hive自身查询语言hql能完成大部分的功能，但遇到特殊需求时，需要自己写udf实现。以下是一个完整的案例。 1、eclipse中编写UDF ①项目中加入hive的lib下的所有jar包和Hadoop中share下hadoop-common-2.5.1.jar（Hadoop目前最新版本2.5.1）。 ②UDF类要继承org
hive自身查询语言hql能完成大部分的功能，但遇到特殊需求时，需要自己写udf实现。以下是一个完整的案例。
1、eclipse中编写UDF
①项目中加入hive的lib下的所有jar包和Hadoop中share下hadoop-common-2.5.1.jar（Hadoop目前最新版本2.5.1）。②UDF类要继承org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF类，类中要实现evaluate。 当我们在hive中使用自定义的UDF的时候，hive会调用类中的evaluate方法来实现特定的功能
③导出项目为jar文件。
注：项目的jdk与集群的jdk要一致。
具体例子：
package com.zx.hive.udf;
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;
public class UdfTestLength extends UDF{
public Integer evaluate(String s)
{
if(s==null)
{
return null;
}else{
return s.length();
}
}
}
将上面的类打成jar的形式，我使用eclipse直接导出为test-udf.jar包，然后放在/root目录中。
2、自定义函数调用过程：
hive> add jar /root/test-udf.jar;
②创建临时函数 ，hive命令行关闭后，即失效。
hive> create temporary function testlength as ‘com.zx.hive.udf.UdfTestLength';
③调用
hive> select id, name, testlength(name) from student;
④将查询结果保存到HDFS中
hive> create table result row format delimited fields terminated by '\t' as select id, testlength(nation) from student;
