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云原生大数据计算服务 MaxCompute:UDF开发(Java)

更新时间:Feb 21, 2024

当MaxCompute提供的内建函数无法支撑您的业务实现时, 您可以根据本文提供的开发流程,使用开发工具(例如IntelliJ IDEA(Maven)或MaxCompute Studio)自行编写代码逻辑创建自定义函数(UDF),并在MaxCompute中进行调用,以满足多样化业务需求。本文为您介绍如何通过Java语言编写UDF。

使用限制

  • 访问外网

    MaxCompute默认不支持通过自定义函数访问外网。如果您需要通过自定义函数访问外网,请根据业务情况填写并提交网络连接申请表单,MaxCompute技术支持团队会及时联系您完成网络开通操作。表单填写指导,请参见网络开通流程

  • 访问VPC网络

    MaxCompute默认不支持通过UDF访问VPC网络。如果您的UDF涉及访问VPC网络中的资源时,需要先创建MaxCompute与目标VPC网络间的网络连接,才可以直接通过UDF访问VPC网络中的资源,操作详情请参见通过UDF访问VPC网络资源

  • 读取表数据

    目前版本不支持使用UDF/UDAF/UDTF读取以下场景的表数据:

    • 做过表结构修改(Schema Evolution)的表数据。

    • 包含复杂数据类型的表数据。

    • 包含JSON数据类型的表数据。

    • Transactional表的表数据。

注意事项

在编写Java UDF前,您需要先了解UDF代码结构,以及Java UDF使用的数据类型与MaxCompute支持的数据类型间的映射关系,二者之间的映射关系请参见附录:数据类型

在编写Java UDF时,您需要注意:

  • 不同UDF JAR包中不建议存在类名相同但实现逻辑不一样的类。例如UDF1、UDF2分别对应资源JAR包udf1.jar、udf2.jar,两个JAR包里都包含名称为com.aliyun.UserFunction.class的类但实现逻辑不一样,当同一条SQL语句中同时调用UDF1和UDF2时,MaxCompute会随机加载其中一个类,此时会导致UDF执行结果不符合预期甚至编译失败。

  • Java UDF中输入或返回值的数据类型是对象,数据类型首字母必须大写,例如String。

  • SQL中的NULL值通过Java中的NULL表示。Java Primitive Type无法表示SQL中的NULL值,不允许使用。

UDF开发流程

开发UDF时通常需进行准备工作、编写UDF代码、上传并注册UDF、调试UDF这几个步骤。同时MaxCompute支持多种工具,以下以常见的MaxCompute Studio、DataWorks、odpscmd三种工具为例,以一个具体的示例为您介绍UDF开发的通用流程。

使用MaxCompute Studio

以下以开发一个字符小写转换功能的UDF为例,为您介绍使用MaxCompute Studio开发并调用Java UDF的操作步骤如下。

  1. 准备工作。

    使用MaxCompute Studio开发调试UDF时,您需要先安装MaxCompute Studio并连接MaxCompute项目,做好UDF开发前准备工作。操作详情请参见:

    1. 安装MaxCompute Studio

    2. 创建MaxCompute项目连接

    3. 创建MaxCompute Java Module

  2. 编写UDF代码。

    1. Project区域,右键单击Module的源码目录(即src > main > java),选择new > MaxCompute Java新建Java Class

    2. Create new MaxCompute java class对话框,单击UDF并填写Name后,按Enter键。

      选择类型填写名称

      Name为创建的MaxCompute Java Class名称。如果还没有创建Package,在此处填写packagename.classname,会自动生成Package。本示例创建的Java Class名称为Lower

    3. 在代码编写区域开始开发UDF代码。代码编辑区域UDF代码示例如下。

      package com.aliyun.odps.udf.example;
      import com.aliyun.odps.udf.UDF;
      public final class Lower extends UDF {
          public String evaluate(String s) {
              if (s == null) { 
                 return null; 
              }
                 return s.toLowerCase();
          }
      }
      说明

      如果需要本地调试Java UDF,请参见开发和调试UDF

  3. 上传并注册UDF。

    在UDF Java文件上单击右键,选择Deploy to server...,在Package a jar, submit resource and register function对话框中配置如下参数后,单击OK注册UDF

    • MaxCompute project:UDF所在的MaxCompute项目名称。由于UDF本身是在连接的MaxCompute项目下编写的,此处保持默认值即可。

