hive的udf函数

如何把hive中的数据导入到mysql中去，方法很多，在网上找到一个用udf函数直接把hive中数据导入到mysql中去，按照网上的例子操作了很久也没有导入成功，甚是捉急。。。。。

1、使用udf函数导数据到mysql需要两个jar包 在hive>提示符中:

Hive>add jar /home/hadoop/hive/lib/hive-contrib-0.13.1.jar; 。。。。。。。此去省略执行提示N个字

Hive>add jar /home/hadoop/hive/lib/mysql-connector-java-5.1.17.jar; 。。。。。。。此去省略执行提示N个字

2、为udf函数命名别名红色的字体dboutput，使用起来就方便点 hive>create temporary function dboutput AS 'org.apache.hadoop.hive.contrib.genericudf.example.GenericUDFDBOutput';

3、开始导入 Hive>select dboutput('jdbc:mysql://192.168.199.1:3306/dbtest','root','12

第八章 在FLUENT中激活你的UDF

一旦你已经编译（并连接）了你的UDF，如第7章所述，你已经为在你的FLUENT模型中使用它做好了准备。根据你所使用的UDF，遵照以下各节中的指导。

? 8.1节 激活通用求解器UDF ? 8.2节 激活模型明确UDF ? 8.3节 激活多相UDF ? 8.4节 激活DPM UDF

8.1 激活通用求解器UDF

本节包括激活使用4.2节中宏的UDF的方法。 8.1.1 已计算值的调整

一旦你已经使用7.2节和7.3节中概括的方法之一编译（并连接）了调整已计算值UDF，这一UDF在FLUENT中将成为可见的和可选择的。你将需要在User-Defined Function Hooks面板的Adjust Function下拉菜单（图8.1.1）中选择它。

调整函数（以DEFINE_ADJUST宏定义）在速度、压力及其它数量求解开始之前的一次迭代开始的时候调用。例如，它可以用于在一个区域内积分一个标量值，并根据这一结果调整边界条件。有关DEFINE_ADJUST宏的更多内容将4.2.1节。调整函数在什么地方适合求解器求解过程方面的信息见3.3节。 8.1.2 求解初始化

一旦你已经使用7.2节和7.

第二章.UDF的C语言基础

Translate by 赵玉心

本章介绍了UDF的C语言基础 2.1引言

2.2注释你的C代码 2.3FLUENT中的C数据类型 2.4常数

2.5变量

2.6自定义数据类型 2.7强制转换 2.8函数 2.9数组 2.10指针 2.11声明

2.12常用C操作符 2.13C库函数

2.14用#define实现宏置换 2.15用#include实现文件包含 2.16与FORTRAN比较

2.1引言

本章介绍了C语言的一些基本信息，这些信息对处理FLUENT的UDF很有帮助。本章首先假定你有一些编程经验而不是C语言的初级介绍。本章不会介绍诸如while-do循环，联合，递归，结构以及读写文件的基础知识。如果你对C语言不熟悉可以参阅C语言的相关书籍。 2.2注释你的C代码

熟悉C语言的人都知道，注释在编写程序和调试程序等处理中是很重要的。注释的每一行以“/*”开始，后面的是注释的文本行，然后是“*/”结尾 如：/* This is how I put a comment in my C program */ 2.3FLUENT的C数据类型

FLUENT的UDF解释程序支持下面的C数据类型： Int：整型 Long

高级UDF示例

#include\

/* Constant Parameters */

#define N_WALLS 15 /* Total number of walls to consider */ #define RR 6 #define VP 3.5

#define TW 25.0 /* Water temperature*/ #define SMALL_T 1.0

/* Wall Parameter Lists */

/* wall name must coorespond to its ID,sied type,roler number,roler diameter,etc */

char *w_name[]={\

\int w_ID[]={24,26,25,21,23,22,18,20,19,15,17,16,12,14,13}; int w_side[]={0,1,2,0,1,2,0,1,2,0,1,2,0,1,2}; int w_n_roler[]={0,1,1,0,6,6,0,7,7,0,5,5,0,5,5};

real w_d_roler[]={0.,0.08,0.08,0.,0.13

第二章.UDF的C语言基础

Translate by 赵玉心

本章介绍了UDF的C语言基础 2.1引言

2.2注释你的C代码 2.3FLUENT中的C数据类型 2.4常数

2.5变量

2.6自定义数据类型 2.7强制转换 2.8函数 2.9数组 2.10指针 2.11声明

2.12常用C操作符 2.13C库函数

2.14用#define实现宏置换 2.15用#include实现文件包含 2.16与FORTRAN比较

2.1引言

本章介绍了C语言的一些基本信息，这些信息对处理FLUENT的UDF很有帮助。本章首先假定你有一些编程经验而不是C语言的初级介绍。本章不会介绍诸如while-do循环，联合，递归，结构以及读写文件的基础知识。如果你对C语言不熟悉可以参阅C语言的相关书籍。 2.2注释你的C代码

熟悉C语言的人都知道，注释在编写程序和调试程序等处理中是很重要的。注释的每一行以“/*”开始，后面的是注释的文本行，然后是“*/”结尾 如：/* This is how I put a comment in my C program */ 2.3FLUENT的C数据类型

