Utiliser une fonction UDF Java avec Apache Hive dans HDInsight

Article
07/12/2024

Découvrez comment créer une fonction définie par l’utilisateur basée sur Java qui fonctionne avec Apache Hive. L’UDF Java dans cet exemple convertit un tableau de chaînes de texte en caractères tous minuscules.

Prérequis

Un cluster Hadoop sur HDInsight. Consultez Bien démarrer avec HDInsight sur Linux.
Kit de développeur Java (JDK) version 8
Apache Maven correctement installé en fonction d’Apache. Maven est un système de génération de projet pour les projets Java.
Le schéma d’URI de votre principal espace de stockage de clusters. Il s’agirait de wasb:// pour Stockage Azure, abfs:// pour Azure Data Lake Storage Gen2 ou de adl:// pour Azure Data Lake Storage Gen1. Si le transfert sécurisé est activé pour le stockage Azure, l’URI sera wasbs://. Voir aussi transfert sécurisé.
Un éditeur de texte ou un IDE Java

Important

Si vous créez les fichiers Python sur un client Windows, vous avez besoin d’un éditeur qui utilise LF comme fin de ligne. Si vous ne savez pas si votre éditeur utilise LF ou CRLF, consultez la section Dépannage pour savoir comment supprimer le caractère CR.

Environnement de test

L’environnement utilisé pour cet article était un ordinateur exécutant Windows 10. Les commandes ont été exécutées dans une invite de commandes, et les différents fichiers ont été modifiés avec le bloc-notes. Modifiez en conséquence pour votre environnement.

Dans une invite de commandes, entrez les commandes suivantes afin de créer un environnement de travail :

IF NOT EXIST C:\HDI MKDIR C:\HDI
cd C:\HDI

Créer un exemple Java UDF

Utilisez la commande suivante pour créer un projet Maven :

mvn archetype:generate -DgroupId=com.microsoft.examples -DartifactId=ExampleUDF -DarchetypeArtifactId=maven-archetype-quickstart -DinteractiveMode=false

Cette commande crée un répertoire nommé exampleudf, qui contient le projet Maven.

Une fois le projet créé, entrez la commande suivante pour supprimer le répertoire exampleudf/src/test qui a été créé dans le cadre du projet :
```
cd ExampleUDF
rmdir /S /Q "src/test"
```

Ouvrez pom.xml en entrant la commande ci-dessous :

notepad pom.xml

Puis remplacez l’entrée <dependencies> par le code XML suivant :

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
        <artifactId>hadoop-client</artifactId>
        <version>2.7.3</version>
        <scope>provided</scope>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.hive</groupId>
        <artifactId>hive-exec</artifactId>
        <version>1.2.1</version>
        <scope>provided</scope>
    </dependency>
</dependencies>

Ces entrées spécifient la version de Hadoop et de Hive fournie avec HDInsight 3.6. Vous trouverez des informations sur les versions de Hadoop et Hive incluses dans HDInsight dans le document Contrôle des versions du composant HDInsight .

Ajoutez une section <build> avant la ligne </project> à la fin du fichier. Cette section doit comporter le fichier XML suivant :

<build>
    <plugins>
        <!-- build for Java 1.8. This is required by HDInsight 3.6  -->
        <plugin>
            <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
            <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
            <version>3.3</version>
            <configuration>
                <source>1.8</source>
                <target>1.8</target>
            </configuration>
        </plugin>
        <!-- build an uber jar -->
        <plugin>
            <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
            <artifactId>maven-shade-plugin</artifactId>
            <version>3.2.1</version>
            <configuration>
                <!-- Keep us from getting a can't overwrite file error -->
                <transformers>
                    <transformer
                            implementation="org.apache.maven.plugins.shade.resource.ApacheLicenseResourceTransformer">
                    </transformer>
                    <transformer implementation="org.apache.maven.plugins.shade.resource.ServicesResourceTransformer">
                    </transformer>
                </transformers>
                <!-- Keep us from getting a bad signature error -->
                <filters>
                    <filter>
                        <artifact>*:*</artifact>
                        <excludes>
                            <exclude>META-INF/*.SF</exclude>
                            <exclude>META-INF/*.DSA</exclude>
                            <exclude>META-INF/*.RSA</exclude>
                        </excludes>
                    </filter>
                </filters>
            </configuration>
            <executions>
                <execution>
                    <phase>package</phase>
                    <goals>
                        <goal>shade</goal>
                    </goals>
                </execution>
            </executions>
        </plugin>
    </plugins>
</build>

Ces entrées définissent la génération du projet. Plus précisément, la version de java utilisée par le projet et la méthode de génération d’un uberjar pour le déploiement sur le cluster.

Enregistrez le fichier une fois les modifications apportées.

