| C  | 2  |
| D  | 2  |
+----+----+

UDTF 在 SQL 中的常用方式如下：

select user_udtf(col0, col1, col2) as (c0, c1) from my_table; 
select user_udtf(col0, col1, col2) as (c0, c1) from (select * from my_table distribute by key sort by key) t;
select reduce_udtf(col0, col1, col2) as (c0, c1) from (select col0, col1, col2 from (select map_udtf(a0, a1, a2, a3) as (col0, col1, col2) from my_table) t1 distribute by col0 sort by col0, col1) t2;

但使用 UDTF 有如下使用限制：

• 同一个 SELECT 子句中不允许有其他表达式。

  select value, user_udtf(key) as mycol ...

• UDTF 不能嵌套使用。

  select user_udtf1(user_udtf2(key)) as mycol...

• 不支持在同一个 select 子句中与 group by / distribute by / sort by 联用。

  select user_udtf(key) as mycol ... group by mycol

在 UDTF 中，您可以读取 MaxCompute 的 资源。利用 UDTF 读取 MaxCompute 资源的示例，如下所示：

1. 编写 UDTF 程序，编译成功后导出 jar 包（udtfexample1.jar）。

   package com.aliyun.odps.examples.udf;
   import java.io.BufferedReader;
   import java.io.IOException;
   import java.io.InputStream;
   import java.io.InputStreamReader;
   import java.util.Iterator;
   import com.aliyun.odps.udf.ExecutionContext;
   import com.aliyun.odps.udf.UDFException;
   import com.aliyun.odps.udf.UDTF;
   import com.aliyun.odps.udf.annotation.Resolve;
   /**
    * project: example_project 
    * table: wc_in2 
    * partitions: p2=1,p1=2 
    * columns: colc,colb
    */
   @Resolve("string,string->string,bigint,string")
   public class UDTFResource extends UDTF {
     ExecutionContext ctx;
     long fileResourceLineCount;
     long tableResource1RecordCount;
     long tableResource2RecordCount;
     @Override
     public void setup(ExecutionContext ctx) throws UDFException {
     this.ctx = ctx;
     try {
      InputStream in = ctx.readResourceFileAsStream("file_resource.txt");
      BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(in));
      String line;
      fileResourceLineCount = 0;
      while ((line = br.readLine()) != null) {
        fileResourceLineCount++;
      }
      br.close();
      Iterator<Object[]> iterator = ctx.readResourceTable("table_resource1").iterator();
      tableResource1RecordCount = 0;
      while (iterator.hasNext()) {
        tableResource1RecordCount++;
        iterator.next();
      }
      iterator = ctx.readResourceTable("table_resource2").iterator();
      tableResource2RecordCount = 0;
      while (iterator.hasNext()) {
        tableResource2RecordCount++;
        iterator.next();
      }
    } catch (IOException e) {
      throw new UDFException(e);
    }
   }
      @Override
      public void process(Object[] args) throws UDFException {
        String a = (String) args[0];
        long b = args[1] == null ? 0 : ((String) args[1]).length();
        forward(a, b, "fileResourceLineCount=" + fileResourceLineCount + "|tableResource1RecordCount="
        + tableResource1RecordCount + "|tableResource2RecordCount=" + tableResource2RecordCount);
       }
   }

2. 添加资源到 MaxCompute。

   Add file file_resource.txt;
   Add jar udtfexample1.jar;
   Add table table_resource1 as table_resource1;
   Add table table_resource2 as table_resource2;

3. 在 MaxCompute 中创建 UDTF 函数（my_udtf）。

   create function mp_udtf as com.aliyun.odps.examples.udf.UDTFResource using 
   'udtfexample1.jar, file_resource.txt, table_resource1, table_resource2';

4. 在 MaxCompute 创建资源表 table_resource1、table_resource2 和物理表 tmp1，并插入相应的数据。
5. 运行该 UDTF。

   select mp_udtf("10","20") as (a, b, fileResourceLineCount) from tmp1;  
   返回：
   +-------+------------+-------+
   | a | b      | fileResourceLineCount |
   +-------+------------+-------+
   | 10    | 2          | fileResourceLineCount=3|tableResource1RecordCount=0|tableResource2RecordCount=0 |
   | 10    | 2          | fileResourceLineCount=3|tableResource1RecordCount=0|tableResource2RecordCount=0 |
   +-------+------------+-------+

如以下代码，定义了一个有三个 overloads 的 UDF，其中第一个用了 array 作为参数，第二个用了 map 作为参数，第三个用了 struct。由于第三个 overloads 用了 struct 作为参数或者返回值，因此要求必须要对 UDF class 打上 @Resolve annotation，来指定 struct 的具体类型。

@Resolve("struct<a:bigint>,string->string")
public class UdfArray extends UDF {
  public String evaluate(List<String> vals, Long len) {
    return vals.get(len.intValue());
  }
  public String evaluate(Map<String,String> map, String key) {
    return map.get(key);
  }
  public String evaluate(Struct struct, String key) {
    return struct.getFieldValue("a") + key;
  }
}

您可以直接将复杂类型传入 UDF 中，如下所示：

create function my_index as 'UdfArray' using 'myjar.jar';
select id, my_index(array('red', 'yellow', 'green'), colorOrdinal) as color_name from colors;

示例如下：

package com.aliyun.odps.compiler.hive;
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDFArgumentException;
import org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException;
import org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDF;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.ObjectInspector;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.ObjectInspectorFactory;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Objects;
public class Collect extends GenericUDF {
  @Override
  public ObjectInspector initialize(ObjectInspector[] objectInspectors) throws UDFArgumentException {
    if (objectInspectors.length == 0) {
      throw new UDFArgumentException("Collect: input args should >= 1");
    }
    for (int i = 1; i < objectInspectors.length; i++) {
      if (objectInspectors[i] != objectInspectors[0]) {
        throw new UDFArgumentException("Collect: input oi should be the same for all args");
      }
    }
    return ObjectInspectorFactory.getStandardListObjectInspector(objectInspectors[0]);
  }
  @Override
  public Object evaluate(DeferredObject[] deferredObjects) throws HiveException {
    List<Object> objectList = new ArrayList<>(deferredObjects.length);
    for (DeferredObject deferredObject : deferredObjects) {
      objectList.add(deferredObject.get());
    }
    return objectList;
  }
  @Override
  public String getDisplayString(String[] strings) {
    return "Collect";
  }
}

该udf可以将任意类型、数量的参数打包成array输出。假设输出jar包名为 test.jar：

--添加资源
Add jar test.jar;
--创建function
CREATE FUNCTION hive_collect as 'com.aliyun.odps.compiler.hive.Collect' using 'test.jar';
--使用function
set odps.sql.hive.compatible=true;
select hive_collect(4y,5y,6y) from dual;
+------+
| _c0  |
+------+
| [4, 5, 6] |
+------+

使用兼容hive的udf需要注意：

• MaxCompute的add jar命令会永久地在project中创建一个resource，所以创建udf时需要指定jar包，无法自动将所有jar包加入classpath。
• 在使用兼容的HIVE UDF的时候，需要在sql前加set语句set odps.sql.hive.compatible=true;语句，set语句和sql语句一起提交执行。
• 在使用兼容的HIVE UDF时，还要注意MaxCompute的JAVA沙箱限制。