Fluent中用户自定义函数应用举例

第10章应用举例

本章包含了FLUENT中UDFs的应用例子。

10.1 边界条件

10.2源项

10.3物理属性

10.4反应速率（Reacting Rates）

10.5 用户定义标量（User_Defined Scalars）

10.1边界条件

这部分包含了边界条件UDFs的两个应用。两个在FLUENT中都是作为解释式UDFs被执行的。

10.1.1涡轮叶片的抛物线速度入口分布

要考虑的涡轮叶片显示在Figure 10.1.1中。非结构化网格用于模拟叶片周围的流

场。区域从底部周期性边界延伸到顶部周期性边界，左边是速度入口，右边是压

力出口。

Figure 10.1.1: The Grid for the Turbine Vane Example

常数x速度应用于入口的流场与抛物线x速度应用于入口的流场作了比较。当采用分段线性分布的型线的应用是有效的对边界型线选择，多项式的详细说明只能通过用户定义函数来完成。

常数速度应用于流场入口的结果显示在Figure 10.1.2和Figure 10.1.3中。当流动移动到涡轮叶片周围时初始常速度场被扭曲。

Figure 10.1.2: Velocity Magnitude Contours for a Constant Inlet x Velocity

Figure 10.1.3: Velocity Vectors for a Constant Inlet x Velocity

现在入口x速度将用以下型线描述：

这里变量y在人口中心是0.0，在顶部和底部其值分别延伸到0745

。这样x速度在

.0

入口中心为20m/sec，在边缘为0。

UDF用于传入入口上的这个抛物线分布。C源代码（vprofile.c）显示如下。函数使用了Section 5.3中描述的Fluent提供的求解器函数。/***********************************************************************/

/* vprofile.c */

/* UDF for specifying steady-state velocity profile boundary condition */

/***********************************************************************/

#include "udf.h"

DEFINE_PROFILE(inlet_x_velocity, thread, position)

{

real x[ND_ND]; /* this will hold the position vector */

real y;

face_t f;

begin_f_loop(f, thread)

{

F_CENTROID(x,f,thread);

y = x[1];

F_PROFILE(f, thread, position) = 20. - y*y/(.0745*.0745)*20.;

}

end_f_loop(f, thread)

}

函数，被命名为inlet_x_velocity,使用了DEFINE_PROFILE定义并且有两个自变量：thread 和position。Thread是一个指向面的thread的指针，position是一个整数，它是每个循环（loop）内为变量设置的数值标签。

函数通过声名变量f作为face_t的数据类型。一维数组x和变量y被定义为real数据类型。循环宏用于循环区域内每个面来创建型线，或数据数组。每个循环内，F_CENTROIDS 为带指标f的面输出面质心（数组x）的值，指标f在被thread指向的线（thread）上。存储在x[1]中的y坐标用于为变量y赋值，然后用于计算x速度。这个值接着被分配到F_PROFILE，使用整数position（在你从Velocity Inlet面板中选择的UDF作为x速度的边界条件的基础上通过求解器传递给它）来设置内存中x速度面值。

为了在FLUENT中使用这个解释式UDF，你必须首先编译它。

Define User-Defined Functions Interpreted...

在Interpreted UDFs面板中，在Source File Name区域命名你的函数。如果必要，在CPP Command Name区域输入你的C预处理程序类型和在Stack Size下输入堆栈大小。打开Display Assembly Listing在你的控制台窗口中能看到汇编列表，当函数编译时。点击Compile然后Close面板。

为了选择这个用户定义函数作为所选区域的速度边界条件，打开Velocity Inlet面板。

在X-Velocity下拉列表下，选择udf inlet_x_velocity，这个名字在上面已经命名给函数。这个函数将被使用，而不是出现在X-Velocity区域的0值（在这个例子中）。点OK接受这个新边界条件并关闭面板。

在求解运行到收敛之后，获得了一个修正的速度场如Figure 10.1.4 and 10.1.5所示。速度场在入口中心显示了最大值，到边缘上降为0。

Figure 10.1.4: Velocity Magnitude Contours for a Parabolic Inlet x Velocity

Figure 10.1.5: Velocity Vectors for a Parabolic Inlet x Velocity

10.1.2管内流动的瞬态速度入口分布

这个例子中，瞬时的周期性的速度边界条件使用UDF应用于管子的入口。速度形式为：

（10.1.1）

管子长1m，半径为0.2m。假设充满密度为1kg/m3和粘度为5

?kg/m-s的空气。空

2-

10

气速度关于平衡值s

20

=的波动振幅为5m/s，频率为10rad/s。

v/

m

速度分布UDF（unsteady.c）的源代码显示如下。/**********************************************************************/

/* unsteady.c */

/* UDF for specifying a transient velocity profile boundary condition */

/**********************************************************************/

#include "udf.h"

DEFINE_PROFILE(unsteady_velocity, thread, position)

{

face_t f;

begin_f_loop(f, thread)

{

real t = RP_Get_Real("flow-time");

F_PROFILE(f, thread, position) = 20. + 5.0*sin(10.*t);

}

end_f_loop(f, thread)

}

函数，被命名为unsteady_velocity,使用DEFINE_PROFILE macro定义。The utility

RP_Get_Real("flow-time")用于访问real流动时间，它被分配给变量t。（RP_Get_Real的详细内容见Section 6.9）。

在你编译这个UDF之前，你必须在Solver面板中指定为非稳态流动计算。Define Models Solver...

接下来你将打开Interpreted UDFs面板。在Source File Name下面的文本框内输入函数的名字，如果必要，还有你的C预处理程序的名字。打开Display Assembly Listing。点击Compile然后关闭面板。

Define User-Defined Functions Interpreted...

由UDF定义的正弦速度边界条件现在可选为入口区域的X-Velocity。在X-Velocity面板中，在X-Velocity区域右边的下拉列表中选择udf unsteady_velocity，并点击OK。

时间步参数在Iterate面板中设置。

Solve Iterate...

在这个例子中，使用了0.0314的Time Step Size，因此在入口速度一个完整的震荡周期内将完成20个时间步。在每个时间步内执行的迭代次数被限制为20。在求解的早期阶段这个迭代次数不足以获得收敛的流场，但是在通过几个时间步之后，很可能导致收敛的时间步。UDF Profile Update Interval被设置为1因此每次迭代速度都被更新。在完成了60个时间步之后（或3个周期），你可以检查跨越压力出口由振荡入口条件引起速度数量级。

为了在计算阶段收集这个信息，在开始迭代之前打开Surface Monitors面板。Solve Monitors Surface...

