在前面一篇文章的日志表中，时间的格式的是这样的"31/Aug/2015:00:04:37 +0800";这样并不友好，为了好看点，我们自定义一个时间格式化的udf函数，hive应该也提供时间转换的函数。

自定义函数

代码
自定义函数还是继承UDF类

package com.madman.hive.function;

import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Date;
import java.util.Locale;

import org.apache.commons.lang.StringUtils;
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;
import org.apache.hadoop.io.Text;

/** * * UDF函数还是老样子.... * * /** * A User-defined function (UDF) for the use with Hive. * * New UDF classes need to inherit from this UDF class. * * Required for all UDF classes: 1. Implement one or more methods named * "evaluate" which will be called by Hive. The following are some examples: * public int evaluate(); public int evaluate(int a); public double evaluate(int * a, double b); public String evaluate(String a, int b, String c); * * "evaluate" should never be a void method. However it can return "null" if * needed. */
public class HiveDateFunction extends UDF {
    public Text evaluate(Text time) {
        if (time == null) {
            return null;
        }
        if (StringUtils.isBlank(time.toString())) {
            return null;
        }
        String parser = time.toString().replaceAll("\"", "");
        SimpleDateFormat inputSimple = new SimpleDateFormat("dd/MMM/yyyy:HH:mm:ss", Locale.ENGLISH);
        SimpleDateFormat outputSimple = new SimpleDateFormat("yyyyMMddHHmmss");
        String format = "";
        try {
            Date parse = inputSimple.parse(parser);
            format = outputSimple.format(parse);
            System.out.println(format);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return null;
        }
        return new Text(format);
    }

    public static void main(String[] args) {
        String text = "31/Aug/2015:00:04:37 +0800";
        System.out.println(new HiveDateFunction().evaluate(new Text(text)));
        System.exit(0);
        SimpleDateFormat inputSimple = new SimpleDateFormat("dd/MMM/yyyy:HH:mm:ss", Locale.ENGLISH);
        SimpleDateFormat outputSimple = new SimpleDateFormat("yyyyMMddHHmmss");
        try {
            Date parse = inputSimple.parse(text);
            String format = outputSimple.format(parse);
            System.out.println(format);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

代码写好之后本地先测试下，是否可行，可行之后打成jar包上传到hive环境中去，然后将jar加入到hive中。
参考命令：

hive (default)> add jar /opt/cdhmoduels/data/hiveDateFunction.jar; 

然后创建一个函数，参考命令：

create temporary function hiveDateFunction as 'com.madman.hive.function.HiveDateFunction';
//这里需要制定类的路劲。

调用函数命令：

hive (default)> select hiveDateFunction(time_local) from bf_log limit 10;
结果：
Total MapReduce CPU Time Spent: 1 seconds 750 msec
OK
_c0
20150831000437
20150831000437
20150831000453
20150831000453
20150831000453
20150831000453
20150831000453
20150831000453
20150831000453
20150831000453
Time taken: 20.954 seconds, Fetched: 10 row(s)

hive自定义函数的两种方法

方式1

先上传jar包到hive的环境中，然后再定义函数指明类的具体路劲。

hive (default)> add  jar /opt/cdhmoduels/data/hiveDateFunction.jar;  
create  temporary function hiveDateFunction as 'com.madman.hive.function.HiveDateFunction';
测试SQL
hive (default)> select hiveDateFunction(time_local) from bf_log limit 10;

方式2

创建函数的时候直接指定类路劲和类所在jar的路劲，这里我是放在hdfs上面了，直接指定了hdfs的路劲。

create temporary function parseDate as 'com.madman.hive.function.HiveDateFunction' using jar 'hdfs://hadoop.madman.com:8020/jar/hiveDateFunction.jar'； 测试SQL hive (default)> select parseDate(time_local) from bf_log limit 10;