Hive 3.1.2 版本做 UDF 開發(fā)是個(gè)挺容易踩坑的活兒。網(wǎng)上很多教程還停留在 Hive 1.x/2.x 的老寫法照著做大概率會(huì)碰到類沖突、方法簽名不識(shí)別這類問(wèn)題。我自己在 3.1.2 上踩了一輪坑之后把完整流程和避坑點(diǎn)整理出來(lái)希望能幫你少走彎路。1. 開發(fā)前的環(huán)境認(rèn)知與版本陷阱1.1 為什么要專門強(qiáng)調(diào) 3.1.2 版本Hive 3.1.2 是 Hive 3.x 系列里比較穩(wěn)定的一個(gè)版本很多公司的生產(chǎn)環(huán)境都在用。但這個(gè)版本和 2.x 相比有幾個(gè)直接影響 UDF 開發(fā)的底層變化依賴的 Hadoop 版本升級(jí)到了 3.x 系列導(dǎo)致一些老的 hive-exec 依賴寫法會(huì)出現(xiàn) NoSuchMethodError。引入了更嚴(yán)格的 SQL 標(biāo)準(zhǔn)合規(guī)檢查對(duì)函數(shù)注冊(cè)和調(diào)用的方式有影響。移除了部分 deprecated 的 API比如舊的UDF類雖然保留但GenericUDF的初始化流程有細(xì)微差別。Hive 3.x 默認(rèn)使用 LLAP 和新的執(zhí)行引擎UDF 在本地調(diào)試和集群運(yùn)行時(shí)的類加載機(jī)制不完全一樣。這些變化意味著如果你直接搜網(wǎng)上 Hive UDF 教程 然后復(fù)制代碼大概率會(huì)在打包或者運(yùn)行時(shí)碰到各種詭異報(bào)錯(cuò)。1.2 Maven 依賴的正確配置方法在 Hive 3.1.2 下開發(fā) UDF最穩(wěn)妥的 Maven 依賴配置是這樣dependency groupIdorg.apache.hive/groupId artifactIdhive-exec/artifactId version3.1.2/version scopeprovided/scope /dependency dependency groupIdorg.apache.hadoop/groupId artifactIdhadoop-common/artifactId version3.1.0/version scopeprovided/scope /dependency幾個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)解釋一下scope必須設(shè)置為provided因?yàn)?Hive 集群環(huán)境本身已經(jīng)有這些 jar 了。如果打成 fat jar 把這些依賴打進(jìn)去極大概率會(huì)引發(fā)類沖突出現(xiàn)ClassNotFoundException或者奇怪的序列化錯(cuò)誤。Hadoop 版本不一定要跟 Hive 自帶的一模一樣3.1.0和3.1.1通常兼容。但如果業(yè)務(wù)方指定了 Hadoop 版本以實(shí)際環(huán)境為準(zhǔn)。如果你在代碼里用到org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF還需要確認(rèn)hive-exec沒(méi)有被其他傳遞依賴干擾。建議在pom.xml里加exclusions把hive-common、log4j等排除掉避免和集群自帶的沖突。提示不要用hive-udf這種單獨(dú)的 artifactId 名稱那是老版本的方案3.x 下直接在hive-exec里就有完整的 UDF API。1.3 本地開發(fā)環(huán)境的 JDK 選擇Hive 3.1.2 官方推薦 JDK 是 Java 8本地開發(fā)也盡量用 JDK 8。如果你用 JDK 11 或 17 編譯雖然有些功能能跑但集群上如果還是 JDK 8 的環(huán)境運(yùn)行時(shí)容易出現(xiàn)UnsupportedClassVersionError。建議開發(fā)機(jī)裝一個(gè) JDK 8Maven 的pom.xml里加編譯參數(shù)properties maven.compiler.source1.8/maven.compiler.source maven.compiler.target1.8/maven.compiler.target /properties2. UDF 開發(fā)的兩種核心寫法與適用場(chǎng)景2.1 繼承 UDF 類的簡(jiǎn)單寫法這是最簡(jiǎn)單的一種方式適用于輸入輸出都是一對(duì)一的場(chǎng)景比如字符串處理、數(shù)值計(jì)算。package com.example.hive.udf; import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF; import org.apache.hadoop.io.Text; public class MaskPhone extends UDF { public Text evaluate(Text phone) { if (phone null) { return null; } String value phone.toString(); if (value.length() 7) { return new Text(value); } String masked value.substring(0, 3) **** value.substring(7); return new Text(masked); } }這個(gè)方法就干了件很典型的事把手機(jī)號(hào)中間四位脫敏。