Hive 内置为我们提供了大量的常用函数用于日常的分析，但是总有些情况这些函数还是无法满足我们的需求；值得高兴的是，Hive 允许用户自定义一些函数，用于扩展 HiveQL 的功能，这类函数叫做 UDF（用户自定义函数）。使用 Java 编写 UDF 是最常见的方法，但是本文介绍的是如何使用 Python 来编写 Hive 的 UDF 函数。

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假设我们有个名为 data.txt 的文件，格式如下：

RAVI kumar
Anish kumar
Rakesh jha
Vishal kumar
Ananya ghosh

上面文件的内容每一行代表一个人的名字，现在我们需要使用 Hive 分别获取到每个人的 First name 和 Last name。我们 Hive 表的建表语句如下：

CREATE TABLE `mytable`(
  `fname` string, 
  `lname` string
)

我们现在将上面的数据导入到这个表中：

load data local inpath '/tmp/data.txt' into table mytable;

我们直接 select 出来的数据如下：

hive (iteblog)> select * from iteblog.mytable;
OK
RAVI kumar  NULL
Anish kumar NULL
Rakesh jha  NULL
Vishal kumar  NULL
Ananya ghosh  NULL
Time taken: 0.297 seconds, Fetched: 5 row(s)

这不是我们要的数据，因为每一行的数据全部解析到 fname 字段，而 lname 字段并没有值，所以最后一列为 NULL。现在我们编写一个 Python 脚本来处理这个问题：

#!/usr/bin/python

import sys

for line in sys.stdin:
        line = line.strip()
        fname , lname = line.split(' ')
        l_name = lname.lower()
        print '\t'.join([fname, str(l_name)])

上面的脚本意思是将每行的数据按照空格分割，然后分别赋值给 fname 和 lname。下面我们到 Hive 中使用 Python 编写好的 UDF，语法如下：

SELECT TRANSFORM(stuff)
USING 'script'
AS thing1, thing2

or

SELECT TRANSFORM(stuff)
USING 'script'
AS (thing1 INT, thing2 INT)

通过 Python 解析好的数据全部都是 String 类型的，如果你需要转换成其他类型，可以使用第二个语法。所有我们的例子里面可以如下使用：

hive (iteblog)> add FILE /tmp/iteblog.py;
Added resources: [/tmp/iteblog.py]
hive (iteblog)> select TRANSFORM (fname) USING "python iteblog.py" as (fname,lname) from mytable;
Query ID = iteblog_20180124092916_b8bdcd2d-8828-4803-877c-8586fc36c83d
Total jobs = 1
Launching Job 1 out of 1
Number of reduce tasks is set to 0 since there's no reduce operator
Starting Job = job_1482488541254_14175245, Tracking URL = https://www.iteblog.com:9981/proxy/application_1482488541254_14175245/
Kill Command = /home/iteblog/hadoop/bin/hadoop job  -kill job_1482488541254_14175245
Hadoop job information for Stage-1: number of mappers: 1; number of reducers: 0
2018-01-24 09:29:44,256 Stage-1 map = 0%,  reduce = 0%
2018-01-24 09:29:49,421 Stage-1 map = 100%,  reduce = 0%, Cumulative CPU 1.49 sec
MapReduce Total cumulative CPU time: 1 seconds 490 msec
Ended Job = job_1482488541254_14175245
MapReduce Jobs Launched: 
Stage-Stage-1: Map: 1   Cumulative CPU: 1.49 sec   HDFS Read: 3691 HDFS Write: 60 SUCCESS
Total MapReduce CPU Time Spent: 1 seconds 490 msec
OK
RAVI  kumar
Anish kumar
Rakesh  jha
Vishal  kumar
Ananya  ghosh
Time taken: 33.842 seconds, Fetched: 5 row(s)

正如上面的结果，我们已经获取到需要的结果。