Presto 开发UDF

与hive不同，presto的udf 是以plugin的形式加载到presto中的，下面就在MRS 2.1.0的集群上来实践一下。

1. 新建maven工程添加相关依赖

2. 编写官网资料（https://prestosql.io/docs/current/develop/functions.html）编写Function和plugin。

Function实现

public final class UdfTest
{
  @ScalarFunction("lowercaser")
  @Description("Converts the string to alternating case")
  @SqlType(StandardTypes.VARCHAR)
  public static Slice lowercaser(@SqlType(StandardTypes.VARCHAR) Slice slice)
  {
    String argument = slice.toStringUtf8();
    return Slices.utf8Slice(argument.toLowerCase());
  }
}

Plugin实现

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

3. 加载plugin：在src/main/resources/META-INF/services目录下新建文本文件com.facebook.presto.spi.Plugin，并添加xxx.xxx.xxxPlugin，如下图

4. 使用clean package打包

5. 在/opt/Bigdata/MRS_2.1.0/install/FusionInsight-Presto-308/presto/plugin/ 目录下新建一个文件夹作为编写的插件的目录，并将步骤4中的jar包和相关依赖放在这个新建的目录下（每个节点都如此操作）。

6. 重启presto服务，在/var/log/Bigdata/presto/coordinator/coordinator.log和/var/log/Bigdata/presto/worker/worker.log中可以看到plugin已加载，function也注册成功

7.在节点上执行presto_cli.sh 进入客户端，用show functions命令可以看到注册的方法lowercaser