整個(gè)處理邏輯很直接方法就是evaluateHive 引擎會(huì)根據(jù)參數(shù)類型自動(dòng)找到對(duì)應(yīng)的方法。UDF基類的作用是幫你解決反射匹配那部分繁瑣的內(nèi)容自己只需要關(guān)心業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn)。這里有個(gè)小細(xì)節(jié)返回值最好用 Hadoop 的Text類型而不是 Java 的String。雖然Text也能轉(zhuǎn)成String但用Text在很多場(chǎng)景下性能更好。如果你返回 Java 基礎(chǔ)類型比如int、doubleHive 也能處理但會(huì)出現(xiàn)序列化層面的隱式轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)量大的時(shí)候差距能感覺(jué)到。2.2 繼承 GenericUDF 的高級(jí)寫法簡(jiǎn)單UDF在處理復(fù)雜類型如struct、map、array或者需要做參數(shù)個(gè)數(shù)校驗(yàn)時(shí)就比較吃力。這時(shí)候需要GenericUDF。package com.example.hive.udf; import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDFArgumentException; import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDFArgumentLengthException; import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDFArgumentTypeException; import org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException; import org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDF; import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.ObjectInspector; import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.ObjectInspectorUtils; import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.primitive.PrimitiveObjectInspectorFactory; import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.primitive.StringObjectInspector; import org.apache.hadoop.io.Text; public class GenericMaskPhone extends GenericUDF { private StringObjectInspector stringOI; Override public ObjectInspector initialize(ObjectInspector[] arguments) throws UDFArgumentException { if (arguments.length ! 1) { throw new UDFArgumentLengthException(GenericMaskPhone 需要恰好 1 個(gè)參數(shù)你傳了 arguments.length 個(gè)); } if (arguments[0].getCategory() ! ObjectInspector.Category.PRIMITIVE || !(arguments[0] instanceof StringObjectInspector)) { throw new UDFArgumentTypeException(0, 參數(shù)類型錯(cuò)誤第一個(gè)參數(shù)需要是 STRING 類型); } stringOI (StringObjectInspector) arguments[0]; return PrimitiveObjectInspectorFactory.writableStringObjectInspector; } Override public Object evaluate(DeferredObject[] arguments) throws HiveException { if (arguments[0] null || arguments[0].get() null) { return null; } String value stringOI.getPrimitiveJavaObject(arguments[0].get()); if (value.length() 7) { return new Text(value); } return new Text(value.substring(0, 3) **** value.substring(7)); } Override public String getDisplayString(String[] children) { return GenericMaskPhone( children[0] ); } }GenericUDF的三個(gè)方法各有分工initialize在函數(shù)第一次執(zhí)行時(shí)被調(diào)用用來(lái)確定參數(shù)類型、校驗(yàn)參數(shù)個(gè)數(shù)并定義返回值的類型。