增加Surface Monitors的指标到1。这将使你定义monitor-1（如果需要，你可重命名，在Name下的文本输入框内）的参数。选择Plot，所以所选的数量将作为计算的收益被画出来。选择Print在控制台窗口来看所选数的变化值。选择Write，因而信息将被写入文件，它将被给一个名字为monitor-1.out。（如果你改变了monitor的名字，这个名字将用作输出文件的前缀）。

在Every下面，你可选择Iteration, Time Step, or Flow Time。为了监视每个时间步的结果，你应选择Time Step选项。通过点击Define...你可在Define Surface Monitor面板中指定被监视的数量。

在这个例子中，在Report Of下的下拉列表中选择Velocity...and Velocity Magnitude。报告的区域是pressure-outlet-5,，在Surfaces列表中选择它。Area-Weighted Average在Report Type的下拉列表中选择，Flow Time在X Axis 的下拉列表中选择。

一旦完成了你要求的迭代次数，监视器应出现在所选绘图窗口中。作为选择，你可通过打开File XY Plot面板读入文件。

Plot File...

你可通过在Files下面的文本框中输入它的名字来读取输出文件和选择这个文件并点击Add....，然后点击Plot，你可获得Figure10.1.6的图形显示。

Figure 10.1.6: Average Velocity Magnitude at the Pressure Outlet

这个图精细地显示了速度以期望的振幅值5m/s围绕平衡值20m/s上下振荡。10.2 源项

这部分包含了源项UDF的应用。在FLUENT中它是作为解释式UDF被执行的。

10.2.1给管道流动添加动量源项（Adding a Momentum Source to a Duct Flow）当使用UDF模拟源项时，理解函数调用的内容是很重要的。当你增加了一个源项，它在单元上执行全局的循环时，FLUENT将调用你的函数。你的函数应只计

算源项并返回它到求解器。

在这个例子中，动量源项将被添加到2D 笛卡儿管道流动中。管道长4m, 宽2m,使用通过中心线的对称边界条件来模拟。液体金属（其属性列举在表10.2.1中）在290K 温度下从左边以1mm/s 的速度进入管道。在金属沿着管道前进了0.5m 之后，它受到了冷壁面的冷却，壁面温度保持在280K 。为了模拟金属的凝固，只要它的温度一降到288K 以下，动量源项就应用于金属。动量源项是与速度的x 分量x v 成比例的，并有相反的符号：

S x = - C v x （10.2.1） 这里C 是常数。当液体凝固时，它的运动将减小到0，模拟的是固体的形成。（在这个例子中，能量方程不能用来解决凝固潜热。速度场只能作为凝固区域指示来使用）。

为了提高求解的稳定性和收敛性，求解器应线性化源项。为了能使求解器做到这点，你必须在你的UDF 中以导数的形式指定源项和求解变量之间的依赖关系。源项x S 只依赖于求解变量x v 。它关于x v 的导数为：

（10.2.2） 下面的UDF

/******************************************************************/ /* UDF that adds momentum source term and derivative to duct flow */ /******************************************************************/

#include "udf.h"

#define CON 20.0

DEFINE_SOURCE(cell_x_source, cell, thread, dS, eqn)

{

real source;

if (C_T(cell,thread) <= 288.)

{

/* source term */

source = -CON*C_U(cell,thread);

/* derivative of source term w.r.t. x-velocity. */

dS[eqn] = -CON;

}

else

source = dS[eqn] = 0.;

return source;

}

这个函数，被命名为cell_x_source,使用了DEFINE_SOURCE被定义在单元上。方程10.2.1中常数C就是函数中的CON，它被赋值为20kg/m3-s，它导致了需要的源项的单位N/m3。单元的温度由C_T(cell, thread)返回。这个函数检测温度是否小于（或等于）288K。如果是，源项根据方程10.2.1计算（C_U返回单元的x 速度值）。如果不是，源项设置为0.0。在函数的结尾，适当的源项值返回到FLUENT求解器。UDF以解释（见Section 7.2）的方式执行。

为了在计算中包含源项，你首先得激活Fluid面板中的Source Terms。

然后你可以为Mass, Momentum, and Energy（可通过移动滑动条看到）添加源项。（注，在其它应用中，其它问题变量的源项这时也变的有效）。为了给X Momentum选择用户定义源项，在下拉列表中选择udf cell_x_source并点OK。

一旦求解收敛，你可观察静态温度等值线来看当液态金属沿着管道运动时，壁面对它的冷却效应（Figure 10.2.1）。

Figure 10.2.1: Temperature Contours Illustrating Liquid Metal Cooling

速度数量级等值线（Figure 10.2.2）显示了壁面附近冷却区域的液体逐渐静止到模拟凝固的发生。

Figure 10.2.2: Velocity Magnitude Contours Suggesting Solidification

通过流函数的线型等值线（Figure 102.3）凝固得到更进一步的显示。

Figure 10.2.3: Stream Function Contours Suggesting Solidification

在这种方式下为了更精确地预测液体的凝固，则需要能量源项，给出现在方程10.2.1中的常数 C 赋以更精确的值。

10.3 物理属性（Physical Properties ）

这部分包含了物理属性UDF 的应用。它在FLUENT 中以解释的UDF 方式被执行。

10.3.1通过温度依赖粘度的凝固（Solidification via a Temperature-Dependent Viscosity ）

属性(和源项一样)的UDF 是从单元的内部循环中调用的。由于这个原因，指定属性的函数只需要计算单个单元的属性，然后返回值给FLUENT 求解器。

这个例子中的UDF 产生变粘度型线来模拟凝固，它应用于Section 10.2.1中给出的同样的问题。温暖（T>288K ）流体的的粘度对液体有一个分子值

（s m kg -?-/105.53），而更冷区域（K T 286<）的粘度有更大的值（1.0kg/m-s ）。在中等温度范围内（K T K 288286≤≤），粘度在上面给出的两个值之间按线性分布：

（10.3.1） 这个模型的基础是假设液体冷却时很快地变为高粘性，它的速度降低，所以模拟的是凝固。这里，没有为能量场做修正以包含凝结潜热。UDF 的C 源代码显示如下。

/*********************************************************************/ /* UDF for specifying a temperature-dependent viscosity property */

/*********************************************************************/

#include "udf.h"

DEFINE_PROPERTY(cell_viscosity, cell, thread)

{

real mu_lam;

real temp = C_T(cell, thread);

if (temp > 288.)

mu_lam = 5.5e-3;

else if (temp > 286.)

mu_lam = 143.2135 - 0.49725 * temp;

else

mu_lam = 1.;

return mu_lam;

}

函数，被命名为cell_viscosity，使用了DEFINE_PROPERT定义在单元上。引入了两个real变量：temp,C_T(cell,thread)的值，和mu_lam, 由函数计算的层流粘度。温度值被检测了，在它的下降范围的基础上计算了适当的mu_lam值。在函数的结尾，mu_lam的计算值返回到求解器。