FLUENT的UDF解释程序支持下面的C数据类型： Int：整型 Long

高级UDF示例

#include\

/* Constant Parameters */

#define N_WALLS 15 /* Total number of walls to consider */ #define RR 6 #define VP 3.5

#define TW 25.0 /* Water temperature*/ #define SMALL_T 1.0

/* Wall Parameter Lists */

/* wall name must coorespond to its ID,sied type,roler number,roler diameter,etc */

char *w_name[]={\

\int w_ID[]={24,26,25,21,23,22,18,20,19,15,17,16,12,14,13}; int w_side[]={0,1,2,0,1,2,0,1,2,0,1,2,0,1,2}; int w_n_roler[]={0,1,1,0,6,6,0,7,7,0,5,5,0,5,5};

real w_d_roler[]={0.,0.08,0.08,0.,0.13

Hive SQL 編譯過程詳解

目錄[-]

? 1、MapReduce實現基本SQL操作的原理 ? 1.1 Join的實現原理 ? 1.2 Group By的實現原理 ? 1.3 Distinct的實現原理

? 2、SQL轉化為MapReduce的過程 ? 2.1 Phase1 SQL詞法，語法解析 ? 2.1.1 Antlr

? 2.1.2 抽象語法樹AST Tree ? 2.1.3 樣例SQL

? 2.1.3 SQL生成AST Tree

? 2.2 Phase2 SQL基本組成單元QueryBlock ? 2.2.1 QueryBlock

? 2.2.2 AST Tree生成QueryBlock ? 2.3 Phase3 邏輯操作符Operator ? 2.3.1 Operator

? 2.3.2 QueryBlock生成Operator Tree ? 2.4 Phase4 邏輯層優化器

? 2.4.1 PredicatePushDown優化器

? 2.4.2 NonBlockingOpDeDupProc優化器 ? 2.4.3 ReduceSinkDeDuplication優化器

? 2.5 Ph

ANSYS 15.0 fluent udf环境变量的设置

初学udf,还没进入主题就被udf问题搞死了，摸索了一两天终于让我搞出了点名堂，本人用的是ANSYS 15.0和vc 10.0.不多说，先把ANSYS 和vc都装上，网上有教程安装的，一步步来别跳步。最好把vc6也装一下，因为里面有的东西设置环境变量要用到。先不要打开软件。 设置环境变量：

1. C:\\Program Files\\ANSYS Inc\\v150\\fluent\\ntbin\\win64目录下双击setenv和remenv 2.设置环境变量：

INCLUDE

C:\\Program Files (x86)\\Microsoft Visual Studio 10.0\\VC\\include;C:\\Program Files (x86)\\Microsoft SDKs\\Windows\\v7.0A\\Include; LIB

C:\\Program Files (x86)\\Microsoft Visual Studio 10.0\\VC\\lib\\amd64;C:\\Program Files (x86)\\Microsoft SDKs\\Windows\\v

Hadoop Hive sql语法详解

Hive 是基于Hadoop 构建的一套数据仓库分析系统，它提供了丰富的SQL查询方式来分析存储在Hadoop 分布式文件系统中的数据，可以将结构

化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的SQL查询功能，可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行，通过自己的SQL 去查询分析需

要的内容，这套SQL 简称Hive SQL，使不熟悉mapreduce 的用户很方便的利用SQL 语言查询，汇总，分析数据。而mapreduce开发人员可以把

己写的mapper 和reducer 作为插件来支持Hive 做更复杂的数据分析。

它与关系型数据库的SQL 略有不同，但支持了绝大多数的语句如DDL、DML 以及常见的聚合函数、连接查询、条件查询。HIVE不适合用于联机

online)事务处理，也不提供实时查询功能。它最适合应用在基于大量不可变数据的批处理作业。

HIVE的特点：可伸缩（在Hadoop的集群上动态的添加设备），可扩展，容错，输入格式的松散耦合。

Hive 的官方文档中对查询语言有了很详细的描述，请参考：

http://wiki.apache.or

7 自定义函数(UDF)

7.1，概述

用户自定义函数（User－Defined Functions，即UDFs）可以提高FLUENT程序的标准计算功能。它是用C语言书写的，有两种执行方式：interpreted型和compiled型。Interpreted型比较容易使用，但是可使用代码（C语言的函数等）和运行速度有限制。Compiled型运行速度快，而且也没有代码使用范围的限制，但使用略为繁琐。

我们可以用UDFs来定义：

a) 边界条件 b) 源项

c) 物性定义（除了比热外） d) 表面和体积反应速率 e) 用户自定义标量输运方程

f) 离散相模型（例如体积力，拉力，源项等）

g) 代数滑流（algebraic slip）混合物模型（滑流速度和微粒尺寸） h) 变量初始化 i) 壁面热流量

j) 使用用户自定义标量后处理

边界条件UDFs能够产生依赖于时间，位移和流场变量相关的边界条件。例如，我们可以定义依赖于流动时间的x方向的速度入口，或定义依赖于位置的温度边界。边界条件剖面UDFs用宏DEFINE_PROFILE定义。有关例子可以在5.1和6.1中找到。源项UDFs可以定义除了DO辐射模型之外的任意输运方程的源项。它用宏DEFINE