這里的返回值從ObjectInspector來(lái)描述既是給引擎看的元數(shù)據(jù)信息也是后續(xù)處理數(shù)據(jù)的依據(jù)。evaluate是真正處理數(shù)據(jù)的核心每行數(shù)據(jù)都會(huì)調(diào)用一次。getDisplayString用于展示函數(shù)調(diào)用形式在 explain 語(yǔ)句和日志中會(huì)用到格式不嚴(yán)謹(jǐn)也沒(méi)關(guān)系但不能返回 null。很多新人在initialize里容易犯一個(gè)錯(cuò)以為可以在這里拿到數(shù)據(jù)。實(shí)際上這里只拿類型信息數(shù)據(jù)在evaluate里才能拿到。把ObjectInspector緩存下來(lái)就是為了在evaluate里高效地讀取數(shù)據(jù)。2.3 兩種寫法的選型建議做一個(gè)簡(jiǎn)單的對(duì)比對(duì)比項(xiàng)繼承 UDF繼承 GenericUDF代碼量少只需寫 evaluate多要寫三個(gè)方法參數(shù)類型校驗(yàn)松散靠反射匹配嚴(yán)密可在 initialize 中精確控制復(fù)雜類型支持有限完全支持 struct/map/array性能略差更優(yōu)Debug 友好度簡(jiǎn)單較復(fù)雜需要理解 ObjectInspector我的經(jīng)驗(yàn)是處理基本類型、邏輯簡(jiǎn)單的場(chǎng)景直接用簡(jiǎn)單UDF就好代碼可讀性好。但如果你需要處理嵌套結(jié)構(gòu)或者要檢查參數(shù)個(gè)數(shù)、按不同類型選擇不同的處理分支GenericUDF在復(fù)雜場(chǎng)景下更有優(yōu)勢(shì)排查問(wèn)題也更直觀。3. 完整實(shí)操?gòu)拇a到集群運(yùn)行3.1 測(cè)試用例的編寫技巧很多開發(fā)者在本地寫完 UDF 之后直接扔到集群上測(cè)試結(jié)果一執(zhí)行就報(bào)錯(cuò)來(lái)回調(diào)試的成本特別高。其實(shí)在本地用 JUnit 寫一個(gè)測(cè)試用例幾分鐘就能驗(yàn)證大部分邏輯問(wèn)題。package com.example.hive.udf; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.junit.Assert; import org.junit.Test; public class MaskPhoneTest { Test public void testNormal() { MaskPhone udf new MaskPhone(); Text result udf.evaluate(new Text(13812345678)); Assert.assertEquals(138****5678, result.toString()); } Test public void testNull() { MaskPhone udf new MaskPhone(); Assert.assertNull(udf.evaluate(null)); } Test public void testShortLength() { MaskPhone udf new MaskPhone(); Text result udf.evaluate(new Text(123456)); Assert.assertEquals(123456, result.toString()); } }測(cè)試重點(diǎn)覆蓋三類情況正常輸入、空值、邊界值。特別是空值很多 UDF 在這上面崩潰過(guò)——用戶在 SQL 里寫where column is not null過(guò)濾掉了一部分但 UDF 內(nèi)部還是要做好防御。測(cè)試的依賴在 pom.xml 中加上dependency groupIdjunit/groupId artifactIdjunit/artifactId version4.13.2/version scopetest/scope /dependency3.2 打包與上傳 HDFS本地測(cè)試通過(guò)之后執(zhí)行mvn clean package -DskipTests打包。輸出 jar 一般不大幾百 KB 到幾 MB 都正常。把 jar 上傳到 HDFS 的常見(jiàn)做法hdfs dfs -mkdir -p /udf/lib hdfs dfs -put mask-udf-1.0.jar /udf/lib/為什么要放 HDFS 而不是直接放本機(jī)因?yàn)?Hive 集群可能是多節(jié)點(diǎn)如果只放在提交任務(wù)的節(jié)點(diǎn)上其他節(jié)點(diǎn)執(zhí)行時(shí)找不到 jar就會(huì)報(bào)ClassNotFoundException。放在 HDFS 上所有節(jié)點(diǎn)都能加載。