Presto自定义函数UDF

Presto函数分类

Presto函数主要分为：scalar，aggregation 和 window 三种类型

• ScalarFunction ：标量函数，简单来说就是Java中的一个静态方法，本身没有任何状态.
• AggregationFunction ：需要累积状态的函数，例如 COUNT、AVG 等。开发 Aggregation 函数的难点在于维护状态。
• WindowFunction：就是窗口函数，可以理解为分析型函数，即将某一列多行中的值按照一定的聚合规则进行计算。

开发UDF(Scalar举例)

	public class DateFunctions {
		public static final DateTimeFormatter dtf = DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd");
		@ScalarFunction("convert_date")
		@Description("Date convert function")
		@SqlType(StandardTypes.VARCHAR)
		public static Slice convert_date(@SqlType(StandardTypes.BIGINT) long inNumber) {  //函数入参类型
			String resDate = dtf.format(LocalDateTime.ofInstant(Instant.ofEpochMilli(inNumber), ZoneId.systemDefault()));
	 		return Slices.utf8Slice(resDate);
	 	}
	}

• @ScalarFunction(“convert_date”)：方法名，在使用自定义插件方法时，调用的名字；
• @Description("Date convert function ")：方法描述，可以通过show functions命令查看，第三列就是方法描述；
• @SqlType 标记函数的返回值类型，这里返回字符串，因此是 StandardTypes.VARCHAR
  注：Presto中不支持直接对string的输入和输出，使用Slice.toStringUtf8()将Slice类型的数据转换成为字符串，使用Slices.utf8Slice(result)将字符串转换成Slice类型。
  ##插件注册
  Presto 的插件（Plugin）机制，是 Presto 能够整合多种数据源的核心。通过实现不同的 Plugin，Presto 允许用户在不同类型的数据源之间进行 JOIN 等计算。Presto 内部的所有数据源都是通过插件机制实现， 例如 MySQL、Hive、HBase等。Presto 插件机制不仅通过加载 Connector 来实现不同数据源的访问，还通过加载 FunctionFactory 来实现 UDF 的加载。 Presto 的 Plugin 遵循 Java 中的 ServiceLoader 规范.

public class PrestoUdfPlugin implements Plugin {
    @Override
    public Set<Class<?>> getFunctions() {
        return ImmutableSet.<Class<?>>builder()
                .add(DateFunctions.class)
                .build();
    }
}

在 src/main/resources/META-INF/services 中新建名为 com.facebook.presto.spi.Plugin 的文本文件，内容就是之前实现 Plugin 接口的类名,打jar时记得将 META-INF/services 打包进去。
将Jar包放到${PRESTO_HOME}/plugin/ 目录下方
注：所有worker节点都要部署。

验证UDF

• Jar包放好位置后重启Presto
• 通过show functions 可以查看到自已定义的UDF
• 通过简单sql语句来验证UDF方法是否可用