大数据中的 UDF、UDAF、UDTF：详解与应用场景
在大数据处理中，用户自界说函数（UDF、UDAF、UDTF）黑白常强大的工具，能够帮助我们实现复杂的数据处理逻辑。本文将详细介绍这三种函数的界说、特点、应用场景以及留意事项，并附上 Hive 中的示例代码。
一、UDF（User-Defined Function）
- 界说
UDF（用户自界说函数）是一种针对单行数据举行处理的函数，返回单个值（如字符串、数字、日期等）。
- 核心特点
输入一行，输出一值：针对单行数据举行计算或转换。
无状态：每次处理独立，不依靠其他行的数据。
常见用途：数据清洗、格式转换、简单计算（如字符串处理、日期转换）。
- 应用场景
将字段中的手机号脱敏（如 substr(phone, 1, 3) + ‘****’）。
计算两个日期的差值（如 datediff(end_date, start_date)）。
拼接多个字段（如 concat(name, ‘-’, age)）。
- 示例（Hive）sql
- -- 自定义 UDF 函数：将字符串转为大写
- ADD JAR /path/to/udf.jar;
- CREATE TEMPORARY FUNCTION my_upper AS 'com.example.MyUpperUDF';
- SELECT my_upper(name) FROM users;
- 留意事项
需留意输入参数的范例匹配。
大量复杂计算的 UDF 可能影响性能。
二、UDAF（User-Defined Aggregate Function）
- 界说
UDAF（用户自界说聚合函数）是一种对多行数据举行聚合操作的函数，返回单个聚合结果（如总和、均匀值、最大值等）。
- 核心特点
输入多行，输出一值：对一组数据举行聚合运算。
有状态：必要维护中间状态（如累加器）。
常见用途：自界说统计指标（如分位数、去重计数）。
- 实现原理
通常分两步：
Resolver：范例检查和参数校验。
Evaluate：实现聚合逻辑（如初始化、迭代、归并、输出结果）。
- 应用场景
自界说加权均匀值（如 weighted_avg(score, weight)）。
统计字符串字段的拼接结果（如 concat_agg(str)）。
- 示例（Hive）sql
- -- 自定义 UDAF 函数：计算字段的中位数
- ADD JAR /path/to/udaf.jar;
- CREATE TEMPORARY FUNCTION median AS 'com.example.MedianUDAF';
- SELECT department, median(salary) FROM employees GROUP BY department;
- 留意事项
需处理分布式情况下的中间结果归并。
避免内存溢出（如聚合大量数据时）。
三、UDTF（User-Defined Table-Generating Function）
- 界说
UDTF（用户自界说表生成函数）是一种将单行输入转换为多行输出的函数（雷同 explode 函数）。
- 核心特点
输入一行，输出多行：用于展开复杂结构（如数组、JSON）。
生成虚拟表：可与原表字段连合查询。
常见用途：解析嵌套数据（如 JSON 数组、Map 结构）。
- 应用场景
将 JSON 数组展开为多行（如 {“tags”: [“A”, “B”, “C”]} → 3 行）。
拆分复合字段（如 “1:2:3” → 3 行 1、2、3）。
- 示例（Hive）sql
- -- 自定义 UDTF 函数：拆分字符串为多行
- ADD JAR /path/to/udtf.jar;
- CREATE TEMPORARY FUNCTION split_to_rows AS 'com.example.SplitUDTF';
- SELECT user_id, split_word
- FROM users
- LATERAL VIEW split_to_rows(text, ':') t AS split_word;
- 留意事项
需使用 LATERAL VIEW 语法展开结果。
输出字段需显式定名（如 t AS split_word）。
四、三者的对比
五、使用场景总结
UDF：字段级别的简单转换（如格式处理）。
UDAF：分组后的聚合计算（如自界说统计指标）。
UDTF：复杂数据结构的展开（如 JSON、数组解析）。
六、留意事项
性能优化：避免在 UDF/UDAF/UDTF 中执行复杂逻辑（如网络请求）。
数据倾斜：UDTF 可能因生成大量数据导致 Shuffle 压力。
范例安全：确保输入输出范例与函数界说一致。
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