這是個(gè)經(jīng)典坑務(wù)必注意。3.3 永久函數(shù)與臨時(shí)函數(shù)注冊(cè)在 Hive 3.1.2 中臨時(shí)函數(shù)的注冊(cè)方式ADD JAR hdfs:///udf/lib/mask-udf-1.0.jar; CREATE TEMPORARY FUNCTION mask_phone AS com.example.hive.udf.MaskPhone;臨時(shí)函數(shù)只在當(dāng)前會(huì)話有效斷開會(huì)話就失效適合開發(fā)測(cè)試階段使用。要在生產(chǎn)環(huán)境長(zhǎng)期使用建議注冊(cè)為永久函數(shù)CREATE FUNCTION mask_phone AS com.example.hive.udf.MaskPhone USING JAR hdfs:///udf/lib/mask-udf-1.0.jar;注意永久函數(shù)的創(chuàng)建可能需要管理員權(quán)限如果當(dāng)前用戶沒(méi)有權(quán)限會(huì)報(bào)AuthorizationException。如果自己不是管理員可以讓 DBA 幫忙或者把 jar 的權(quán)限放開到 HDFS 上允許讀。Hive 3.1.2 里函數(shù)名最好不要帶橫線或點(diǎn)會(huì)跟一些內(nèi)部命名沖突。用下劃線連接是最穩(wěn)妥的寫法。3.4 實(shí)際調(diào)用驗(yàn)證注冊(cè)完成之后執(zhí)行一條 SQL 驗(yàn)證SELECT mask_phone(13812345678);正常結(jié)果應(yīng)該輸出138****5678。再試一下空值場(chǎng)景SELECT mask_phone(null);應(yīng)該返回NULL而不是報(bào)錯(cuò)。順便可以驗(yàn)證一下在WHERE條件中使用 UDF 的效果SELECT id, phone FROM user_phone WHERE mask_phone(phone) 138****5678;到這里簡(jiǎn)單 UDF 的基本流程就算跑通了。4. 進(jìn)階GenericUDF 初始化與常量折疊問(wèn)題4.1 initialize 方法里的參數(shù)校驗(yàn)細(xì)節(jié)很多復(fù)雜的 bug 都出在initialize方法上。有些場(chǎng)景下 UDF 的入?yún)⒖赡苁浅Ａ恳部赡苁亲侄?。ObjectInspector拿到的是類型描述而不是具體數(shù)值。在initialize里做校驗(yàn)時(shí)要格外注意不要嘗試讀取參數(shù)值只做類型和數(shù)量檢查。比如要處理兩個(gè)參數(shù)第一個(gè)是字符串第二個(gè)是整數(shù)可以這樣校驗(yàn)Override public ObjectInspector initialize(ObjectInspector[] arguments) throws UDFArgumentException { if (arguments.length ! 2) { throw new UDFArgumentLengthException(需要兩個(gè)參數(shù)); } if (arguments[0].getCategory() ! ObjectInspector.Category.PRIMITIVE) { throw new UDFArgumentTypeException(0, 第一個(gè)參數(shù)必須是基本類型); } PrimitiveObjectInspector poi0 (PrimitiveObjectInspector) arguments[0]; PrimitiveObjectInspector poi1 (PrimitiveObjectInspector) arguments[1]; if (poi0.getPrimitiveCategory() ! PrimitiveObjectInspector.PrimitiveCategory.STRING) { throw new UDFArgumentTypeException(0, 第一個(gè)參數(shù)必須是 STRING); } if (poi1.getPrimitiveCategory() ! PrimitiveObjectInspector.PrimitiveCategory.INT) { throw new UDFArgumentTypeException(1, 第二個(gè)參數(shù)必須是 INT); } return PrimitiveObjectInspectorFactory.writableStringObjectInspector; }注意這里用的getPrimitiveCategory()是更細(xì)粒度的類型判斷。STRING和CHAR、VARCHAR是不同的類別但某些場(chǎng)景下你可能希望同時(shí)接受它們。這種取舍要根據(jù)業(yè)務(wù)需求來(lái)定。4.2 常量折疊帶來(lái)的“詭異”現(xiàn)象Hive 3.1.2 的優(yōu)化器會(huì)在某些情況下做常量折疊。什么意思呢如果你執(zhí)行SELECT mask_phone(13812345678)引擎可能在你還沒(méi)進(jìn)入真正的 UDF 執(zhí)行前就把參數(shù)作為常量推導(dǎo)出結(jié)果了。這種情況下initialize可能根本不會(huì)被調(diào)用或者只調(diào)用一次。