介绍
hive的用户自定义聚合函数（UDAF）是一个很好的功能，集成了先进的数据处理。hive有两种UDAF：简单和通用。顾名思义，简单的UDAF，写的相当简单的，但因为使用Java反射导致性能损失，而且有些特性不能使用，如可变长度参数列表。通用UDAF可以使用所有功能，但是UDAF就写的比较复杂，不直观。
本文只介绍通用UDAF。
UDAF是需要在hive的sql语句和group by联合使用，hive的group by对于每个分组，只能返回一条记录，这点和mysql不一样，切记。
UDAF开发概览
开发通用UDAF有两个步骤，第一个是编写resolver类，第二个是编写evaluator类。resolver负责类型检查，操作符重载。evaluator真正实现UDAF的逻辑。通常来说，顶层UDAF类继承org.apache.hadoop.hive.ql.udf.GenericUDAFResolver2，里面编写嵌套类evaluator 实现UDAF的逻辑。
本文以Hive的内置UDAF sum函数的源代码作为示例讲解。
实现 resolver
resolver通常继承org.apache.hadoop.hive.ql.udf.GenericUDAFResolver2，但是我们更建议继承AbstractGenericUDAFResolver，隔离将来hive接口的变化。
GenericUDAFResolver和GenericUDAFResolver2接口的区别是，后面的允许evaluator实现可以访问更多的信息，例如DISTINCT限定符，通配符FUNCTION(*)。
public class GenericUDAFSum extends AbstractGenericUDAFResolver { static final Log LOG = LogFactory.getLog(GenericUDAFSum.class.getName()); @Override public GenericUDAFEvaluator getEvaluator(TypeInfo[] parameters) throws SemanticException { // Type-checking goes here! return new GenericUDAFSumLong(); } public static class GenericUDAFSumLong extends GenericUDAFEvaluator { // UDAF logic goes here! } } 这个就是UDAF的代码骨架，第一行创建LOG对象，用来写入警告和错误到hive的log。GenericUDAFResolver只需要重写一个方法：getEvaluator，它根据SQL传入的参数类型,返回正确的evaluator。这里最主要是实现操作符的重载。
getEvaluator的完整代码如下：
public GenericUDAFEvaluator getEvaluator(TypeInfo[] parameters) throws SemanticException { if (parameters.length != 1) { throw new UDFArgumentTypeException(parameters.length - 1, "Exactly one argument is expected."); } if (parameters[0].getCategory() != ObjectInspector.Category.PRIMITIVE) { throw new UDFArgumentTypeException(0, "Only primitive type arguments are accepted but " + parameters[0].getTypeName() + " is passed."); } switch (((PrimitiveTypeInfo) parameters[0]).getPrimitiveCategory()) { case BYTE: case SHORT: case INT: case LONG: case TIMESTAMP: return new GenericUDAFSumLong(); case FLOAT: case DOUBLE: case STRING: return new GenericUDAFSumDouble(); case BOOLEAN: default: throw new UDFArgumentTypeException(0, "Only numeric or string type arguments are accepted but " + parameters[0].getTypeName() + " is passed."); } 这里做了类型检查，如果不是原生类型(即符合类型，array,map此类)，则抛出异常，还实现了操作符重载，对于整数类型，使用GenericUDAFSumLong实现UDAF的逻辑，对于浮点类型，使用GenericUDAFSumDouble实现UDAF的逻辑。
实现evaluator
所有evaluators必须继承抽象类org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDAFEvaluator。子类必须实现它的一些抽象方法，实现UDAF的逻辑。
GenericUDAFEvaluator有一个嵌套类Mode,这个类很重要，它表示了udaf在mapreduce的各个阶段，理解Mode的含义，就可以理解了hive的UDAF的运行流程。
public static enum Mode { /** * PARTIAL1: 这个是mapreduce的map阶段:从原始数据到部分数据聚合 * 将会调用iterate()和terminatePartial() */ PARTIAL1, /** * PARTIAL2: 这个是mapreduce的map端的Combiner阶段，负责在map端合并map的数据::从部分数据聚合到部分数据聚合: * 将会调用merge() 和 terminatePartial() */ PARTIAL2, /** * FINAL: mapreduce的reduce阶段:从部分数据的聚合到完全聚合 * 将会调用merge()和terminate() */ FINAL, /** * COMPLETE: 如果出现了这个阶段，表示mapreduce只有map，没有reduce，所以map端就直接出结果了:从原始数据直接到完全聚合 * 将会调用 iterate()和terminate() */ COMPLETE }; 一般情况下，完整的UDAF逻辑是一个mapreduce过程，如果有mapper和reducer，就会经历PARTIAL1(mapper)，FINAL(reducer)，如果还有combiner，那就会经历PARTIAL1(mapper)，PARTIAL2(combiner)，FINAL(reducer)。
