实现Hive SQL包含字符串的函数
1. 流程概述
下面是实现Hive SQL包含字符串的函数的整个流程概述：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 步骤一 | 创建一个自定义的Hive UDF（用户定义函数） |
| 步骤二 | 实现函数逻辑 |
| 步骤三 | 编译和打包代码 |
| 步骤四 | 将编译好的代码上传到Hive的UDF目录 |
| 步骤五 | 在Hive中注册和使用自定义函数 |
下面将逐步介绍每个步骤的具体操作和代码。
2. 步骤一：创建一个自定义的Hive UDF
首先，我们需要创建一个自定义的Hive UDF。UDF是Hive中提供的一种扩展机制，它允许开发者自定义函数，以满足特定需求。我们将创建一个名为contains_string_udf的函数。
package com.example.hive.udf;
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;
import org.apache.hadoop.io.Text;
public class ContainsStringUDF extends UDF {
public Boolean evaluate(Text str, Text substr) {
if (str == null || substr == null) {
return false;
}
return str.toString().contains(substr.toString());
}
}
上述代码定义了一个继承自UDF类的ContainsStringUDF类，并实现了一个名为evaluate的方法。这个方法接受两个Text类型的参数，分别是待匹配的字符串和子字符串。方法内部使用contains方法判断字符串是否包含子字符串，并返回布尔值。
3. 步骤二：实现函数逻辑
在步骤一中，我们创建了一个函数框架，但是还没有实现具体的函数逻辑。现在我们将填充这个函数框架。
package com.example.hive.udf;
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;
import org.apache.hadoop.io.Text;
public class ContainsStringUDF extends UDF {
public Boolean evaluate(Text str, Text substr) {
if (str == null || substr == null) {
return false;
}
return str.toString().contains(substr.toString());
}
}
以上代码将检查传入的两个参数是否为空，并使用contains方法判断字符串是否包含子字符串。如果其中一个参数为空，则返回false。
4. 步骤三：编译和打包代码
为了在Hive中使用自定义函数，我们需要将代码编译为可执行的jar文件。这里假设你已经配置好了Java和Maven环境。
在项目根目录下，执行以下命令进行编译和打包：
mvn clean package
以上命令将会使用Maven对代码进行编译，并将编译后的文件打包为一个名为contains_string_udf.jar的jar文件。
5. 步骤四：将编译好的代码上传到Hive的UDF目录
接下来，我们需要将编译好的代码上传到Hive的UDF目录。假设你已经具备上传文件到服务器的权限。
将contains_string_udf.jar文件上传到Hive的UDF目录。UDF目录的位置取决于你的Hive配置，一般位于Hive的安装目录的lib文件夹下。
6. 步骤五：在Hive中注册和使用自定义函数
最后一步是在Hive中注册和使用自定义函数。
启动Hive命令行终端，执行以下语句注册自定义函数：
ADD JAR /path/to/contains_string_udf.jar;
CREATE TEMPORARY FUNCTION contains_string AS 'com.example.hive.udf.ContainsStringUDF';
以上语句将会将contains_string_udf.jar文件添加到Hive的classpath中，并注册了一个名为contains_string的函数。
现在你可以在Hive中使用这个自定义函数了。下面是一个示例：
SELECT contains_string('hello world', 'world');
执行以上语句将返回true，表示字符串hello world包含子字符串world。
类图
下面是ContainsStringUDF类的