這種優(yōu)化通常不會(huì)影響最終結(jié)果但如果你在 UDF 里寫了static變量想保存狀態(tài)就需要注意不要依賴evaluate的調(diào)用次數(shù)。比如用static int count統(tǒng)計(jì)共處理了多少行在常量折疊下統(tǒng)計(jì)結(jié)果可能不準(zhǔn)確。4.3 UDF 中的狀態(tài)管理規(guī)范Hive 的 UDF 是被多線程并發(fā)調(diào)用的。同一個(gè) UDF 實(shí)例可能同時(shí)被多個(gè) mapper/reducer 線程使用因此不要在 UDF 里使用非線程安全的成員變量比如SimpleDateFormat。不要用成員變量保存行級(jí)狀態(tài)比如lastValue這種。如果確實(shí)需要線程安全的格式化工具在initialize里創(chuàng)建局部變量或者用ThreadLocal。踩過(guò)坑的開發(fā)者都知道這類并發(fā)問(wèn)題在測(cè)試階段很難發(fā)現(xiàn)通常要到數(shù)據(jù)量大了之后突然報(bào)錯(cuò)排查起來(lái)相當(dāng)痛苦。5. 三個(gè)最容易踩的運(yùn)行時(shí)坑5.1 ClassNotFound 與依賴沖突這是出現(xiàn)頻率最高的問(wèn)題。打包時(shí)如果用了maven-shade-plugin把 Hive 依賴打進(jìn)了 fat jar運(yùn)行時(shí)就會(huì)出現(xiàn)一個(gè)詭異的現(xiàn)象本地測(cè)試正常上傳集群就報(bào)錯(cuò)。典型報(bào)錯(cuò)信息java.lang.NoSuchMethodError: org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF.evaluate解決思路把pom.xml中hive-exec的scope改成provided同時(shí)確保打的是瘦 jar。如果確實(shí)有特殊依賴需要打包用 shade 插件盡量排除org.apache.hive和org.apache.hadoop相關(guān)包名。另一個(gè)思路是直接用 Hive 的ADD JAR把額外的依賴 jar 加載進(jìn)來(lái)ADD JAR hdfs:///udf/lib/commons-lang3.jar; ADD JAR hdfs:///udf/lib/guava-27.0-jre.jar;注意優(yōu)先級(jí)問(wèn)題后添加的 jar 可能覆蓋先添加的。同一份依賴集群自帶的版本和 jar 里的版本不一致時(shí)容易引發(fā)沖突。避免這種問(wèn)題的最佳做法就是別在 UDF 里用和 Hive 核心依賴重疊的開源庫(kù)迫不得已時(shí)要精心管理類加載順序。5.2 返回 null 時(shí)引發(fā)的 NPEHive 里遇到null是家常便飯。UDF 里的evaluate方法如果收到null參數(shù)而代碼里沒(méi)做判空很容易 NPE。我見(jiàn)過(guò)的最隱蔽 NPE 是這么出現(xiàn)的public Text evaluate(Text a, Text b) { if (!a.toString().equals(b.toString())) { return new Text(not_equal); } return new Text(equal); }看著沒(méi)問(wèn)題但如果a為 null調(diào)用a.toString()就 NPE 了。更麻煩的是Hive 引擎有時(shí)會(huì)把空字符串和 null 混在一起行為難以預(yù)測(cè)。建議在方法最開始統(tǒng)一判空if (a null || b null) { return null; }5.3 類型隱式轉(zhuǎn)換導(dǎo)致的結(jié)果異常Hive 3.1.2 對(duì)類型轉(zhuǎn)換有一套規(guī)則。比如你寫mask_phone(phone)而phone是varchar(20)而不是string簡(jiǎn)單 UDF 的反射機(jī)制可能匹配不到對(duì)應(yīng)的evaluate方法要么報(bào)錯(cuò)要么是類型轉(zhuǎn)換消耗額外時(shí)間。更隱蔽的問(wèn)題是精度丟失比如 UDF 參數(shù)用Double而傳入的是高精度的DecimalHive 會(huì)轉(zhuǎn)成 double 進(jìn)行處理可能丟掉精度。處理金額類數(shù)據(jù)時(shí)尤其小心盡量用BigDecimal或Text來(lái)確定性的字符串處理。6. 性能調(diào)優(yōu)與 UDF 編寫規(guī)范6.1 避免不必要的對(duì)象創(chuàng)建每行數(shù)據(jù)都調(diào)用evaluate如果每次都new一個(gè)StringBuilder或ArrayList在大數(shù)據(jù)量下就是海量對(duì)象創(chuàng)建GC 壓力飆升。更優(yōu)的寫法是在GenericUDF里把可重用的Object作為成員變量緩存起來(lái)前提是線程安全或者直接復(fù)用輸入的Text對(duì)象。在簡(jiǎn)單 UDF 中如果必須返回字符串盡量少做無(wú)意義的拼接可以用StringBuilder的鏈?zhǔn)秸{(diào)用減少中間對(duì)象。