废话不多说，咱们先直接上本文的目录和结论，小伙伴可以先看结论快速了解博主期望本文能给小伙伴们带来什么帮助：
1.文档编写目的 本片文档主要讲述了在Ranger中对Hive的UDF函数进行授权的方式。分别测试了对HDFS上和本地的UDF的授权。 测试环境 CDP7.1.7，集群启用了Kerberos 使用一个普通用户liuyq测试，该用户有udf_test库的权限 2.HDFS上的UDF JAR授权 2.1.准备工作 1.将UDF的 jar包上传至HDFS的/user/hive/udf目录下，用于测试HDFS上的UDF授权 hdfs dfs -mkdir /user/hive/udfhdfs dfs -put
使用JdbcStorageHandler，可以将Hive连接到MySQL，PostgreSQL，Oracle，DB2或Derby数据源。然后，您可以创建一个表示数据的外部表，并查询该表。
UDF全称：User-Defined Functions，即用户自定义函数，在Hive SQL编译成MapReduce任务时，执行java方法，类似于像MapReduce执行过程中加入一个插件，方便扩展。
使用Spark开发代码过程时，很多时候当前库中的算子不能满足业务需求。此时，UDFs(user defined functions) 派上非常大的作用。基于DataFrame(或者DataSet) 的Java(或Python、Scale) 可以轻松的定义注册UDF，但是想在SQL(SparkSQL、Hive) 中自定义或者想共用就遇到困难。这时，可以先按照一定规约自定义函数，再向Spark(或Hive)注册为永久函数，实现在Spark和Hive共享UDF的目的。
本文档讲述如何开发Hive自定义函数（UDF），以及如何在Impala中使用Hive的自定义函数，通过本文档，您将学习到以下知识：
https://github.com/lihuigang/hive-bitmap-udf
在前面的文章Fayson介绍过UDF的开发及使用《如何在Hive&Impala中使用UDF》，大多数企业在使用CDH集群时，考虑数据的安全性会在集群中启用Sentry服务，这样就会导致之前正常使用的UDF函数无法正常使用。本篇文章主要讲述如何在Sentry环境下使用自定义UDF函数。
Hive 的 类 sql 给 开发者和分析者带来了极大的便利，使用 sql 就可以完成海量数据的处理，但是有时候，hive 自带的一些函数可能无法满足需求，这个时候，就需要我们自己定义一些函数，像插件一样在MapReduce过程中生效。
Hive支持的函数除了内置函数，允许编写用户自定义函数（User Define Function）来扩充函数的功能。
我们可以看到hive自带的函数就有两百多个,但我们平时经常用到的可能就那么几个,并且自带的函数功能还十分受限!有时候,为了更好的实现业务需求,这时就需要我们去自定义Hive!在介绍自定义函数之前，还是要把系统内置函数的使用方法介绍一下。
欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)：https://github.com/zq2599/blog_demos 《hive学习笔记》系列导航 基本数据类型 复杂数据类型 内部表和外部表 分区表 分桶 HiveQL基础 内置函数 Sqoop 基础UDF 用户自定义聚合函数(UDAF) UDTF 本篇概览 本文是《hive学习笔记》的第九篇，前面学习的内置函数尽管已经很丰富，但未必能满足各种场景下的个性化需求，此时可以开发用户自定义函数（User Defined Func
Hive 自带了一些函数，比如：max/min等，但是数量有限，自己可以通过自定义UDF来方便的扩展。
在hive0.13之后可以将功能函数注册到元数据中，无需每次创建session重新创建临时功能函数。
删除临时函数 drop temporary function tolowercase
flink 提供了一个module的概念，使用户能扩展flink的内置对象，比如内置函数。这个功能是插件化的，用户可以方便的加载或者移除相应的module。
1）Hive 自带了一些函数，比如：max/min 等，但是数量有限，自己可以通过自定义 UDF来方便的扩展。 2）当 Hive 提供的内置函数无法满足你的业务处理需要时，此时就可以考虑使用用户自定义函数（UDF：user-defined function）。 3）根据用户自定义函数类别分为以下三种：
Hive自定义UDF实现md5算法 Hive发展至今，自身已经非常成熟了，但是为了灵活性，还是提供了各种各样的 插件的方式，只有你想不到的，没有做不到的，主流的开源框架都有类似的机制，包括Hadoop,Solr,Hbase,ElasticSearch,这也是面向抽象编程的好处，非常容易扩展。 最近在使用hive1.2.0的版本，因为要给有一列的数据生成md5签名，便于查重数据使用，看了下hive的官网文档发现是支持的，后来在Hue里面试了下，发现不支持，还以为是Hue的问题于是在后台hive命令行里面试了下
3.3. UDF 开发实例 3.3.1. Step 1 创建 Maven 工程 <dependencies> <dependency> <groupId>org.apache.hive</groupId> <artifactId>hive-exec</artifactId>
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HIVE的UDF以及JDBC编程 一、UDF UDF是用来对HIVE函数库进行扩展的，可以利用java代码进行自定义的功能需求。 1、步骤 1.新建java工程。 2.导入HIVE相关包，jar包在HIVE安装程序的lib目录下，只需要拷贝jar包即可。 3.创建类继承UDF类。 4.自己编写一个名为evaluate方法，返回值和参数任意，但是方法名字必须是evluate。 为了能让mapreduce处理，String要用Text处理。 5.将写好的类
含义：connect to Hive Server on port number -hiveconf x=y Use this to set hive/hadoop configuration variables.
