Hive的函数：UDF、UDAF、UDTF的区别?

　　在Hive中，UDF(User-Defined Functions)、UDAF(User-Defined Aggregate Functions)和UDTF(User-Defined Table-Generating Functions)都是自定义函数，用于增强Hive查询和数据处理的功能。它们各自有不同的用途和特点：

　　1.UDF(User-Defined Functions)：

　　·用途：UDFs用于处理单个行的数据，将一行输入映射到一行输出，通常用于对单个列或多个列的转换和计算。

　　·输入参数：UDFs可以接受零个或多个输入参数，并返回一个值。

　　·示例：计算平方根、字符串拼接、日期格式转换等操作。

CREATE FUNCTION my_udf AS 'com.example.MyUDF';
SELECT my_udf(column1) FROM my_table;

　　2.UDAF(User-Defined Aggregate Functions)：

　　·用途：UDAFs用于聚合数据，通常在GROUP BY子句中使用，将多行数据聚合成单个值。

　　·输入参数：UDAFs接受多行数据作为输入，返回单个聚合值。

　　·示例：计算平均值、求和、最大值、最小值等。

CREATE FUNCTION my_udaf AS 'com.example.MyUDAF';
SELECT group_column, my_udaf(column1) FROM my_table GROUP BY group_column;

　　3.UDTF(User-Defined Table-Generating Functions)：

　　·用途：UDTFs用于生成多行数据，通常在查询中用于拆分、解析或转换数据，并生成多个输出行。

　　·输入参数：UDTFs接受输入参数，并生成一个或多个输出表格，每个表格包含多行数据。

　　·示例：将文本数据拆分成多行、将JSON数据展开为多个行等。

CREATE FUNCTION my_udtf AS 'com.example.MyUDTF';
SELECT * FROM my_udtf(column1);

　　总结：

　　·UDFs用于对单个行进行操作和计算，返回单个值。

　　·UDAFs用于在GROUP BY操作中聚合多行数据，返回单个值。

　　·UDTFs用于生成多行数据，通常将一行输入数据转换为多个输出行。

　　这些自定义函数可以通过Java、Python等编程语言编写，并且需要在Hive中注册才能使用。它们允许用户根据特定需求扩展Hive的功能，以处理更复杂的数据处理和分析任务。