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文档地址：https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+Transform

一、介绍

和udf差不多的作用，支持用python实现。通过标准输入流从hive读取数据，内部处理完再通过标准输出流将处理结果返回给hive。实现流程上比udf要更简单灵活一些，只需要上传脚本=>add file加载到分布式缓存=>使用。

二、实现

先定义一个名为transform.py的脚本，将传入的两个字段值都+1。

#!/usr/bin/env python
import sysfor line in sys.stdin:try:x, y = map(float, line.strip().split('\t'))x += 1y += 1print('\t'.join(map(str, [x, y])))except ValueError as e:print('\t'.join([r'\N'] * 2))

上面对输入流按照\t分隔是因为hive中的数据在传递到py脚本时，多个字段间默认会用\t分隔拼接为字符串，并且空值null会被转为字符串\N。同样将处理结果返回给hive时，如果多个字段，为了hive能够正确解析，也需要用\t拼接输出，单独的\N在hive中也会被重新解释为null。

除了单独的\N会被重新解释为null外，还有一种情况也会被hive解释为null，就是脚本里返回的字段个数小于hive中接收的字段个数时，hive中多余的字段会被赋值为null。

1.脚本上传到本地

这里的本地指的是hive主服务hive server2所在的节点，也就是我们客户端连接的那个机器。

先上传到主服务机器下的某个路径：

# 文件上传路径
[root@node1 HiveLib]# readlink -e transform.py
/root/HiveLib/transform.py

上传后通过add file命令将脚本添加到分布式缓存，之后就可以直接使用了。

-- 添加到分布式缓存
add file /root/HiveLib/transform.py;-- 创建一个临时表测试执行
with `table` as (select '1' as id, '1.6789' as col1, '7.13' as col2union allselect '2' as id, '11.568' as col1, null as col2union allselect '3' as id, '26.09761' as col1, '71.89002' as col2
)
-- as后面接收脚本返回值的字段也可以指定字段类型, eg:(col1 double, col2 double), 省略时默认都是字符串string类型
select transform (col1, col2) using 'transform.py' as (col1, col2) from `table`;

2.脚本上传到hdfs

这种方式和本地实现基本一致，只不过需要将脚本上传到hdfs中，add file时后面跟的是hdfs路径。

[root@node1 HiveLib]# hadoop fs -put ./transform.py /user/hive/lib
[root@node1 HiveLib]# hadoop fs -ls /user/hive/lib
Found 2 items
-rw-r--r--   3 root supergroup       4164 2022-12-18 00:48 /user/hive/lib/hive_udf-1.0-SNAPSHOT.jar
-rw-r--r--   3 root supergroup        257 2024-05-05 19:13 /user/hive/lib/transform.py

sql客户端中执行：

-- 脚本路径换为hdfs路径
add file hdfs://node1:8020/user/hive/lib/transform.py;with `table` as (select '1' as id, '1.6789' as col1, '7.13' as col2union allselect '2' as id, '11.568' as col1, null as col2union allselect '3' as id, '26.09761' as col1, '71.89002' as col2
)
select transform (col1, col2) using 'transform.py' as (col1, col2) from `table`;

三、几个需要注意的点

1.脚本名不要写全路径

using语句后面指定脚本只写脚本名即可，不要写全路径。全路径的话会报错[08S01][20000] Error while processing statement: FAILED: Execution Error, return code 20000 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.mr.MapRedTask. Unable to initialize custom script.，参考
https://stackoverflow.com/questions/15106127/i-met-an-error-when-i-using-hive-transform-features，我也不太理解为什么有这要求，先照做就行。

2.using后面语句中，带不带"python"的问题

这里说的是sql语句中，是using 'transform.py'还是using 'python transform.py'的问题。可以不带python这个关键字，但是前提脚本中必须指定了Shebang，类似于#!/usr/bin/env python这样，指定脚本的解释器。如果指定Shebang，using后面带不带python都可以，如果脚本中没指定，using后面必须带python这个关键字，否则报错。

看到有人说需要给py脚本chmod +x transform.py赋予可执行权限，实际操作中经过验证本地和hdfs都不需要。

3.py脚本Shebang：#!/usr/bin/env python

Shebang（也称为Hashbang）是一个源于Unix系统中的概念，特别是在类Unix操作系统中广泛使用。它是指脚本文件第一行以#!开头的特殊注释行，用于指定该脚本应该由哪个解释器程序来执行。这个名称来源于这两个起始字符—井号（#）和叹号（!）。

主要解释下#!/usr/bin/env python和#!/usr/bin/python的区别。两者都是用来指定该脚本的解释器，但是前者比后者有更好的兼容性，可以理解为：后者是指定了一个固定的解释器路径，虽然多数情况下遵循规范解释器路径会在该目录下，但是并不能保证一定存在。而前者逻辑上等价于env | grep python，它是从当前所有的环境变量中按照一定的优先级顺序去找python解释器，最先找到哪个就用哪个执行，所以可以有效避免路径指定错误的问题，推荐前面这种写法。

[root@node1 HiveLib]# which python
/root/anaconda3/bin/python
[root@node1 HiveLib]# which env
/usr/bin/env
[root@node1 HiveLib]# env | grep python
CONDA_PYTHON_EXE=/root/anaconda3/bin/python