自定义函数包括三种UDF、UDAF、UDTF
UDF(User-Defined-Function) 一进一出 UDAF(User- Defined Aggregation Funcation) 聚集函数，多进一出。Count/max/min UDTF(User-Defined Table-Generating Functions) 一进多出，如lateral view explore() 使用方式 ：在HIVE会话中add 自定义函数的jar文件，然后创建function继而使用函数UDF
这是普通的用户自定义函数。接受单行输入，并产生单行输出。
1、UDF函数可以直接应用于select语句，对查询结构做格式化处理后，再输出内容。 2、编写UDF函数的时候需要注意一下几点： a）自定义UDF需要继承org.apache.hadoop.hive.ql.UDF。 b）需要实现evaluate函数，evaluate函数支持重载。 注：UDF只能实现一进一出的操作，如果需要实现多进一出，则需要实现UDAFudf实现对字符串的截取
package hive;import java.util.regex.Matcher;import java.util.regex.Pattern;import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;public class GetCmsID extends UDF{ public String evaluate(String url){ String cmsid = null; if(url ==null || "".equals(url)){ return cmsid; } Pattern pat = Pattern.compile("topicId=[0-9]+"); Matcher matcher = pat.matcher(url); if(matcher.find() ){ cmsid=matcher.group().split("topicId=")[1]; } return cmsid; } public String evaluate(String pattern,String url ){ String cmsid = null; if(url ==null || "".equals(url)){ return cmsid; } Pattern pat = Pattern.compile(pattern+"[0-9]+"); Matcher matcher = pat.matcher(url); if(matcher.find() ){ cmsid=matcher.group().split(pattern)[1]; } return cmsid; } public static void main(String[] args) { String url = "http://www.baidu.com/cms/view.do?topicId=123456"; GetCmsID getCmsID = new GetCmsID(); System.out.println(getCmsID.evaluate(url)); System.out.println(getCmsID.evaluate("topicId=",url)); }} UDAF
用户定义聚集函数（User-defined aggregate function）。接受多行输入，并产生单行输出。比如MAX，COUNT函数。
1.必须继承
org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDAF(函数类继承) org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDAFEvaluator(内部类Evaluator实现UDAFEvaluator接口) 2.Evaluator需要实现 init、iterate、terminatePartial、merge、terminate这几个函数 init():类似于构造函数，用于UDAF的初始化 iterate():接收传入的参数，用于聚合。当每一个新的值被聚合时，此函数被调用,返回boolean terminatePartial():无参数，函数在部分聚合完成后被调用。当hive希望得到部分记录的聚合结果时，此函数被调用。 merge():接收terminatePartial的返回结果，用于合并先前得到的部分聚合结果（也可以理解为分块记录的聚合结果），其返回类型为boolean terminate():返回最终的聚集函数结果merge的输入参数类型和terminatePartial函数的返回值类型必须是一致的。
packagecom.oserp.hiveudf;importorg.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDAF;importorg.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDAFEvaluator;importorg.apache.hadoop.hive.serde2.io.DoubleWritable;importorg.apache.hadoop.io.IntWritable;public class HiveAvg extends UDAF { public static class AvgEvaluate implements UDAFEvaluator { public static class PartialResult { public intcount; public doubletotal; public PartialResult() { count = 0; total = 0; } } private PartialResult partialResult; @Override public void init() { partialResult = new PartialResult(); } public boolean iterate(IntWritable value) { // 此处一定要判断partialResult是否为空，否则会报错 // 原因就是init函数只会被调用一遍，不会为每个部分聚集操作去做初始化 //此处如果不加判断就会出错 if (partialResult==null) { partialResult =new PartialResult(); } if (value !=null) { partialResult.total =partialResult.total +value.get(); partialResult.count=partialResult.count + 1; } return true; } public PartialResult terminatePartial() { returnpartialResult; } public boolean merge(PartialResult other) { partialResult.total=partialResult.total + other.total; partialResult.count=partialResult.count + other.count; return true; } public DoubleWritable terminate() { return newDoubleWritable(partialResult.total /partialResult.count); } }} 
部署运行
1).把程序打包放到目标机器上去
2).进入hive客户端，添加jar包： hive> add jar /home/sfd/udf_test.jar 3).创建临时函数： hive> create temporary function <函数名> > as 'java全类名'; 4).销毁临时函数： hive> drop temporary function <函数名>;