Hive 是一个很开放的系统，很多内容都支持用户定制，包括：

• 文件格式：Text File，Sequence File
• 内存中的数据格式： Java Integer/String, Hadoop IntWritable/Text
• 用户提供的 map/reduce 脚本：不管什么语言，利用 stdin/stdout 传输数据
• 用户自定义函数: Substr, Trim, 1 - 1
• 用户自定义聚合函数: Sum, Average…… n - 1

File Format

  CREATE TABLE mylog ( user_id BIGINT, page_url STRING, unix_time INT)
  STORED AS TEXTFILE;

当用户的数据文件格式不能被当前 Hive 所识别的时候，可以自定义文件格式。可以参考 contrib/src/java/org/apache/hadoop/hive/contrib/fileformat/base64 中的例子。写完自定义的格式后，在创建表的时候指定相应的文件格式就可以：

  CREATE TABLE base64_test(col1 STRING, col2 STRING)
    STORED AS
    INPUTFORMAT 'org.apache.hadoop.hive.contrib.
      fileformat.base64.Base64TextInputFormat'
    OUTPUTFORMAT 'org.apache.hadoop.hive.contrib.
      fileformat.base64.Base64TextOutputFormat';

SerDe

SerDe 是 Serialize/Deserilize 的简称，目的是用于序列化和反序列化。序列化的格式包括：

• 分隔符（tab、逗号、CTRL-A）
• Thrift 协议

反序列化（内存内）：

• Java Integer/String/ArrayList/HashMap
• Hadoop Writable 类
• 用户自定义类

目前存在的 Serde 见下图：

其中，LazyObject 只有在访问到列的时候才进行反序列化。 BinarySortable：保留了排序的二进制格式。

当存在以下情况时，可以考虑增加新的 SerDe：

• 用户的数据有特殊的序列化格式，当前的 Hive 不支持，而用户又不想在将数据加载至 Hive 前转换数据格式。
• 用户有更有效的序列化磁盘数据的方法。

用户如果想为 Text 数据增加自定义 Serde ，可以参照 contrib/src/java/org/apache/hadoop/hive/contrib/serde2/RegexSerDe.java 中的例子。RegexSerDe 利用用户提供的正则表倒是来反序列化数据，例如：

  CREATE TABLE apache_log(
    host STRING,
    identity STRING,
    user STRING,
    time STRING,
    request STRING,
    status STRING,
    size STRING,
    referer STRING,
    agent STRING)
  ROW FORMAT
    SERDE 'org.apache.hadoop.hive.contrib.serde2.RegexSerDe'
    WITH SERDEPROPERTIES
      ( "input.regex" = "([^ ]*) ([^ ]*) ([^ ]*) (-|\\[[^\\]]*\\])
      ([^ \"]*|\"[^\"]*\") (-|[0-9]*) (-|[0-9]*)(?: ([^ \"]*|\"[^\"]*\")
      ([^ \"]*|\"[^\"]*\"))?",
      "output.format.string" = "%1$s %2$s %3$s %4$s %5$s %6$s %7$s %8$s %9$s";)
      STORED AS TEXTFILE;

用户如果想为 Binary 数据增加自定义的 SerDE，可以参考例子：serde/src/java/org/apache/hadoop/hive/serde2/binarysortable，例如：

  CREATE TABLE mythrift_table
  ROW FORMAT SERDE
    'org.apache.hadoop.hive.contrib.serde2.thrift.ThriftSerDe'
  WITH SERDEPROPERTIES (
    "serialization.class" = "com.facebook.serde.tprofiles.full",
    "serialization.format" = "com.facebook.thrift.protocol.TBinaryProtocol";);

Map/Reduce 脚本（Transform）

用户可以自定义 Hive 使用的 Map/Reduce 脚本，比如：

  FROM (
	SELECT TRANSFORM(user_id, page_url, unix_time)
	USING 'page_url_to_id.py'
	AS (user_id, page_id, unix_time)
  FROM mylog
	DISTRIBUTE BY user_id
	SORT BY user_id, unix_time)
	  mylog2
	SELECT TRANSFORM(user_id, page_id, unix_time)
	USING 'my_python_session_cutter.py' AS (user_id, session_info);