Entrez la commande suivante pour créer un fichier ExampleUDF.java et l’ouvrir :

notepad src/main/java/com/microsoft/examples/ExampleUDF.java

Copiez et collez ensuite le code Java ci-dessous dans le nouveau fichier. Fermez le fichier.

package com.microsoft.examples;

import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.Description;
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;
import org.apache.hadoop.io.*;

// Description of the UDF
@Description(
    name="ExampleUDF",
    value="returns a lower case version of the input string.",
    extended="select ExampleUDF(deviceplatform) from hivesampletable limit 10;"
)
public class ExampleUDF extends UDF {
    // Accept a string input
    public String evaluate(String input) {
        // If the value is null, return a null
        if(input == null)
            return null;
        // Lowercase the input string and return it
        return input.toLowerCase();
    }
}

Ce code permet d’implémenter une fonction définie par l’utilisateur qui accepte une valeur de chaîne et renvoie une version de la chaîne en minuscules.

Générer et installer la fonction UDF

Dans les commandes ci-dessous, remplacez sshuser par le nom d’utilisateur réel s’il est différent. Remplacez mycluster par le nom du cluster réel.

Utilisez la commande suivante pour compiler et empaqueter la fonction UDF :
```
mvn compile package
```
Cette commande génère et conditionne l’UDF dans le fichier exampleudf/target/ExampleUDF-1.0-SNAPSHOT.jar.
Utilisez la commande scp pour copier le fichier vers le cluster HDInsight en entrant la commande suivante :
```
scp ./target/ExampleUDF-1.0-SNAPSHOT.jar sshuser@mycluster-ssh.azurehdinsight.net:
```
Connectez-vous au cluster avec le protocole SSH en entrant la commande suivante :
```
ssh sshuser@mycluster-ssh.azurehdinsight.net
```
À partir de la session SSH ouverte, copiez le fichier jar sur le stockage HDInsight.
```
hdfs dfs -put ExampleUDF-1.0-SNAPSHOT.jar /example/jars
```

Utiliser la fonction UDF à partir de Hive

Démarrez le client Beeline à partir de la session SSH en entrant la commande suivante :
```
beeline -u 'jdbc:hive2://localhost:10001/;transportMode=http'
```
Cette commande suppose que vous avez utilisé la valeur par défaut d’ admin pour le compte de connexion de votre cluster.
Une fois sur l’invite jdbc:hive2://localhost:10001/> , entrez la commande suivante pour ajouter la fonction UDF dans Hive et l’exposer en tant que fonction.
```
ADD JAR wasbs:///example/jars/ExampleUDF-1.0-SNAPSHOT.jar;
CREATE TEMPORARY FUNCTION tolower as 'com.microsoft.examples.ExampleUDF';
```

Utilisez la fonction UDF pour convertir les valeurs extraites d’une table en chaînes de caractères minuscules.

SELECT tolower(state) AS ExampleUDF, state FROM hivesampletable LIMIT 10;

Cette requête sélectionne l’état de la table, convertit la chaîne en minuscules, puis l’affiche avec le nom non modifié. Le résultat ressemble au texte suivant :

+---------------+---------------+--+
|  exampleudf   |     state     |
+---------------+---------------+--+
| california    | California    |
| pennsylvania  | Pennsylvania  |
| pennsylvania  | Pennsylvania  |
| pennsylvania  | Pennsylvania  |
| colorado      | Colorado      |
| colorado      | Colorado      |
| colorado      | Colorado      |
| utah          | Utah          |
| utah          | Utah          |
| colorado      | Colorado      |
+---------------+---------------+--+

Dépannage

Quand vous exécutez le travail hive, vous pouvez rencontrer une erreur similaire au texte suivant :

Caused by: org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException: [Error 20001]: An error occurred while reading or writing to your custom script. It may have crashed with an error.

Ce problème peut être causé par les fins de ligne dans le fichier Python. De nombreux éditeurs Windows utilisent par défaut CRLF comme fin de ligne, mais les applications Linux utilisent généralement LF.

Pour supprimer les caractères de retour chariot (CR) avant de charger le fichier dans HDInsight, vous pouvez utiliser les instructions PowerShell suivantes :

# Set $original_file to the Python file path
$text = [IO.File]::ReadAllText($original_file) -replace "`r`n", "`n"
[IO.File]::WriteAllText($original_file, $text)

Étapes suivantes

Pour découvrir d’autres utilisations de Hive, consultez Utiliser Apache Hive avec HDInsight.

Pour plus d’informations sur les fonctions définies par l’utilisateur Hive, consultez Apache Hive Operators and User-Defined Functions (Opérateurs et fonctions définies par l’utilisateur Apache Hive) du wiki Hive sur le site apache.org.

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