Hive中有哪些UDF?

　　Apache Hive是一个建立在Hadoop上的数据仓库工具，它提供了类似SQL的查询语言HiveQL来查询和分析数据。Hive User Defined Functions (UDFs)允许用户根据自己的需求来扩展Hive的功能。这些UDFs可以用来在查询中执行各种自定义操作，例如数据转换、复杂计算等。以下是一些常见的Hive UDF的类型和一些示例：

　　一.标量函数 (Scalar Functions)

　　1.内置标量函数 (Built-in Scalar Functions):

　　(1)concat(string str1, string str2, ...):

　　连接多个字符串。

　　(2)substring(string str, int start, int len):

　　返回指定位置和长度的子串。

　　(3)trim(string str):

　　去除字符串两端的空格。

　　(4)round(double a):

　　将一个double类型的数字四舍五入到最接近的整数。

　　(5)自定义标量函数 (Custom Scalar Functions):

　　用户可以编写自己的标量函数，以Java或Python实现。

　　例如，一个自定义函数用于计算两个日期之间的天数差。

　　二.聚合函数 (Aggregate Functions)

　　1.内置聚合函数 (Built-in Aggregate Functions):

　　(1)count(expr):

　　计算非NULL值的数量。

　　(2)sum(expr):

　　计算表达式的总和。

　　(3)avg(expr):

　　计算表达式的平均值。

　　(4)max(expr):

　　返回表达式的最大值。

　　(5)自定义聚合函数 (Custom Aggregate Functions):

　　用户可以编写自己的聚合函数，以Java实现。

　　例如，一个自定义函数用于计算一组值的中位数。

　　三.表生成函数 (Table Generating Functions)

　　1.内置表生成函数 (Built-in Table Generating Functions):

　　(1)explode(array< T > a):

　　将数组中的元素拆分为多行。

　　(2)posexplode(array< T > a):

　　将数组中的元素拆分为多行，并返回数组索引。

　　(3)自定义表生成函数 (Custom Table Generating Functions):

　　用户可以编写自己的表生成函数，以Java实现。

　　例如，一个自定义函数用于解析包含结构化数据的文本并生成多行记录。

　　四.窗口函数 (Window Functions)

　　1.内置窗口函数 (Built-in Window Functions):

　　(1)row_number():

　　为查询结果中的每一行分配一个唯一的数字。

　　(2)rank():

　　对查询结果中的每一行按照指定顺序进行排名。

　　(3)自定义窗口函数 (Custom Window Functions):

　　用户可以编写自己的窗口函数，以Java实现。

　　例如，一个自定义函数用于在窗口内计算移动平均值。

　　五.其他函数

　　1.集合函数 (Collection Functions):

　　(1)array_contains(array< T >, value):

　　判断数组中是否包含某个值。

　　(2)map_keys(map< K,V >):

　　返回Map中所有的键。

　　2.日期函数 (Date Functions):

　　(1).year(date):

　　返回日期的年份。

　　(2).month(date):

　　返回日期的月份。

　　(3).day(date):

　　返回日期的天数。

　　3.字符串函数 (String Functions):

　　(1).length(string):

　　返回字符串的长度。

　　(2).lower(string):

　　将字符串转换为小写。

　　(3).upper(string):

　　将字符串转换为大写。

　　六.自定义UDFs编写

　　对于自定义UDFs，一般需要实现Hive中相应的接口，常见的是使用Java编写，包括：

　　(1)UDF：

　　继承自org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF，实现evaluate方法。

　　(2)UDAF：

　　继承自org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDAF，编写一系列方法来实现聚合逻辑。

　　(3)UDTF：

　　继承自org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDTF，实现process方法。

　　在实现自定义UDFs时，需要处理好数据类型转换、异常处理等问题，确保函数的正确性和健壮性。

　　以上是Hive中常见的UDFs类型及示例，我们可以根据自己的需求编写相应的UDFs来扩展Hive的功能。