为了使用用户定义的属性，你将使用Materials面板。在Viscosity的下拉列表下，选择user-defined选项。

一旦你选了这个选项，User-Defined Functions面板将打开，在其中你可选择合适的函数名字。这个例子中，只有一个是有效的，但在别的例子中，你可从中选择几个函数。（如果你需要编译多于一个的解释式UDF，这些函数应在编译前连接。详细内容见Section 7.2.1）。

这个模拟的结果相似于Section 10.2.1中得到的。Figure 10.3.1显示由于应用用户定义函数而导致的粘度场。粘度在很窄的范围内很快地从常数值0.0055变化到1.0kg/m-s。

速度场（Figure 10.3.2）证明响应于粘度的增加，液体流动减慢，这在预料之中。在这个模拟中，有一个大的“mushy”区域，在其中液体的运动逐渐减小。这是与第一个模拟的对比，在第一个模拟中应用了动量源项，在流体运动中观察到一个急剧的变化。

Figure 10.3.1: Laminar Viscosity Generated by a User-Defined Function

Figure 10.3.2: Contours of Velocity Magnitude Resulting from a User-Defined Viscosity

Figure 10.3.3: Stream Function Contours Suggesting Solidification

10.4反应速率（Reaction Rates）

这部分包含了一个反应速率UDF的应用。它在FLUENT中以编译式的方式执行。

10.4.1自定义体积反应速率（A Custom Volume Recation Rate）

作为一个编译式UDF的例子，考虑为一个两种气态物质的简单系统自定义体积反应速率。两种物质分别被命名为species-a和spexies-b。反应速率是一个由下面的表达式给出的从pecies-a转变species-b的速率：

（10.4.1） 这里a X 是species-a 的质量分数，1K 和2K 是常数。

2D （平面）区域由90度的弯管组成。管子宽16 inches ，约114 inches 长。一个6 inches 厚的多孔区域覆盖在底部和右壁面，反应仅发生在多孔区域。管子内的物质有相同的属性。密度是1.0kg/m 3, 粘度为s m kg -?-/1072.15。

区域的轮廓显示在Figure 10.4.1中。多孔介质是从左边入口延伸到区域顶部压力出口的线的下方和右方的区域。

Figure 10.4.1: The Outline of the 2D Duct

通过左边入口，气态纯物质species-a 以0.1m/s 的速度进入。气体进入多孔介质顶部的开区域和多孔介质本身，这里在两个坐标方向中的每一个上都有5m -1的惯性阻力。层流流场（Figure 10.4.2）显示了大部分气体是从多孔区域转向开区域。

Figure 10.4.2: Streamlines for the 2D Duct with a Porous Region

流动方式通过显示在Figure 10.4.3中的矢量图得到进一步证实。多孔区域的流动比开区域的流动慢的多。

Figure 10.4.3: Velocity Vectors for the 2D Duct with a Porous Region

用于模拟发生在多孔区域反应的包含UDF的C源代码（rate.c）显示如下：/**************************************************************/

/* rate.c */

/* UDF for specifying a reaction rate in a porous medium */

/**************************************************************/

#include "udf.h"

#define K1 2.0e-2

#define K2 5.

DEFINE_VR_RATE(user_rate, c, t, r, mole_weight, species_mf, rate, rr_t)

{

real s1 = species_mf[0];

real mw1 = mole_weight[0];

if (FLUID_THREAD_P(t) && THREAD_V AR(t).fluid.porous)

*rate = K1*s1/pow((1.+K2*s1),2.0)/mw1;

else

*rate = 0.;

}

函数，被命名为user_rate, 用DEFINE_VR_RATE为给定物质的质量分数定义在单元上。UDF执行测试来检查多孔区域，仅应用反应速率方程于多孔区域。

宏FLUID_THREAD_P(t)用于确定一个单元thread是否是流体（而不是固体）thread。变量THREAD_V AR(t).fluid.porous用于检测流体单元thread是否是多孔区域。

为了使用这个UDF，设置名字为librate的目录来控制库目录结构。然后，建立一个如Section 7.3.3描述的共享库。

接着，启动FLUENT，或者在你的case文件读入或者set it up。打开在Makefile 过程建立的库，通过在Compiled UDFs面板中指定librate为Library Name和点击Open连接这个库到FLUENT执行。

Define User-Defined Functions Compiled...

现在你可通过在User-Defined Function Hooks面板的Volume Reaction Rate Function的下拉列表中选择它来指定user_rate作为反应速率。

Define User-Defined Function Hooks...

初始化和运行计算。Species-a的质量分数收敛解显示在Figure 10.4.4中。穿过多孔区域的运动的气体在管子的水平部分逐渐转化成species-b。尽管多孔区域之外species-b的某些扩散被100% and 0% species-a区域之间的宽阔的过度层所暗示，但在流体区域没有反应发生。

Figure 10.4.4: Mass Fraction for species-a Governed by a Reaction in a Porous Region

10.5 用户定义标量（User-Defined Scalars）

这部分包含了用于联合用户定义标量输运方程的UDF的例子。关于在FLUENT 中模化用户定义标量输运方程的信息见第9章。

origin用户自定义拟合函数(优选.)

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2. 对该函数进行简短的描述，定义函数所需参数，输入函数方程。然后，进行最最关键的一步：函数编译！

整理和总结hive sql

进入hive shell #hive或者hive --service cli Hive 的启动方式: hive 命令行模式，直接输入/hive/bin/hive的执行程序，或者输入hive –service cli hive web界面的启动方式，hive –service hwi hive 远程服务(端口号10000) 启动方式，hive --service hiveserver hive 远程后台启动(关闭终端hive服务不退出): nohup hive -–service hiveserver & 显示所有函数： hive> show functions; 查看函数用法： hive> describe function substr; 查看hive为某个查询使用多少个MapReduce作业 hive> Explain select a.id from tbname a; -------------------------------------------------------------------------- 表结构操作： 托管表和外部表 托管表会将数据移入Hive的warehouse目录；外部表则不会。经验法则是，如果所有处理都由Hive完成， 应该使用托管表；但如果要用Hive和其它工具来处理同一个数据集，则使用外部表。 创建表(通常stored as textfile)： hive> create table tbName (id int,name string) stored as textfile; 创建表并且按分割符分割行中的字段值(即导入数据的时候被导入数据是以该分割符划分的，否则导入后为null，缺省列为null)； hive> create table tbName (id int,name string) row format delimited fields terminated by ','; 创建外部表: hive>create external table extbName(id int, name string); 创建表并创建单分区字段ds(分区表指的是在创建表时指定的partition的分区空间。): hive> create table tbName2 (id int, name string) partitioned by (ds string); 创建表并创建双分区字段ds: hive> create table tbname3 (id int, content string) partitioned by (day string, hour string); 表添加一列: hive> alter table tbName add columns (new_col int); 添加一列并增加列字段注释: hive> alter table tbName add columns (new_col2 int comment 'a comment'); 更改表名: hive> alter table tbName rename to tbName3; 删除表(删除表的元数据，如果是托管表还会删除表的数据): hive>drop table tbName; 只删除内容(只删除表的内容，而保留元数据，则删除数据文件)： hive>dfs –rmr ‘warehouse/my-table’; 删除分区，分区的元数据和数据将被一并删除： hive>alter table tbname2 drop partition (dt='2008-08-08', hour='09'); -------------------------------------------------------------------------- 元数据存储(从HDFS中将数据导入到表中都是瞬时的):