而有一些情况下的mapreduce，只有mapper，而没有reducer，所以就会只有COMPLETE阶段，这个阶段直接输入原始数据，出结果。
下面以GenericUDAFSumLong的evaluator实现讲解
public static class GenericUDAFSumLong extends GenericUDAFEvaluator {private PrimitiveObjectInspector inputOI; private LongWritable result; //这个方法返回了UDAF的返回类型，这里确定了sum自定义函数的返回类型是Long类型 @Override public ObjectInspector init(Mode m, ObjectInspector[] parameters) throws HiveException { assert (parameters.length == 1); super.init(m, parameters); result = new LongWritable(0); inputOI = (PrimitiveObjectInspector) parameters[0]; return PrimitiveObjectInspectorFactory.writableLongObjectInspector; } /** 存储sum的值的类 */ static class SumLongAgg implements AggregationBuffer { boolean empty; long sum; } //创建新的聚合计算的需要的内存，用来存储mapper,combiner,reducer运算过程中的相加总和。 @Override public AggregationBuffer getNewAggregationBuffer() throws HiveException { SumLongAgg result = new SumLongAgg(); reset(result); return result; } //mapreduce支持mapper和reducer的重用，所以为了兼容，也需要做内存的重用。 @Override public void reset(AggregationBuffer agg) throws HiveException { SumLongAgg myagg = (SumLongAgg) agg; myagg.empty = true; myagg.sum = 0; } private boolean warned = false; //map阶段调用，只要把保存当前和的对象agg，再加上输入的参数，就可以了。 @Override public void iterate(AggregationBuffer agg, Object[] parameters) throws HiveException { assert (parameters.length == 1); try { merge(agg, parameters[0]); } catch (NumberFormatException e) { if (!warned) { warned = true; LOG.warn(getClass().getSimpleName() + " " + StringUtils.stringifyException(e)); } } } //mapper结束要返回的结果，还有combiner结束返回的结果 @Override public Object terminatePartial(AggregationBuffer agg) throws HiveException { return terminate(agg); } //combiner合并map返回的结果，还有reducer合并mapper或combiner返回的结果。 @Override public void merge(AggregationBuffer agg, Object partial) throws HiveException { if (partial != null) { SumLongAgg myagg = (SumLongAgg) agg; myagg.sum += PrimitiveObjectInspectorUtils.getLong(partial, inputOI); myagg.empty = false; } } //reducer返回结果，或者是只有mapper，没有reducer时，在mapper端返回结果。 @Override public Object terminate(AggregationBuffer agg) throws HiveException { SumLongAgg myagg = (SumLongAgg) agg; if (myagg.empty) { return null; } result.set(myagg.sum); return result; } } 除了GenericUDAFSumLong，还有重载的GenericUDAFSumDouble，以上代码都在hive的源码:org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDAFSum。
注意
terminate()返回的数据类型要跟输入时的数据类型保持一致，不然会报错！
修改方法注册
修改 ql/src/java/org/apache/hadoop/hive/ql/exec/FunctionRegistry.java文件，加入编写的UDAF类，并注册名字。
FunctionRegistry类包含了hive的所有内置自定义函数。想要更好学习hive的UDAF，建议多看看里面的UDAF。
总结
本文的目的是为初学者入门学习udaf，所以介绍了udaf的概览，尤其是udaf的运行过程，这对初学者是比较大的槛。
考虑入门，本文简单介绍了sum的UDAF实现，但是如果想要更好理解UDAF的运行过程，建议再看看avg UDAF:org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDAFAverage。avg UDAF对hive的运行流程要控制的更加精细，并判断当前运行的Mode做一定的逻辑处理。
参考
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