Hive sql与我们普通使用的sql基本差异不大，但在大数据领域往往存在很多未知的需求，所以往往都有一个支持自定义功能函数编写的口子，让用户实现其特定的需求。（这往往并非hive独有，几乎都是标配）
而要写udf往往也是比较简单，看几个例子，依葫芦画瓢总能搞几个。
今天我们就来简单写一个“自然周差异计算”week_diff函数吧。
1. pom依赖
依赖是环境必备。实际上，hive udf 分为几种类型，我们本文就来看看最简单的一种实现， 继承 UDF 类。
pom.xml 必备依赖:
<dependency> <groupId>org.apache.hive</groupId> <artifactId>hive-exec</artifactId> <version>1.2.1</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.hadoop</groupId> <artifactId>hadoop-common</artifactId> <version>2.7.3</version> </dependency>
以上依赖，也就是一些接口定义，以及必备环境的类库引入，然后你就可以进行编写自己的UDF了。
2. 编写UDF实现
这是用户要做的一件事也是唯一件可做的事，本篇是实现 UDF 功能。 UDF 是hive中一对一关系的函数调用，即给一个输入，给出一个输出。样例如下:
import com.y.udf.exception.UdfDataException; import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.Description; import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF; import java.time.DayOfWeek; import java.time.LocalDate; import java.time.ZoneOffset; import java.time.format.DateTimeFormatter; import java.util.Date; /** * 功能描述: 自然周偏移计算函数 * <p>周偏移计算</p> * */ @Description(name = "week_diff", value = "_FUNC_(week_diff(date dayForJudge [, date dateReferer]) - Returns day1 与 day2 的自然周差异数, 如 -3, -1, 0, n... " + "_FUNC_(week_diff('2020-07-30')) - Returns 0 " + "_FUNC_(week_diff('2020-01-01', '2020-01-08 10:00:01')) - Returns -1 " + "_FUNC_(week_diff(to_date(from_unixtime(UNIX_TIMESTAMP('2020-01-01','yyyy-MM-dd'))), current_date))") public class WeekDiffUdf extends UDF { /** * 一天的毫秒数常量 */ private static final long ONE_DAY_MILLIS = 3600_000 * 24; /** * 日期格式定义 */ private final DateTimeFormatter dayFormatter = DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd"); /** * 与当前日期为依据，计算日期偏移 (结果一般都为 -xx) * * @param weekDayForCompare 要比较的日期格式 * @return 周差异(-1, 0, n...) */ public int evaluate(String weekDayForCompare) { if(weekDayForCompare.length() < 10) { throw new UdfDataException("要比较的日期 day1 数据格式错误, 请确认是否为 yyyy-MM-dd 格式"); } weekDayForCompare = weekDayForCompare.substring(0, 10); LocalDate day1 = LocalDate.parse(weekDayForCompare, dayFormatter); return evaluate(day1, LocalDate.now()); } /** * 日期格式入参调用计算周偏移 */ public int evaluate(Date weekDayForCompare) { LocalDate day1 = weekDayForCompare.toInstant() .atZone(ZoneOffset.ofHours(8)).toLocalDate(); return evaluate(day1, LocalDate.now()); } /** * 两个日期比较周差异 （string -> string） * * @param weekDayForCompare 被比较的日期 * @param weekDayRef 参照日期 * @return day1与day2 的周差异 * @throws UdfDataException 格式错误时抛出 */ public int evaluate(String weekDayForCompare, String weekDayRef) throws Exception { if(weekDayForCompare.length() < 10) { throw new UdfDataException("要比较的日期 day1 数据格式错误, 请确认是否为 yyyy-MM-dd 格式"); } if(weekDayRef.length() < 10) { throw new UdfDataException("参考日期 day2 数据格式错误, 请确认是否为 yyyy-MM-dd 格式"); } weekDayForCompare = weekDayForCompare.substring(0, 10); weekDayRef = weekDayRef.substring(0, 10); LocalDate day1 = LocalDate.parse(weekDayForCompare, dayFormatter); LocalDate day2 = LocalDate.parse(weekDayRef); return evaluate(day1, day2); } /** * 两个日期比较周差异 （date -> date） */ public int evaluate(Date weekDayForCompare, Date weekDayRef) { LocalDate day1 = weekDayForCompare.toInstant() .atZone(ZoneOffset.ofHours(8)).toLocalDate(); LocalDate day2 = weekDayRef.toInstant() .atZone(ZoneOffset.ofHours(8)).toLocalDate(); long day1WeekFirstTimestamp = getDayOfWeekFirstTimestamp(day1); long day2WeekFirstTimestamp = getDayOfWeekFirstTimestamp(day2); // 计算周差异算法很简单，就是获取日期所在周的第一天的时间戳相减，然后除以周单位即可得到周差异 long diffWeeks = (day1WeekFirstTimestamp - day2WeekFirstTimestamp) / (ONE_DAY_MILLIS * 7); return (int) diffWeeks; } public int evaluate(LocalDate day1, LocalDate day2) { long day1WeekFirstTimestamp = getDayOfWeekFirstTimestamp(day1); long day2WeekFirstTimestamp = getDayOfWeekFirstTimestamp(day2); long diffWeeks = (day1WeekFirstTimestamp - day2WeekFirstTimestamp) / (ONE_DAY_MILLIS * 7); return (int) diffWeeks; } /** * 获取指定日期所在自然周的 第一天的时间戳 (周一为第1天) * localDate 的周起始时间计算 * * @param day 指定日期 * @return 1434543543 时间戳 * @see #getDayOfWeekFirstTimestamp(LocalDate) */ private long getDayOfWeekFirstTimestamp(LocalDate day) { DayOfWeek dayOfWeek = day.getDayOfWeek(); // 以周一为起始点 日_周 偏移, 周一: 2, 周三: 4, SUNDAY=7,MONDAY=1 int realOffsetFromMonday = dayOfWeek.getValue() - 1; return day.atStartOfDay(ZoneOffset.ofHours(8)).toInstant().toEpochMilli() - realOffsetFromMonday * ONE_DAY_MILLIS; } }