Origin8.0用户自定义拟合函数的建立和使用

本帖包括两个话题：1. 自定义函数的建立 2. 自定义函数的调用。 为什么要建立自定义函数？ 如果你没遇到这个问题，没想过这个问题，说明你origin还用得不够，你还只停留在数据绘图的层面上，数据分析功能还值得再拓展。 Origin 是一款科研和工程领域颇受欢迎的数据分析和绘图软件（A Date Analysis and Graphing Software）。 在数据分析功能中，它包涵了峰形分析、曲线拟合、统计、信号处理等功能。在曲线拟合功能中，用户可以使用Origin自带的内置函数（Built-in Function），然而自带函数不一定满足实际需要，用户还可以根据实际需求自定义拟合函数，并使之进行特殊形态曲线的拟合，得到用户自己关心的曲线参数。 比如在介电材料的阻抗谱研究中，想知道Cole-Cole半圆与实部的两个交点，那么就需要知道这个半圆的方程，从而解出相关参数。 这里以半圆形曲线拟合为例简单介绍用户自定义拟合函数（User Defined Fitting Function）的建立和使用。 一、建立用户自定义函数的步骤： 1.选择 Tools: Fitting Function Organizer (快捷键F9) ，打开 Fitting function organizer. 单击New Category 按钮，创建一个函数类，可以根据自己需要重命名，比如 My functions.然后单击 New Function，在这个类下面创建一个新的函数，然后命名，比如 Semi-circle function： 2. 对该函数进行简短的描述，定义函数所需参数，输入函数方程。然后，进行最最关键的一步：函数编译！

hive自定义函数说明

Hive自定义函数说明函数清单：

用法： getID 通过UUID来生成每一行的唯一ID： select getid() ; oracle_concat hive的concat函数遇到空值的情况下会直接返回空，而在oracle中对于字符串类型空字符串与null是等价对待的 select default.oracle_concat('ff-',null,'','--cc'); Select concat('ff-',null,'','--cc'); getBirthDay 从身份证号码中截取生日信息，返回日期格式为’yyyy-MM-dd’

getGoodsInfo self_date_format 为格式化来自oracle的时间格式，将格式为’yyyy/MM/dd’和’yyyy/MM/dd HH:mm:ss’的日期格式转换为’yyyy-MM-dd’ Select default. self_date_format(‘2012-12-12’); Select default. self_date_format(‘20121212’,’yyyyMMdd’); oracle_months_between 由于当前版本hive不带months_between函数，所以添加 oracle_decode hive中的decode函数为字符编码函数和encode对应。Oracle中decode函数类似case when 函数，添加oracle_decode函数减少sql的改写。与为与oracle功能同步，本函数将null和字符串’’等价对待。 select default.oracle_decode('',null,1,2) r1, default.oracle_decode(null,'',1,2) r2, default.oracle_decode('aaa','','Nnull','aaa','is a*3','aaa') r3, default.oracle_decode('ccc','', 'Nnull','aaa','is a*3','aaa') r4, default.oracle_decode('','', 'Nnull','aaa','is a*3','aaa') r5; BinomialTest _FUNC_(expr1, expr2, p_value, alternativeHypothesis) alternativeHypothesis: 接受指定值的字符串 取值：TWO_SIDED , GREATER_THAN , LESS_THAN 二项分布检测函数。实现oracle中的二项分布检测功能。 计算expr1 等于exper2 的值占数据总数的二项分布检测结果，类型依据alternativeHypothesis 确定

hive函数大全

目录 一、关系运算： (4) 1. 等值比较: = (4) 2. 不等值比较: <> (4) 3. 小于比较: < (4) 4. 小于等于比较: <= (4) 5. 大于比较: > (5) 6. 大于等于比较: >= (5) 7. 空值判断: IS NULL (5) 8. 非空判断: IS NOT NULL (6) 9. LIKE比较: LIKE (6) 10. JAVA的LIKE操作: RLIKE (6) 11. REGEXP操作: REGEXP (7) 二、数学运算： (7) 1. 加法操作: + (7) 2. 减法操作: - (7) 3. 乘法操作: * (8) 4. 除法操作: / (8) 5. 取余操作: % (8) 6. 位与操作: & (9) 7. 位或操作: | (9) 8. 位异或操作: ^ (9) 9．位取反操作: ~ (10) 三、逻辑运算： (10) 1. 逻辑与操作: AND (10) 2. 逻辑或操作: OR (10) 3. 逻辑非操作: NOT (10) 四、数值计算 (11) 1. 取整函数: round (11) 2. 指定精度取整函数: round (11) 3. 向下取整函数: floor (11) 4. 向上取整函数: ceil (12) 5. 向上取整函数: ceiling (12) 6. 取随机数函数: rand (12) 7. 自然指数函数: exp (13) 8. 以10为底对数函数: log10 (13) 9. 以2为底对数函数: log2 (13) 10. 对数函数: log (13) 11. 幂运算函数: pow (14) 12. 幂运算函数: power (14) 13. 开平方函数: sqrt (14) 14. 二进制函数: bin (14)

