除了内置函数之外，Apache Pig还为 User Defined Function（UDF：用户定义函数）提供广泛的支持。使用这些UDF，可以定义我们自己的函数并使用它们。UDF支持六种编程语言，即Java，Jython，Python，JavaScript，Ruby和Groovy。

对于编写UDF，在Java中提供全面的支持，并在所有其他语言中提供有限的支持。使用Java，你可以编写涉及处理的所有部分的UDF，如数据加载/存储，列转换和聚合。由于Apache Pig是用Java编写的，因此与其他语言相比，使用Java语言编写的UDF工作效率更高。

在Apache Pig中，我们还有一个用于UDF名为 Piggybank 的Java存储库。使用Piggybank，我们可以访问由其他用户编写的Java UDF，并贡献我们自己的UDF。

Java中的UDF的类型

在使用Java编写UDF时，我们可以创建和使用以下三种类型的函数

• Filter函数 - Filter（过滤）函数用作过滤器语句中的条件。这些函数接受Pig值作为输入并返回布尔值。

• Eval函数 - Eval函数在FOREACH-GENERATE语句中使用。这些函数接受Pig值作为输入并返回Pig结果。

• Algebraic函数 - Algebraic（代数）函数对FOREACHGENERATE语句中的内包起作用。这些函数用于对内包执行完全MapReduce操作。

使用Java编写UDF

要使用Java编写UDF，我们必须集成jar文件 Pig-0.15.0.jar 。在本章节中，将讨论如何使用Eclipse编写示例UDF。在继续学习前，请确保你已在系统中安装了Eclipse和Maven。

按照下面给出的步骤写一个UDF函数：

• 打开Eclipse并创建一个新项目（例如 myproject ）。

• 将新创建的项目转换为Maven项目。

• 在pom.xml中复制以下内容。此文件包含Apache Pig和Hadoop-core jar文件的Maven依赖关系。

• <project xmlns = "http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
     xmlns:xsi = "http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
     xsi:schemaLocation = "http://maven.apache.org/POM/4.0.0http://maven.apache .org/xsd/maven-4.0.0.xsd"> 
  	
     <modelVersion>4.0.0</modelVersion> 
     <groupId>Pig_Udf</groupId> 
     <artifactId>Pig_Udf</artifactId> 
     <version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
  	
     <build>    
        <sourceDirectory>src</sourceDirectory>    
        <plugins>      
           <plugin>        
              <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>        
              <version>3.3</version>        
              <configuration>          
                 <source>1.7</source>          
                 <target>1.7</target>        
              </configuration>      
           </plugin>    
        </plugins>  
     </build>
  	
     <dependencies> 
  	
        <dependency>            
           <groupId>org.apache.pig</groupId>            
           <artifactId>pig</artifactId>            
           <version>0.15.0</version>     
        </dependency> 
  		
        <dependency>        
           <groupId>org.apache.hadoop</groupId>            
           <artifactId>hadoop-core</artifactId>            
           <version>0.20.2</version>     
        </dependency> 
        
     </dependencies>  
  	
  </project>

  • 保存文件并刷新它。在 Maven依赖关系部分中，可以找到下载的jar文件。

  • 创建名为 Sample_Eval 的新的类文件，并在其中复制以下内容。

  import java.io.IOException; 
  import org.apache.pig.EvalFunc; 
  import org.apache.pig.data.Tuple; 
   
  import java.io.IOException; 
  import org.apache.pig.EvalFunc; 
  import org.apache.pig.data.Tuple;
  
  public class Sample_Eval extends EvalFunc<String>{ 
  
     public String exec(Tuple input) throws IOException {   
        if (input == null || input.size() == 0)      
        return null;      
        String str = (String)input.get(0);      
        return str.toUpperCase();  
     } 
  }

  在编写UDF时，必须继承EvalFunc类并向 exec() 函数提供实现。在此函数中，写入UDF所需的代码。在上面的例子中，我们返回了将给定列的内容转换为大写的代码。

• 编译完类并确认没有错误后，右键单击Sample_Eval.java文件。它将呈现一个菜单。选择“export”，如以下屏幕截图所示。

• 点击“export”，将看到以下窗口。 点击“JAR file”。

• 点击“Next>”按钮继续操作。将获得另一个窗口，你需要在本地文件系统中输入路径，在其中存储jar文件。

• 最后，单击“Finish”按钮。在指定的文件夹中，创建一个Jar文件 sample_udf.jar 。此jar文件包含用Java编写的UDF。

• 使用UDF

  在编写UDF和生成Jar文件后，请按照下面给出的步骤：

  步骤1：注册Jar文件

  在写入UDF（在Java中）后，我们必须使用Register运算符注册包含UDF的Jar文件。通过注册Jar文件，用户可以将UDF的位置绑定到Apache Pig。

  语法

  下面给出了Register运算符的语法。

  REGISTER path; 

  例

  让我们注册本章前面创建的sample_udf.jar。以本地模式启动Apache Pig并注册jar文件sample_udf.jar，如下所示。

  $cd PIG_HOME/bin 
  $./pig –x local 
  
  REGISTER '/$PIG_HOME/sample_udf.jar'

  注意：假设路径中的Jar文件：/$PIG_HOME/sample_udf.jar

  步骤2：定义别名

  注册UDF后，可以使用 Define 运算符为其定义一个别名。

  语法

  下面给出了Define运算符的语法。

  DEFINE alias {function | [`command` [input] [output] [ship] [cache] [stderr] ] }; 

  例

  定义sample_eval的别名，如下所示。

  DEFINE sample_eval sample_eval();

  步骤3：使用UDF

  定义别名后，可以使用与内置函数相同的UDF。假设在HDFS /Pig_Data/ 目录中有一个名为emp_data的文件，其中包含以下内容。

  001,Robin,22,newyork
  002,BOB,23,Kolkata
  003,Maya,23,Tokyo
  004,Sara,25,London 
  005,David,23,Bhuwaneshwar 
  006,Maggy,22,Chennai
  007,Robert,22,newyork
  008,Syam,23,Kolkata
  009,Mary,25,Tokyo
  010,Saran,25,London 
  011,Stacy,25,Bhuwaneshwar 
  012,Kelly,22,Chennai

  并假设我们已将此文件加载到Pig中，如下所示。

• grunt> emp_data = LOAD 'hdfs://localhost:9000/pig_data/emp1.txt' USING PigStorage(',')
     as (id:int, name:chararray, age:int, city:chararray);

  现在使用UDF sample_eval 将员工的姓名转换为大写。

• grunt> Upper_case = FOREACH emp_data GENERATE sample_eval(name);

  请验证关系 Upper_case 的内容，如下所示。

• grunt> Dump Upper_case;
  (ROBIN)
  (BOB)
  (MAYA)
  (SARA)
  (DAVID)
  (MAGGY)
  (ROBERT)
  (SYAM)
  (MARY)
  (SARAN)
  (STACY)
  (KELLY)