Spark SQL提供了很多内建函数来满足您的计算需求,您也可以通过创建自定义函数(UDF)来满足不同的计算需求。UDF在使用上与普通的内建函数类似。本文为您介绍Spark SQL中使用Hive自定义函数的流程。
前提条件
已在Hive中创建了UDF,详情请参见开发UDF。
使用Hive UDF
使用文件传输工具,上传生成的JAR包至集群任意目录(本文以test目录为例)。
上传JAR包至HDFS或OSS(本文以HDFS为例)。
通过SSH方式登录集群,详情请参见登录集群。
执行以下命令,上传JAR包到HDFS。
hadoop fs -put /test/hiveudf-1.0-SNAPSHOT.jar /user/hive/warehouse/
您可以通过
hadoop fs -ls /user/hive/warehouse/
命令,查看是否上传成功。待返回信息如下所示表示上传成功。Found 1 items -rw-r--r-- 1 xx xx 2668 2021-06-09 14:13 /user/hive/warehouse/hiveudf-1.0-SNAPSHOT.jar
创建UDF函数。
执行以下命令,进入Spark SQL命令行。
spark-sql
执行以下命令,应用生成的JAR包创建函数。
create function myfunc as "org.example.MyUDF" using jar "hdfs:///user/hive/warehouse/hiveudf-1.0-SNAPSHOT.jar";
说明代码中的
myfunc
是UDF函数的名称,org.example.MyUDF
是开发UDF中创建的类,hdfs:///user/hive/warehouse/hiveudf-1.0-SNAPSHOT.jar
为上传JAR包到HDFS的路径。
执行以下命令,使用UDF函数。
该函数与内置函数使用方式一样,直接使用函数名称即可访问。
select myfunc("abc");
返回如下信息。
OK abc:HelloWorld
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