存储过程与用户自定义函数

实验报告 课程名称：数据库系统概论实验时间：2012.5.10 学号：姓名：班级： 一、实验题目：存储过程与用户自定义函数 二、实验目的： 1）掌握SQLServer中存储过程的使用方法。 2）掌握SQLServer中用户自定义函数的使用方法。 三、实验内容：（记录每个实验步骤内容、命令、截屏结果） (一)存储过程 1、对学生课程数据库，编写2个存储过程，分别完成下面功能： 1）统计某一门课的成绩分布情况，即按照各分数段统计人数，要求使用游标。 create proc TotalByCnoNum ( @cno varchar(6) ) as begin declare @num1 int,@num2 int, @num3 int,@num4 int,@num5 int,@grade int,@cname char(20) select @num1=0,@num2=0,@num3=0,@num4=0,@num5=0 declare cur_cno cursor for select grade from sc where cno=@cno open cur_cno fetch next from cur_cno into @grade while@@fetch_status=0 begin if @grade between 90 and 100 set @num1=@num1+1 else if @grade between 80 and 89 set @num2=@num2+1 else if @grade between 70 and 79 set @num3=@num3+1 else if @grade between 60 and 69 set @num4=@num4+1 else set @num5=@num5+1 fetch next from cur_cno into @grade end close cur_cno deallocate cur_cno select @cname=cname from course where cno=@cno print'课程：'+@cname print'分数段人数统计'

Hadoop试题试题库

1. 以下哪一项不属于Hadoop可以运行的模式___C___。 A. 单机（本地）模式 B. 伪分布式模式 C. 互联模式 D. 分布式模式 2. Hadoop 的作者是下面哪一位__B____。 A. Martin Fowler B. Doug cutting C. Kent Beck D. Grace Hopper 3. 下列哪个程序通常与NameNode 在同一个节点启动__D___。 A. TaskTracker B. DataNode C. SecondaryNameNode D. Jobtracker 4. HDFS 默认Block Size 的大小是___B___。 A.32MB B.64MB C.128MB D.256M 5. 下列哪项通常是集群的最主要瓶颈____C__。 A. CPU B. 网络 C. 磁盘IO D. 内存 6. 下列关于MapReduce说法不正确的是_____C_。 A. MapReduce 是一种计算框架 B. MapReduce 来源于google 的学术论文 C. MapReduce 程序只能用java 语言编写 D. MapReduce 隐藏了并行计算的细节，方便使用 8. HDFS 是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的，具有高容错、高可靠性、高可扩展性、高吞吐率等特征，适合的读写任务是__D____。 A．一次写入，少次读 B．多次写入，少次读 C．多次写入，多次读 D．一次写入，多次读

7. HBase 依靠__A____存储底层数据。 A. HDFS B. Hadoop C. Memory D. MapReduce 8. HBase 依赖___D___提供强大的计算能力。 A. Zookeeper B. Chubby C. RPC D. MapReduce 9. HBase 依赖___A___提供消息通信机制 A. Zookeeper B. Chubby C. RPC D. Socket 10. 下面与HDFS类似的框架是___C____？ A. NTFS B. FAT32 C. GFS D. EXT3 11. 关于SecondaryNameNode 下面哪项是正确的___C___。 A. 它是NameNode 的热备 B. 它对内存没有要求 C. 它的目的是帮助NameNode 合并编辑日志，减少NameNode 启动时间 D. SecondaryNameNode 应与NameNode 部署到一个节点 12. 大数据的特点不包括下面哪一项___D___。 A. 巨大的数据量 B. 多结构化数据 C. 增长速度快 D. 价值密度高 HBase测试题 9. HBase 来源于哪一项？ C

HiveQL详解

HiveQL详解 HiveQL是一种类似SQL的语言, 它与大部分的SQL语法兼容, 但是并不完全支持SQL标准, 如HiveQL不支持更新操作, 也不支持索引和事务, 它的子查询和join操作也很局限, 这是因其底层依赖于Hadoop云平台这一特性决定的, 但其有些特点是SQL所无法企及的。例如多表查询、支持create table as select和集成MapReduce脚本等, 本节主要介绍Hive的数据类型和常用的HiveQL操作。 1.hive client命令 a.hive命令参数 -e: 命令行sql语句 -f: SQL文件 -h, --help: 帮助 --hiveconf: 指定配置文件 -i: 初始化文件 -S, --silent: 静态模式（不将错误输出） -v,--verbose: 详细模式 b.交互模式 hive> show tables; #查看所有表名 hive> show tables 'ad*' #查看以'ad'开头的表名 hive>set命令 #设置变量与查看变量； hive>set-v #查看所有的变量 hive>set hive.stats.atomic #查看hive.stats.atomic变量 hive>set hive.stats.atomic=false #设置hive.stats.atomic变量 hive> dfs -ls #查看hadoop所有文件路径 hive> dfs -ls /user/hive/warehouse/ #查看hive所有文件 hive> dfs -ls /user/hive/warehouse/ptest #查看ptest文件 hive> source file #在client里执行一个hive脚本文件 hive> quit #退出交互式shell hive>exit #退出交互式shell hive> reset #重置配置为默认值 hive> !ls #从Hive shell执行一个shell命令 2.操作及函数 查看函数： hive> show functions; 正则查看函数名： show functions 'xpath.*'; 查看具体函数内容：

Hadoop、openstack、nosql虚拟化2048G资源分享

Hadoop、openstack、nos ql、虚拟化云资源资料大全 about云资源汇总指引V1.4 hadoop资料 云端云计算2G基础课程 (Hadoop简介、安装与范例) 炼数成金3G视频分享下载 虚拟机三种网络模式该如何上网指导此为视频 Hadoop传智播客七天hadoop（3800元）视频，持续更新 Hadoop传智播客最新的hadoop学习资料第一季 (1)需要简单了解Linux操作系统(本课程使用CentOS6.4操作系统)； (2)需要java基础，因为hadoop是java语言写的，课程中会对hadoop源码进行简析。 第一天资料： 传智播客hadoop教程01-课程介绍以及hadoop的国内外发展状况 传智播客hadoop教程02-hadoop生态圈介绍，介绍hadoop周边的很多框架 传智播客hadoop教程03-hadoop的概念及其发展历程 传智播客hadoop教程04-HDFS和MapReduce的体系结构 传智播客hadoop教程05-hadoop的特点和集群特点 传智播客hadoop教程06-配置Linux的环境，为搭建hadoop做准备 传智播客hadoop教程07-介绍如何使用SSH进行免密码登陆以及如何安装JDK