    • Resource file:UDF依赖的资源文件路径。此处保持默认值即可。

    • Resource name:UDF依赖的资源。此处保持默认值即可。

    • Function name:注册的函数名称,即后续SQL中调用的UDF名称。例如Lower_test

  4. 调试UDF。

    在左侧导航栏单击Project Explore,在目标MaxCompute项目上单击右键,选择Open Console并在Console区域输入调用UDF的SQL语句,按Enter键运行即可。调用UDFSQL语句示例如下。

    select lower_test('ABC');

    返回结果如下。

    +-----+
    | _c0 |
    +-----+
    | abc |
    +-----+

使用DataWorks

  1. 准备工作。

    使用DataWorks开发调试UDF时,您需要先开通DataWorks并绑定MaxCompute项目,做好UDF开发前准备工作。操作详情请参见使用DataWorks连接

  2. 编写UDF代码。

    您可以在任意Java开发工具中开发UDF代码并打包为一个JAR包。您可以使用以下UDF代码示例。

    package com.aliyun.odps.udf.example;
    import com.aliyun.odps.udf.UDF;
    public final class Lower extends UDF {
        public String evaluate(String s) {
            if (s == null) { 
               return null; 
            }
               return s.toLowerCase();
        }
    }
  3. 上传并注册UDF。

    您可以将已打包好的代码包通过DataWorks上传并完成UDF注册,操作详情请参见:

    1. 创建并使用MaxCompute资源

    2. 创建并使用MaxCompute函数

  4. 调试UDF。

    注册完成UDF后,您可以创建一个ODPS SQL节点,在节点中编写并创建SQL命令来调试UDF。创建ODPS SQL节点的操作请参见创建ODPS SQL节点,调试命令示例如下。

    select lower_test('ABC');

使用odpscmd

  1. 准备工作。

    使用odpscmd开发调试UDF时,您需要先下载安装odpscmd工具,并配置config文件连接MaxCompute项目,做好UDF开发前准备工作。操作详情请参见使用客户端(odpscmd)连接

  2. 编写UDF代码。

    您可以在任意Java开发工具中开发UDF代码并打包为一个JAR包。您可以使用以下UDF代码示例。

    package com.aliyun.odps.udf.example;
    import com.aliyun.odps.udf.UDF;
    public final class Lower extends UDF {
        public String evaluate(String s) {
            if (s == null) { 
               return null; 
            }
               return s.toLowerCase();
        }
    }
  3. 上传并注册UDF。

    您可以将已打包好的代码包通过odpscmd上传并完成UDF注册,操作详情请参见:

    1. ADD JAR

    2. CREATE FUNCTION

  4. 调试UDF。

    注册完成UDF后,您可以编写并创建SQL命令来调试UDF。调试命令示例如下。

    select lower_test('ABC');

UDF开发完成后:UDF调用说明

按照上述UDF开发流程,完成Java UDF开发后,您即可在odpscmd中通过MaxCompute SQL调用Java UDF。调用方法如下:

  • 在归属MaxCompute项目中使用自定义函数:使用方法与内建函数类似,您可以参照内建函数的使用方法使用自定义函数。

  • 跨项目使用自定义函数:即在项目A中使用项目B的自定义函数,跨项目分享语句示例:select B:udf_in_other_project(arg0, arg1) as res from table_t;。更多跨项目分享信息,请参见基于Package跨项目访问资源

UDF示例demo

附录:UDF代码结构

您可以使用Java语言编写UDF代码,代码中需要包含如下信息:

  • Java包(Package):可选。

    您可以将定义的Java类打包,为后续查找和使用类提供方便。

  • 继承UDF类:必选。

    必需携带的UDF类为com.aliyun.odps.udf.UDF。当您需要使用其他UDF类或者需要用到复杂数据类型时,请根据MaxCompute SDK添加需要的类。例如STRUCT数据类型对应的UDF类为com.aliyun.odps.data.Struct

  • @Resolve注解:可选。

    格式为@Resolve(<signature>)signature用于定义函数的输入参数和返回值的数据类型。当您需要在UDF中使用STRUCT数据类型时,无法基于com.aliyun.odps.data.Struct反射分析得到Field Name和Field Type,所以需要用@Resolve注解来辅助获取。即如果您需要在UDF中使用STRUCT,请在UDF Class中加上@Resolve注解,注解只会影响参数或返回值中包含com.aliyun.odps.data.Struct的重载。例如@Resolve("struct<a:string>,string->string")。详细使用示例,请参见复杂数据类型示例

  • 自定义Java类:必选。

    UDF代码的组织单位,定义了实现业务需求的变量及方法。

  • evaluate方法:必选。

    非静态的Public方法,位于自定义的Java类中。evaluate方法的输入参数和返回值的数据类型将作为SQL语句中UDF的函数签名Signature(定义UDF的输入与输出数据类型)。