从上面可以看出，我们写了n个 evaluate() 方法，而这些方法都是可能被hive作为函数入口调用的，我们可以简单认为就是evaluate的重载函数。所以，不需要向外暴露的方法，就不要命名为 evaluate了。上面实现了这么多，主要就是考虑外部可能传入的不同数据类型，做的适配工作。可以适当推测，hive是通过硬反射调用 udf 的。
可以看到，具体的函数实现比较简单，因为我们的需求就在那儿。倒也不是想炫技什么的，主要是hive也不会支持你这种需求，所以简单也还得自己来。
3. 编写udf单元测试
这准确的说，是java基础知识，但这里的单元测试远比我们在hive进行函数测试来得容易，所以是有必要的。
import org.junit.Assert; import org.junit.Test; import java.text.SimpleDateFormat; /** * 功能描述: 周函数单元测试 * */ public class WeekDiffUdfTest { @Test public void testEvaluate() throws Exception { SimpleDateFormat format = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd"); WeekDiffUdf udf = new WeekDiffUdf(); int weekOffset; // 单入参函数测试 String day1 = "2020-07-18"; weekOffset = udf.evaluate(format.parse(day1)); Assert.assertTrue("__FUNC__(string)周偏移计算错误", weekOffset <= -2); int weekOffset2 = udf.evaluate(day1); Assert.assertEquals("__FUNC__(string) != __FUNC__(date)", weekOffset, weekOffset2); day1 = "2020-08-02"; weekOffset = udf.evaluate(format.parse(day1)); Assert.assertTrue("__FUNC__(string)周末边界偏移计算错误", weekOffset <= 0); day1 = "2020-07-27"; weekOffset = udf.evaluate(format.parse(day1)); Assert.assertTrue("__FUNC__(string)周一边界偏移计算错误", weekOffset <= 0); // 两个函数参数入参测试 day1 = "2020-08-02"; String day2 = "2020-07-25 10:09:01"; weekOffset = udf.evaluate(day1, day2); Assert.assertEquals("__FUNC__(string, string)周偏移计算错误", 1, weekOffset); day1 = "2020-07-27"; day2 = "2020-07-30 10:00:01"; weekOffset = udf.evaluate(day1, day2); Assert.assertEquals("__FUNC__(string, string)周偏移计算错误", 0, weekOffset); day1 = "2020-07-27"; day2 = "2020-08-02"; weekOffset = udf.evaluate(format.parse(day1), format.parse(day2)); Assert.assertEquals("__FUNC__(date, date)周一周末偏移计算错误", 0, weekOffset); day1 = "2019-12-30"; day2 = "2020-01-02"; weekOffset = udf.evaluate(day1, day2); Assert.assertEquals("__FUNC__(string, string)跨年周偏移计算错误", 0, weekOffset); day1 = "2019-12-20"; day2 = "2020-01-01"; weekOffset = udf.evaluate(day1, day2); Assert.assertEquals("__FUNC__(string, string)跨年周偏移计算错误", -2, weekOffset); System.out.println("ok。offset:" + weekOffset); } }
测试通过，核心功能无误，可以准备打包发布hive环境了。当然是打jar包了。
4. 注册udf并测试
将前面打好的包放到hive环境可触达的地方，运行加载命令！
add jar /home/hadoop/WeekDiffUdf.jar
运行hive测试用命:(即相当于将前面的单元测试，翻译成sql在hive中进行测试)
# 创建临时函数，以便进行测试 create temporary function week_diff as "com.y.udf.WeekDiffUdf"; select week_diff('2020-07-29') = 0 from default.dual; select week_diff('2020-07-20') = -1 from default.dual; select week_diff('2020-01-01', '2020-01-08 10:00:01') = -1 from default.dual; select week_diff('2020-01-01', '2019-12-30 10:00:01') = 1 from default.dual; select week_diff(to_date(from_unixtime(UNIX_TIMESTAMP('2020-07-28',"yyyy-MM-dd")))) = 0 from default.dual; select week_diff(to_date(from_unixtime(UNIX_TIMESTAMP('2020-07-28',"yyyy-MM-dd"))), current_date) = 0 from default.dual; # hive 外部会解析好字段值，再代入计算的 select my_date,week_diff(my_date) from default.account_for_test;
如上结果，你应该会得到n个true返回值，否则单测不通过。最后一个sql只是为了验证实际运行时被代入变量的情况，意义不大。
运行单测完成后，功能就算完成了。我们可以正式发布了，进行永久注册！如下：
CREATE FUNCTION week_diff AS 'com.y.udf.WeekDiffUdf' USING JAR 'hdfs://hadoop001:9000/lib/hadoop/WeekDiffUdf.jar';
如此，一个自然周偏移函数udf 就完成了，你就可以像使用hive通用sql也一样去写业务了。
可以通过 show functions; 查看已经注册了的函数列表。
要删除已经注册的函数:
drop temporary function week_diff; drop function week_diff;