Map/Reduce 脚本通过 stdin/stdout 进行数据的读写，调试信息输出到 stderr。

UDF（User-Defined-Function）

用户可以自定义函数对数据进行处理，例如：

  add jar build/ql/test/test-udfs.jar;
  CREATE TEMPORARY FUNCTION testlength
	AS 'org.apache.hadoop.hive.ql.udf.UDFTestLength'; 

  SELECT testlength(src.value) FROM src; 

  DROP TEMPORARY FUNCTION testlength;

UDFTestLength.java 为：

  package org.apache.hadoop.hive.ql.udf; 

  public class UDFTestLength extends UDF {
	public Integer evaluate(String s) {
	  if (s == null) {
		return null;
	  }
	return s.length();
	}
  }

自定义函数可以重载：

  add jar build/contrib/hive_contrib.jar;
  CREATE TEMPORARY FUNCTION example_add
	AS 'org.apache.hadoop.hive.contrib.udf.example.UDFExampleAdd'; 

  SELECT example_add(1, 2) FROM src;
  SELECT example_add(1.1, 2.2) FROM src;

UDFExampleAdd.java:

  public class UDFExampleAdd extends UDF {
	public Integer evaluate(Integer a, Integer b) {
	  if (a = null || b = null)
		return null;
	  return a + b;
	} 

	public Double evaluate(Double a, Double b) {
	  if (a = null || b = null)
		return null;
	  return a + b;
	}
  }

%%

在使用 UDF 的时候，会自动进行类型转换，这个 java 或者 C 中的类型转换有些类似，比如:

  SELECT example_add(1, 2.1) FROM src;

的结果是 3.1，这是因为 UDF 将类型为 Int 的参数 “1″ 转换为 double。

类型的隐式转换是通过 UDFResolver 来进行控制的，并且可以根据不同的 UDF 进行不同的控制。

UDF 还可以支持变长的参数，例如 UDFExampleAdd.java：

  public class UDFExampleAdd extends UDF {
	public Integer evaluate(Integer... a) {
	  int total = 0;
	  for (int i=0; i<a.length; i++)
		if (a[i] != null) total += a[i]; 

	  return total;
  } // the same for Double public Double evaluate(Double... a) }

使用例子为：

  SELECT example_add(1, 2) FROM src;
  SELECT example_add(1, 2, 3) FROM src;
  SELECT example_add(1, 2, 3, 4.1) FROM src;

综上，UDF 具有以下特性：

• 用 java 写 UDF 很容易。
• Hadoop 的 Writables/Text 具有较高性能。
• UDF 可以被重载。
• Hive 支持隐式类型转换。
• UDF 支持变长的参数。
• genericUDF 提供了较好的性能（避免了反射）。

UDAF（User-Defined Aggregation Funcation）

例子：

  SELECT page_url, count(1), count(DISTINCT user_id) FROM mylog;

UDAFCount.java:

  public class UDAFCount extends UDAF {
	public static class Evaluator implements UDAFEvaluator {
	  private int mCount; 

	  public void init() {
		mcount = 0;
	  } 

	  public boolean iterate(Object o) {
		if (o!=null)
		  mCount++; 

		return true;
	  } 

	  public Integer terminatePartial() {
		return mCount;
	  } 

	  public boolean merge(Integer o) {
		mCount += o;
		return true;
	  } 

	  public Integer terminate() {
		return mCount;
	  }
  }

UDAF 总结：

• 编写 UDAF 和 UDF 类似
• UDAF 可以重载
• UDAF 可以返回复杂类
• 在使用 UDAF 的时候可以禁止部分聚合功能

UDF，UDAF 和 MR 脚本的对比：

建议继续学习：

1. 如何获取hive建表语句    (阅读：6701)
2. Hive源码解析-之-词法分析器 parser    (阅读：5859)
3. HIVE中UDTF编写和使用    (阅读：5285)
4. Hive的入口 -- Hive源码解析    (阅读：4849)
5. Hive源码解析-之-语法解析器    (阅读：4345)
6. 用hadoop hive协同scribe log用户行为分析方案    (阅读：4153)
7. 几个HIVE的streaming    (阅读：3423)
8. 写好Hive 程序的五个提示    (阅读：3185)
9. Impala与Hive的比较    (阅读：3014)
10. Hive 随谈（一）    (阅读：2861)