传智播客hadoop教程08-介绍hadoop的伪分布安装过程 传智播客hadoop教程09-使用eclipse查看hadoop源码 传智播客hadoop教程10-去除hadoop的启动过程中警告信息 第二天资料： 传智播客hadoop教程11-分布式文件系统简介 传智播客hadoop教程12-HDFS的shell操作 传智播客hadoop教程13-NameNode体系结构 传智播客hadoop教程14-DataNode体系结构 传智播客hadoop教程15-使用浏览器查看HDFS目录结构 传智播客hadoop教程16-使用java操作HDFS 传智播客hadoop教程17-Hadoop的RPC通信原理 传智播客hadoop教程18-NameNode的RPC通信过程 ....... Hadoop技术内幕深入解析HADOOP COMMON和HDFS架构设计与实现原理大全1-9章如何进行Hadoop二次开发指导视频下载 hadoop架构40篇文档下载 DaaS for Iaas.pdf IaaS 存储架构分析 Oracle性能优化精髓 OpenShift:从中间件到PaaS云 软件架构趋势 OPenstack建设公有云平台 从企业角度重塑企业IT架构 SAE落地过程中的经验分享 大型企业集团于SaaS的核心业务平台建设 云计算加速企业创新 hadoop平台大数据整合 Cloud Foundry Paas平台对软件开发的影响 专家集成系统开启企业云计算之旅 我们为什么不赞同openstack 基于web标准的移动开发和测试 分布式存储在网盘和在线备份的应用研究 当当在大数据挖掘分析与管理一个性话精准营销方面的探索 高并发环境下数据产品的架构设计 低成本构建有效的云存储运维体系 将企业级软件迁移到共有云平台

常用函数大全

常用函数大全 mysql_affected_rows
mysql_affected_rows — 取得前一次 MySQL 操作所影响的记录行数 mysql_fetch_array —从结果集中取得一行作为关联数组或数字数组或二者兼 有:
mysql_fetch_array($result, MYSQL_NUM) , MYSQL_NUM 可用 MYSQL_BOTH 或
MYSQL_ASSOC 代替，也可以不写，默认为 MYSQL_BOTH
mysql_fetch_row — 从结果集中取得一行作为枚举数组： mysql_fetch_row（$result); mysql_fetch_assoc（$result)
mysql_fetch_row()从和指定的结果标识关联的结果集中取得一行数据并作为数组返回。每个结果 的列储存在一个数组的单元中，偏移量从 0 开始。 依次调用 mysql_fetch_row()将返回结果集中的下一行，如果没有更多行则返回 FALSE。 mysql_fetch_assoc — 从结果集中取得一行作为关联数组 ：
mysql_fetch_assoc() 和用 mysql_fetch_array() 加上第二个可选参数 MYSQL_ASSOC 完全相同。它 仅仅返回关联数组。这也是 mysql_fetch_array()起初始的工作方式。如果在关联索引之外还需要数字 索引，用 mysql_fetch_array()。 如果结果中的两个或以上的列具有相同字段名，最后一列将优先。要访问同名的其它列，要么用 mysql_fetch_row()来取得数字索引或给该列起个别名。参见 mysql_fetch_array() 例子中有关别名说 明。 有一点很重要必须指出，用 mysql_fetch_assoc()并不明显 比用 mysql_fetch_row()慢，而且还提供了 明显更多的值。
mysql_query()
仅对 SELECT，SHOW，EXPLAIN 或 DESCRIBE 语句返回一个资源标识符，
如果查询执行不正确则返回 FALSE。对于其它类型的 SQL 语句，mysql_query()在执行成功时返回 TRUE，出错时返回 FALSE。非 FALSE 的返回值意味着查询是合法的并能够被服务器执行。这并不说明 任何有关影响到的或返回的行数。 很有可能一条查询执行成功了但并未影响到或并未返回任何行。

Hive函数

关系运算 等值比较: = 语法:A = B 操作类型: 所有基本类型 描述: 如果表达式A与表达式B相等，则为TRUE；否则为FALSE 举例： hive> select 1 from dual where 1=1; 1 不等值比较: <> 语法: A <> B 操作类型: 所有基本类型 描述: 如果表达式A为NULL，或者表达式B为NULL，返回NULL；如果表达式A 与表达式B不相等，则为TRUE；否则为FALSE 举例： hive> select 1 from dual where 1 <> 2; 1 小于比较: < 语法: A < B 操作类型: 所有基本类型 描述: 如果表达式A为NULL，或者表达式B为NULL，返回NULL；如果表达式A 小于表达式B，则为TRUE；否则为FALSE 举例：

hive> select 1 from dual where 1 < 2; 1 小于等于比较: <= 语法: A <= B 操作类型: 所有基本类型 描述: 如果表达式A为NULL，或者表达式B为NULL，返回NULL；如果表达式A 小于或者等于表达式B，则为TRUE；否则为FALSE 举例： hive> select 1 from dual where 1 <= 1; 1 大于比较: > 语法: A > B 操作类型: 所有基本类型 描述: 如果表达式A为NULL，或者表达式B为NULL，返回NULL；如果表达式A 大于表达式B，则为TRUE；否则为FALSE 举例： hive> select 1 from dual where 2 > 1; 1 大于等于比较: >= 语法: A >= B 操作类型: 所有基本类型 描述: 如果表达式A为NULL，或者表达式B为NULL，返回NULL；如果表达式A 大于或者等于表达式B，则为TRUE；否则为FALSE

函数与用户自定义函数.doc

函数 在Transact - SQL语言中，函数被用来执行一些特殊的运算以支持SQL Server的标准命令。 (1 )?行集函数：行集函数可以在transact?SQL语句中当作表引用。 (2).聚合函数：用于一组值执行计算并返回一个单一的值。 (3 ).标量函数：用于对传递给它的一个或者多个参数值进行处理和计算，并返回一个单一的值. (一)、标量函数的分类 1 ?配置函数：返回当前的配置信息 2 ?游标函数：返回有关游标的信息 3 ?日期和时间函数：用于对日期和时间类型的输入值进行操作，返回一个了子符串，数字或日期和时间值 4 ?数学函数：用于对作为函数参数提供的输入值执行操作，返冋一个数字值 5 ?元数据函数：返回有关数据库和对象和信息 6 ?字符串函数：对字符串输入值执行操作，并返回一个字中或数字值 7 ?系统函数：执行系统操作 8 ?系统统计函数：返回系统的统计信息 9 ?文本和图像函数：对于文本或图像输入值或列执行操作，返冋有关这些值的信息。 (二)、具体讲解： 1 ?系统函数 用于返回有关SQL Server系统，用户，数据库和数据库对彖的信息。系统函数可以让用户在得到信息后，使用条件语句，根据返回的信息进行不同的操作。与其它函数- 样，可以在select语句的select和where子句经及表达式中使用系统函数。 例：返回taihang数据库的yuan表中的第二列的名称。 use taihang select col_name ( object_id ( * yuan *),2) 注：col_name为系统函数,object_id :返回对彖的id。 2 ?日期和时间类型 日期和时间函数用于对日期和时间数据进行各种不同的处理和运算，并返回一个字符串，数字值或日期和时间值。 dateadd ( datepart , number ,date) dated iff ( datepart ,date1 ,date2) datename ( datepart ,date) datepart ( datepart ,date) day (date) getdate () month (date) year (date) 例1：从getdate函数返回的日期中提取月份数 select datepart ( month , getdate ()) as * month number * 注:datepart为系统函数 例2：从03/12/ 1998中返回月份、天数和年份数