6.2 分段處理與空值短路把復(fù)雜的 UDF 拆成多個(gè)簡(jiǎn)單函數(shù)往往比一個(gè)超級(jí)函數(shù)更高效。因?yàn)?Hive 的謂詞下推和列剪枝能幫你過(guò)濾掉很多不需要計(jì)算的行。數(shù)據(jù)量大時(shí)空值短路很重要。如果 UDF 檢測(cè)到某個(gè)字段為 null直接返回 null后續(xù)的復(fù)雜邏輯就不用執(zhí)行了。這樣既避免 NPE又能減少不必要的計(jì)算。7. 常見(jiàn)問(wèn)題速查表報(bào)錯(cuò)信息可能原因解決方案ClassNotFoundException: com.example.hive.udf.MaskPhonejar 未加載或路徑不對(duì)確認(rèn) ADD JAR 是否執(zhí)行jar 是否在 HDFS 上NoSuchMethodError: evaluatehive-exec 依賴沖突引入了錯(cuò)誤的版本檢查 pom.xml scope 是否為 provided清理 fat jarUDFArgumentException: 參數(shù)類型錯(cuò)誤initialize 中的類型校驗(yàn)過(guò)于嚴(yán)格檢查參數(shù)類別確認(rèn) STRING 與 VARCHAR 的區(qū)別AuthorizationException當(dāng)前用戶無(wú)創(chuàng)建永久函數(shù)權(quán)限聯(lián)系管理員授權(quán)或用臨時(shí)函數(shù)代替UnsupportedClassVersionError本地編譯 JDK 版本高于集群 JDK統(tǒng)一使用 JDK 8 編譯檢查 maven compiler 配置SemanticsException: Function is not registered創(chuàng)建函數(shù)的庫(kù)名不是當(dāng)前庫(kù)使用 db_name.function_name 顯式指定查詢結(jié)果為空但日志無(wú)報(bào)錯(cuò)常量折疊或 null 短路導(dǎo)致 UDF 未執(zhí)行檢查執(zhí)行計(jì)劃 EXPLAIN確認(rèn) UDF 是否被下推8. UDF 擴(kuò)展方向與調(diào)試建議8.1 從 UDF 到 UDTF 和 UDAFUDF 是一進(jìn)一出UDTF 是一進(jìn)多出比如把一行拆成多行UDAF 是多進(jìn)一出聚合函數(shù)比如自研 sum。如果業(yè)務(wù)上需要把 JSON 數(shù)組字段展開成多行就需要寫 UDTF這屬于GenericUDTF的范疇。UDAF 的情況更復(fù)雜一點(diǎn)Hive 3.1.2 推薦直接繼承AbstractGenericUDAFResolver和實(shí)現(xiàn)GenericUDAFEvaluator中間設(shè)計(jì)到Mode狀態(tài)機(jī)PARTIAL1、PARTIAL2、FINAL、COMPLETE不同階段對(duì)應(yīng)不同的iterate、merge、terminate方法回調(diào)。這塊建議單獨(dú)開項(xiàng)目不要在簡(jiǎn)單 UDF 基礎(chǔ)上改動(dòng)。8.2 Debug 技巧日志輸出定位問(wèn)題集群環(huán)境不好打斷點(diǎn)大部分 UDF 問(wèn)題靠日志定位。Hive 的LogHelper可以輸出到 Hive 日志中import org.apache.hadoop.hive.ql.log.PerfLogger; // 或者使用 slf4j private static final Logger LOG LoggerFactory.getLogger(MaskPhone.class); Override public Object evaluate(DeferredObject[] arguments) throws HiveException { if (LOG.isDebugEnabled()) { LOG.debug(參數(shù)值: arguments[0].get()); } // 業(yè)務(wù)邏輯 }日志級(jí)別在log4j2.properties或hive-log4j2.properties里配置。調(diào)成 DEBUG 后跑一條小數(shù)據(jù)量的 SQL就能看到 UDF 的輸入輸出。查到問(wèn)題后記得切回 WARN 級(jí)別避免日志量把集群磁盤打滿。我在實(shí)際開發(fā)過(guò)程中最后悔的一件事就是最開始沒(méi)養(yǎng)成良好的判空習(xí)慣導(dǎo)致上線后遇到空值 NPE還得緊急改版本重新打包。另外每次改完 UDF 記得清掉 Hive 的緩存有時(shí)候函數(shù)注冊(cè)信息在 session 里是帶緩存的重新注冊(cè)同名函數(shù)時(shí)可能調(diào)用的還是舊版本。這種情況可以DROP FUNCTION后重新CREATE或者重啟 beeline 再試。這個(gè) UDF 項(xiàng)目后續(xù)很好擴(kuò)展同一套框架下可以繼續(xù)封裝字符串脫敏系列身份證、郵箱、銀行卡號(hào)、JSON 解析系列、時(shí)間處理系列打包成同一個(gè) jar注冊(cè)一批函數(shù)形成團(tuán)隊(duì)內(nèi)部的自研函數(shù)庫(kù)開發(fā)和維護(hù)成本都會(huì)明顯降下來(lái)。