UDF全称User Defined Function，即用户自定义函数。MaxCompute提供了很多内建函数来满足用户的计算需求，同时用户还可以创建自定义函数来满足定制的计算需求。用户能扩展的UDF有三种：UDF(User Defined Scalar Function)，UDTF(User Defined Table Valued Function)和UDAF(User Defined Aggregation Function)。

同时，MaxCompute也提供了MapReduce编程接口，用户可以使用MapReduce提供的接口(Java API)编写MapReduce程序处理MaxCompute中的数据。

通过MaxCompute Studio提供的端到端的支持，用户能快速开始和熟悉开发自己的UDF和MapReduce，提高效率。下面我们就以一个例子来介绍如何使用Studio来开发自己的UDF：

创建MaxCompute Java Module

首先，你得在intellij中创建一个用于开发MaxCompute Java程序的module。具体的，File | new | module ... module类型为MaxCompute Java，配置Java JDK和MaxCompute console的安装路径，点击next，输入module名，点击finish。

这里配置console的目的主要有两个：

• 编写UDF和MR需要依赖MaxCompute框架的相关jar，而这些jar在console的lib目录均存在，studio能帮您将这些lib自动导入到module的依赖库中。

• studio能集成console，一些动作通过console操作将十分方便。

至此，一个能开发MaxCompute java程序的module已建立，如下图的jDev。主要目录包括:

• src(用户开发UDF|MR程序的源码目录)
• examples(示例代码目录，包括单测示例，用户可参考这里的例子开发自己的程序或编写单测)
• warehouse(本地运行需要的schema和data)

创建UDF

假设我们要实现的UDF需求是将字符串转换为小写（内建函数TOLOWER已实现该逻辑，这里我们只是通过这个简单的需求来示例如何通过studio开发UDF）。studio提供了UDF|UDAF|UDTF|Mapper|Reducer|Driver的模板，这样用户只需要编写自己的业务代码，而框架代码会由模板自动填充。

• 1. 在src目录右键 new | MaxCompute Java

• 2. 输入类名，如myudf.MyLower，选择类型，这里我们选择UDF，点击OK。

• 3. 模板已自动填充框架代码，我们只需要编写将字符串转换成小写的函数代码即可。

测试UDF

UDF或MR开发好后，下一步就是要测试自己的代码，看是否符合预期。studio提供两种测试方式：

单元测试

依赖于MaxCompute提供的Local Run框架，您只需要像写普通的单测那样提供输入数据，断言输出就能方便的测试你自己的UDF或MR。在examples目录下会有各种类型的单测实例，可参考例子编写自己的unit test。这里我们新建一个MyLowerTest的测试类，用于测试我们的MyLower：

sample数据测试

很多用户的需求是能sample部分线上表的数据到本机来测试，而这studio也提供了支持。在editor中UDF类MyLower.java上右键，点击"运行"菜单，弹出run configuration对话框，配置MaxCompute project，table和column，这里我们想将hy_test表的name字段转换为小写：

点击OK后，studio会先通过tunnel自动下载表的sample数据到本地warehouse（如图中高亮的data文件），接着读取指定列的数据并本地运行UDF，用户可以在控制台看到日志输出和结果打印：

发布UDF

好了，我们的MyLower.java测试通过了，接下来我们要将其打包成jar资源（这一步可以通过IDE打包，参考用户手册）上传到MaxComptute服务端上：

• 1. 在MaxCompute菜单选择Add Resource菜单项:

• 2. 选择要上传到哪个MaxCompute project上，jar包路径，要注册的资源名，以及当资源或函数已存在时是否强制更新，然后点击OK。

• 3. jar包上传成功后，接下来就可以注册UDF了，在MaxCompute菜单选择Create Function菜单项。

• 4. 选择需要使用的资源jar，选择主类(studio会自动解析资源jar中包含的主类供用户选择)，输入函数名，然后点击OK。

生产使用

上传成功的jar资源和注册成功的function（在Project Explorer相应project下的Resources和Functions节点中就能及时看到，双击也能显示反编译的源码）就能够实际生产使用了。我们打开studio的sql editor，就能愉快的使用我们刚写好的mylower函数，语法高亮，函数签名显示都不在话下：

MapReduce

studio对MapReduce的开发流程支持与开发UDF基本类似，主要区别有：

• MapReduce程序是作用于整张表的，而且输入输出表在Driver中已指定，因此如果使用sample数据测试的话在run configuration里只需要指定project即可。

• MapReduce开发好后，只需要打包成jar上传资源即可，没有注册这一步。

• 对于MapReduce，如果想在生产实际运行，可以通过studio无缝集成的console来完成。具体的，在Project Explorer Window的project上右键，选择Open in Console，然后在console命令行中输入类似如下的命令：
  jar -libjars wordcount.jar -classpath D:\odps\clt\wordcount.jar com.aliyun.odps.examples.mr.WordCount wc_in wc_out;

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