    您可以在UDF中实现多个evaluate方法,在调用UDF时,MaxCompute会依据UDF调用的参数类型匹配正确的evaluate方法。

    编写Java UDF时可以使用Java Type或Java Writable Type,MaxCompute项目支持处理的数据类型与Java数据类型的详细映射关系,请参见附录:数据类型

  • UDF初始化或结束代码:可选。您可以通过void setup(ExecutionContext ctx)void close()分别实现UDF初始化和结束。void setup(ExecutionContext ctx)方法会在evaluate方法前调用且仅会调用一次,可以用来初始化一些计算所需要的资源或类的成员对象。void close()方法会在evaluate方法结束后调用,可以用来执行一些清理工作,例如关闭文件。

UDF代码示例如下。

  • 使用Java Type类型

    //将定义的Java类组织在org.alidata.odps.udf.examples包中。
    package org.alidata.odps.udf.examples;  
    //继承UDF类。
    import com.aliyun.odps.udf.UDF;         
    //自定义Java类。
    public final class Lower extends UDF { 
    //evaluate方法。其中:String标识输入参数的数据类型,return标识返回值。
        public String evaluate(String s) { 
            if (s == null) { 
            return null; 
        } 
            return s.toLowerCase(); 
      } 
    }
  • 使用Java Writable Type类型

    //将定义的Java类组织在com.aliyun.odps.udf.example包中。
    package com.aliyun.odps.udf.example;
    //添加Java Writable Type类型必需的类。
    import com.aliyun.odps.io.Text;
    //继承UDF类。
    import com.aliyun.odps.udf.UDF;
    //自定义Java类。
    public class MyConcat extends UDF {
      private Text ret = new Text();
    //evaluate方法。其中:Text标识输入参数的数据类型,return标识返回值。
      public Text evaluate(Text a, Text b) {
          if (a == null || b == null) {
          return null;
        }
          ret.clear();
          ret.append(a.getBytes(), 0, a.getLength());
          ret.append(b.getBytes(), 0, b.getLength());
          return ret;
      }
    }

MaxCompute还支持直接使用在其兼容的Hive版本上开发的UDF,请参见Hive兼容数据类型

附录:数据类型

数据类型映射

为确保编写Java UDF过程中使用的数据类型与MaxCompute支持的数据类型保持一致,您需要关注二者间的数据类型映射关系。具体映射关系如下。

说明

在MaxCompute中不同数据类型版本支持的数据类型不同。从MaxCompute 2.0版本开始,扩展了更多的新数据类型,同时还支持ARRAY、MAP、STRUCT等复杂类型。更多MaxCompute数据类型版本信息,请参见数据类型版本说明

MaxCompute Type

Java Type

Java Writable Type

TINYINT

java.lang.Byte

ByteWritable

SMALLINT

java.lang.Short

ShortWritable

INT

java.lang.Integer

IntWritable

BIGINT

java.lang.Long

LongWritable

FLOAT

java.lang.Float

FloatWritable

DOUBLE

java.lang.Double

DoubleWritable

DECIMAL

java.math.BigDecimal

BigDecimalWritable

BOOLEAN

java.lang.Boolean

BooleanWritable

STRING

java.lang.String

Text

VARCHAR

com.aliyun.odps.data.Varchar

VarcharWritable

BINARY

com.aliyun.odps.data.Binary

BytesWritable

DATE

java.sql.Date

DateWritable

DATETIME

java.util.Date

DatetimeWritable

TIMESTAMP

java.sql.Timestamp

TimestampWritable

INTERVAL_YEAR_MONTH

不涉及

IntervalYearMonthWritable

INTERVAL_DAY_TIME

不涉及

IntervalDayTimeWritable

ARRAY

java.util.List

不涉及

MAP

java.util.Map

不涉及

STRUCT

com.aliyun.odps.data.Struct

不涉及

Hive兼容数据类型

当MaxCompute项目采用2.0数据类型版本时,支持Hive风格的UDF,您可以直接使用在MaxCompute兼容的Hive版本上开发的Hive UDF。

MaxCompute兼容的Hive版本为2.1.0,对应Hadoop版本为2.7.2。如果UDF是在其他版本的Hive或Hadoop上开发的,您需要使用兼容的Hive或Hadoop版本重新编译UDF JAR包。

在MaxCompute上使用Hive UDF的具体案例,请参见兼容Hive Java UDF示例