第5章 使用VBA开发自定义函数

第5章 使用VBA开发自定义函数 在第1章中曾经提到过，可以在VBA中创建的两种过程——子过程和函数过程。在前面的例子中，我们创建和使用的都是子过程，它通常都可以完成某一种功能。而函数过程则是为了完成某种计算，并返回一个计算结果。在VBA中创建的函数过程不但可以在VB A中使用，而且还可以像其他 Excel内置工作表函数一样，在工作表的公式中使用。本章将重点介绍创建自定义函数并在工作表公式中使用的方法。 5.1了解函数过程中的参数 在Excel工作表公式中使用不同的函数时，通常都需要输入函数的参数，然后函数才能得出正确结果。当然，有极少一部分函数不需要参数，例如时间函数Now，在单元格中输入“=Now()”并按【Enter】键后，将得到当前的时间。 在VBA中编写自定义函数时，也要根据函数的功能为自定义函数设计不定数量的参数，以便在使用中用户可以给函数参数赋值而获得想要的结果。本节将介绍自定义函数参数的几种类型。 5.1.1不使用参数的函数 自定义函数可以不使用任何参数，这通常在需要通过自定义函数返回一个信息时使用。例如，下面的自定义函数返回当前工作簿的路径，它不需要使用任何参数：Function GetPath() GetPath = ActiveWorkbook.FullName End Function 当在单元格中输入“=GetPath()”并按【Enter】键后，将在单元格中显示当前工作簿的路径，如图5-1所示。当在单元格输入等号“=”后，可以通过Excel 2007的自动完成功能在列表中找到自定义函数。 图5-1 使用无参数函数返回工作簿路径

提示：与Excel内置的工作表函数一样，即使自定义函数不使用参数，但是在输入函数时也要包含一对圆括号。 5.1.2使用有—个参数的函数 有时可能需要通过给定一个数值来获得结果。例如，在使用Excel的工作表函数ABS 时，通过给定一个数字，返回它的绝对值。那么在自定义函数时，也可以为函数设置一个参数，在公式中使用自定义函数时，也要输入一个参数，才能得出正确结果。 例如，下面的自定义函数通过用户输入一个数字，来求得该数字的阶乘： Function CountF(Num) Dim i As Integer Dim Total As Long Total = 1 For i = 1 To Num Total = Total * i Next i CountF = Total End Function 在工作表中输入该函数时，要求输入一个参数，例如，输入“=CountF(5)”，按【Ente r】键后，将得到给定参数值的阶乘，如图5-2所示。 图5-2 使用一个参数的函数计算数字的阶乘 5.1.3使用多个参数的函数 如果需要参与计算的条件较多，一个参数不够用时，那么可以在自定义函数中设置多个参数。例如，可以创建一个自定义函数，根据给定的商品单价和销售数量，计算员工的销售提成金额。当销售额小于20000时，以销售额的6%作为提成金额；当销售额在20001到40000之间时，以销售额的8%作为提成金额；如果销售额大于40000，那么以销售额的10%作为提成金额。下面的自定义函数正是用来计算这种提成方法的： Function GetBonus(UPrice, Amount)

Hive学习总结及应用

一、文档说明 熟悉Hive功能，了解基本开发过程，及在项目中的基本应用。 注意：本文档中但凡有hive库操作的语句，其后面的“；”是语句后面的，非文档格式需要。每个hive语句都要以“；”来结束，否则将视相邻两个分号“；”之间的所有语句为一条语句。 二、Hive（数据提取）概述 Hive是构建在HDFS 和Map/Reduce之上的可扩展的数据仓库。是对HADOOP的Map-Reduce进行了封装，类似于sql语句（hive称之为HQL）计算数据从而代替编写代码对mapreduce的操作，数据的来源还是HDFS上面的文件。 Hive中的表可以分为托管表和外部表，托管表的数据移动到数据仓库目录下，由Hive管理，外部表的数据在指定位置，不在Hive 的数据仓库中，只是在Hive元数据库中注册。创建外部表采用“create external tablename”方式创建，并在创建表的同时指定表的位置。 Hive本身是没有专门的数据存储格式，也没有为数据建立索引，只需要在创建表的时候告诉Hive数据中的列分隔符和行分隔符，Hive就可以解析数据。所以往Hive表里面导入数据只是简单的将数据移动到表所在的目录中（如果数据是在HDFS上；但如果数据是在本地文件系统中，那么是将数据复制到表所在的目录中）。

三、Hive的元数据 Hive中的元数据包括表的名字，表的列和分区及其属性，表的属性（是否为外部表等），表的数据所在目录等。由于Hive的元数据需要不断的更新、修改，而HDFS系统中的文件是多读少改的，这显然不能将Hive的元数据存储在HDFS中。目前Hive将元数据存储在数据库中，如Mysql、Derby中。 Hive metastore 三种存储方式： Hive的meta 数据支持以下三种存储方式，其中两种属于本地存储，一种为远端存储。远端存储比较适合生产环境。 1、使用derby数据库存储元数据（内嵌的以本地磁盘作为存储），这称为“内嵌配置”。 这种方式是最简单的存储方式，只需要在或做如下配置便可。使用derby存储方式时，运行hive会在当前目录生成一个derby文件和一个metastore_db目录。这种存储方式的弊端是在同一个目录下同时只能有一个hive客户端能使用数据库，否则会提示如下错误（这是一个很常见的错误）。 2、使用本机mysql服务器存储元数据，这称为“本地metastore”。这种存储方式需要在本地运行一个mysql服务器， 3、使用远端mysql服务器存储元数据。这称为“远程metastore”。这种存储方式需要在远端服务器运行一个mysql服务器，并且需要在Hive服务器启动meta服务。

hive常用函数参考手册

函数分类 HIVE CLI命令 显示当前会话有多少函数可用 SHOW FUNCTIONS; 显示函数的描述信息 DESC FUNCTION concat; 显示函数的扩展描述信息 DESC FUNCTION EXTENDED concat; 简单函数

函数的计算粒度为单条记录。 关系运算 数学运算 逻辑运算 数值计算 类型转换 日期函数 条件函数 字符串函数 统计函数 聚合函数 函数处理的数据粒度为多条记录。sum()—求和 count()—求数据量 avg()—求平均直 distinct—求不同值数 min—求最小值 max—求最人值 集合函数 复合类型构建 复杂类型访问 复杂类型长度 特殊函数 窗口函数

应用场景 用于分区排序 动态Group By Top N 累计计算 层次查询 Windowing functions lead lag FIRST_VALUE LAST_VALUE 分析函数 Analytics functions RANK ROW_NUMBER DENSE_RANK CUME_DIST PERCENT_RANK NTILE 混合函数 java_method(class,method [,arg1 [,arg2])reflect(class,method [,arg1 [,arg2..]])hash(a1 [,a2...])