当Hive中的内置函数不满足我们需求的时候，我们可以自定义我们自己的Hive函数，来满足我们的需求。
Spark UDF 增加了对 DS 数据结构的操作灵活性，但是使用不当会抵消Spark底层优化。
在Hive中,用户可以自定义一些函数,用于扩展HiveQL的功能,这类函数分为三大类:
https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/HivePlugins
http://blog.sina.com.cn/s/blog_6a7df1f1010197d2.html 在Hive中，某些小技巧可以让我们的Job执行得更快，有时一点小小的改动就可以让性能得到大幅提升，这一点其实跟SQL差不多。 首先，Hive != SQL，虽然二者的语法很像，但是Hive最终会被转化成MapReduce的代码去执行，所以数据库的优化原则基本上都不适用于 Hive。也正因如此，Hive实际上是用来做计算的，而不像数据库是用作存储的，当然数据库也有很多计算功能，但一般并不建议在SQL中大
离线数据分析平台实战——140Hive函数以及自定义函数讲解 Hive函数介绍 HQL内嵌函数只有195个函数(包括操作符，使用命令show functions查看)，基本能够胜任基本的hive开发，但是当有较为复杂的需求的时候，可能需要进行定制的HQL函数开发。 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)和UDTF(User-Defin
使用Hive处理数据的时候，写了一个UDF，然后上传到服务器，添加到Hive中之后，一直报如下的错误：
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。
发现hive自带的函数就有近一百个,但我们平时经常用到的可能就那么几个,并且自带的函数功能还十分受限!有时候,为了更好的实现业务需求,可能就需要我们去自定义Hive! 根据用户自定义函数类别分为以下三种：
由上面两张图可以看出，在Hive和Impala中排序都失败了，没有按照期望中的中文对应的拼音进行排序。
GROUP BY 语句通常会和聚合函数一起使用，按照一个或者多个列队结果进行分组，然后对每个组执行聚合操作。
欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)：https://github.com/zq2599/blog_demos 《hive学习笔记》系列导航 基本数据类型 复杂数据类型 内部表和外部表 分区表 分桶 HiveQL基础 内置函数 Sqoop 基础UDF 用户自定义聚合函数(UDAF) UDTF 本篇概览 本文是《hive学习笔记》系列的第十一篇，截至目前，一进一出的UDF、多进一出的UDAF咱们都学习过了，最后还有一进多出的UDTF留在本篇了，这也是本篇的主要内容； 一
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：
小编在去年之前分享过参与的实时数据平台的建设，关于实时数仓也进行过分享。客观的说，我们当时做不到批流一体，小编当时的方案是将实时消息数据每隔15分钟文件同步到离线数据平台，然后用同一套SQL代码进行离线入库操作。
无论Hive还是SparkSQL分析处理数据时，往往需要使用函数，SparkSQL模块本身自带很多实现公共功能的函数，在org.apache.spark.sql.functions中。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。
Flink Table\SQL API 允许用户使用函数进行数据处理、字段标准化等处理。
在实际工作中，会遇到一些hive无法完成的功能，需要借助java函数，这就用到了hive UDF
详细讲解Hive自定义函数UDF、UDTF、UDAF基础知识，带你快速入门，首先在Hive中新建表”apache_log”
3. Hive 函数 3.1. 内置函数 内容较多，见《Hive官方文档》 官方文档 查看系统自带的函数 hive> show functions; 显示自带的函数的用法 hive> desc function upper; 详细显示自带的函数的用法 hive> desc function extended upper; 常用内置函数 # 字符串连接函数： concat select concat('
Hive为我们提供了众多的内置函数，但是在实际的运用过程中仍然不能满足我们所有的需求.hive是用java开发的，本身提供了使用java去开发UDF的方式.而这里我们采用python的方式去实现UDF函数.
我理想地是在寻找SHA512/SHA256哈希，类似于SHA()函数在Pig的linkedin datafu UDF中提供的功能。
Hive有UDF：（普通）UDF，用户自定义聚合函数（UDAF）以及用户自定义生表函数（UDTF）。它们所接受的输入和生产的输出的数据行的数量的不同的。 UDF UDF操作作用于单个数据行，且产生一个数据行作为输出。 例：strip 我们这里创造一个strip UDF package Hive_UDF; import org.apache.commons.lang.StringUtils; import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF; import o
order by：order by 是要对输出的结果进⾏全局排序，这就意味着只有⼀个reducer才能实现（多个reducer⽆法保证全局有序）但是当数据量过⼤的时候，效率就很低。如果在严格模式下（hive.mapred.mode=strict）,则必须配合limit使⽤
本文主要讲述怎样用hive计算日期差问题。 首先，hive本身有一个UDF，名字是datediff。我们来看一下这个日期差计算的官方描述，（下面这个是怎么出来的）： hive> desc function extended datediff; //*查函数功能*// OK datediff(date1, date2) - Returns the number of days between date1 and date2 date1 and date2 are strings in the for
首先，hive本身有一个UDF，名字是datediff。我们来看一下这个日期差计算的官方描述，（下面这个是怎么出来的）：
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