UDTF lateralView: LATERAL VIEW udtf(expression) tableAlias AS columnAlias (‘,‘ columnAlias)*fromClause: FROM baseTable (lateralView)* ateral view用于和split, explode等UDTF一起使用，它能够将一行数据拆成多行数据，在此基础上可以对拆分后的数据进行聚合。lateral view首先为原始表的每行调用UDTF，UTDF会把一行拆分成一或者多行，lateral view再把结果组合，产生一个支持别名表的虚拟表。 常用函数Demo： create table employee( id string, money double, type string)row format delimited fields terminated by‘\t‘ lines terminated by‘\n‘ stored as textfile;load data local inpath ‘/liguodong/hive/data‘into table employee;select*from employee; 优先级依次为NOT AND OR select id,money from employee where(id=‘1001‘or id=‘1002‘)and money=‘100‘;

实验11 存储过程和用户自定义函数_图

实验11 存储过程和用户自定义函数 实验目的 1.掌握通过企业管理器创建、修改、删除存储过程和用户自定义函数的方法 2.学会编写存储过程和用户自定义函数 3.掌握存储过程的执行方法 4.学会编写、调用三类用户自定义函数 实验准备 1.学习存储过程和用户自定义函数相关知识。 2.已掌握常程序控制流语句。 3.熟练使用T-SQL完成数据查询和程序设计。 4.还原studentdb数据库 实验内容和步骤 1.打开企业管理器，展开studentdb子目录，选中“存储过程”，单击鼠标右键，弹出 快捷菜单，选择【新建存储过程（S）…】，打开新建存储过程窗口，如图11- 1。 图11- 1 新建存储过程

2.新建并执行存储过程“字母打印”。 (1)在新建存储过程窗口输入以下代码。 CREATE PROCEDURE 字母打印AS 注解：该存储过程是将26个小写英文字母按a~z的顺序输出，其中ascii()函 数——返回字符对应ASCII码，char()函数——把ASCII码转换成对应字符。 (2)输入完成后，单击【检查语法】按钮，确认输入内容正确后，单击【确认】按 钮完成存储过程的创建。 (3)打开查询分析器，输入： exec 字母打印 (4)执行，查看运行结果。 3.修改存储过程“字母打印”并执行。 (1)在企业管理器存储过程列表窗格中，选中存储过程“字母打印”，弹出快捷菜 单，选择【属性（R）】，或直接双击该存储过程，打开属性窗口，如图11- 2。

图11- 2 存储过程“字母打印”属性窗口 (2)修改代码内容，将“print char(ascii('a')+@count)”改为“print char(ascii('A')+@count)”。 (3)单击【确认】按钮，完成存储过程的修改。 (4)重新在查询分析器执行该存储过程，查看运行结果。 4.新建并执行带输入参数的存储过程。 (1)在企业管理器中新建存储过程“成绩查询”，代码如下： (2)在查询分析器窗口中，选择studentdb数据库。要求：通过存储过程“成绩查 询”查看学号为“2007224117”的成绩。 ●方法一：输入exec 成绩查询‘2007224117’，并执行。 ●方法二：输入 执行，查看该同学的成绩。 注：以上是执行含输入参数存储过程的常用方法，参数可以直接通过值传递， 也可以通过变量传递。 5.练习：请新建存储过程“学生信息”，输入参数仍为学号，返回学号对应的“学生” 表信息，并通过该存储过程查看学号为“2007224117”的个人信息。 6.新建带返回参数的存储过程并执行。 (1)在企业管理器中新建存储过程“学生平均成绩”，代码如下：

用户自定义函数

用户自定义函数 函数是过程的另一种形式，又称为Function过程。它与过程不同的是，函数必须有返回值，向调用程序返回结果。 定义Function过程，语句格式如下： Function 函数名[(参数列表)][As 类型] …… Return value / 函数名=value End Function Function过程的调用比较简单，可以像使用https://www.sodocs.net/doc/87469862.html,内部函数一样来调用Function过程，即将其名称和参数放在赋值语句的右边或表达式中。 例：定义并调用Function过程，求1~10的和 参数---形参和实参 在定义Sub和Function的过程中，“参数列表”中的参数称为“形式参数”，简称“形参”。形参用于接收数据，因此形参不能是常数。 在调用语句中使用的参数称为“实际参数”，简称“实参”。 实参可以是变量元素（已知变量、数组元素等）和非变量元素（常数、文本、枚举、表达式），在调用一个过程时，必须把实参传递给过程，完成实参和形参的结合。一般情况下实参按位置传给形参。

参数传递 在调用过程中，一般主过程与被调用过程之间有数据传递，即将主过程的实参传递给被调用过程中的形参，完成实参与形参的结合。 在参数传递过程中有两种方式，一种为值传递，使用ByVal关键字；另一种为按地址传递也称为引用，使用ByRef关键字。 在https://www.sodocs.net/doc/87469862.html,中默认的参数传递机制是值传递。 按值传递 按值传递时，系统将实参复制给形参，然后实参与形参就断开了联系，形参只是接收到实参传递过来的值，实参和形参在各自独立的存储单元中，在调用过程中对形参的任何操作不会影响到实参，因此值传递可以保护实参中的数据不被过程所改变

hive创建自定义函数

hive默认的函数并不是太完整，以后我们使用的使用肯定需要自己补充一些。 下面这个例子是个简单的测试，关于自定义函数的。 函数代码 package com.example.hive.udf; import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF; import org.apache.hadoop.io.Text; public final class Lower extends UDF { public Text evaluate(final Text s) { if (s == null) { return null; } return new Text(s.toString().toLowerCase()); } } 打包 javac -d Lower Lower.java jar -cvf Lower.jar -C Lower/ . 在hive中添加包 hive> add jar /home/hjl/sunwg/Lower.jar; Added /home/hjl/sunwg/Lower.jar to class path 在hive中创建函数 hive> create temporary function my_lower as …com.example.hive.udf.Lower?; OK Time taken: 0.407 seconds 使用函数 hive> select my_lower(name) from test10; 上面介绍了HIVE中的自定义函数，有一些函数是比较基础的，公用的，每次都要create temporary function不免太麻烦了。 这样的基础函数需要直接集成到hive中去，避免每次都要创建。 1,添加函数文件 $HIVE_HOME/src/ql/src/java/org/apache/hadoop/hive/ql/udf/UDFSunwg.java package org.apache.hadoop.hive.ql.udf; import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.Description; import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.Text;