[FLINK-16101][docs-zh][table] Translate "Hive Functions" page of "Hiv…

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docs/dev/table/hive/hive_functions.zh.md

@@ -1,5 +1,5 @@
 ---
-title: "Hive functions"
+title: "Hive 函数"
 nav-parent_id: hive_tableapi
 nav-pos: 3
 ---
@@ -22,11 +22,11 @@ specific language governing permissions and limitations
 under the License.
 -->
 
-## Use Hive Built-in Functions via HiveModule
+## 通过 HiveModule 使用 Hive 内置函数
 
-The `HiveModule` provides Hive built-in functions as Flink system (built-in) functions to Flink SQL and Table API users.
+在 Flink SQL 和 Table API 中，可以通过系统内置的 `HiveModule` 来使用 Hive 内置函数，
 
-For detailed information, please refer to [HiveModule]({{ site.baseurl }}/dev/table/modules.html#hivemodule).
+详细信息，请参考 [HiveModule]({{ site.baseurl }}/zh/dev/table/modules.html#hivemodule)。
 
 <div class="codetabs" markdown="1">
 <div data-lang="Java" markdown="1">
@@ -58,39 +58,38 @@ modules:
 </div>
 </div>
 
-* NOTE that some Hive built-in functions in older versions have [thread safety issues](https://issues.apache.org/jira/browse/HIVE-16183).
-We recommend users patch their own Hive to fix them.
+* 请注意旧版本的部分 Hive 内置函数存在[线程安全问题](https://issues.apache.org/jira/browse/HIVE-16183)。
+我们建议用户及时通过补丁修正 Hive 中的这些问题。
 
-## Hive User Defined Functions
+## Hive 用户自定义函数(User Defined Functions)
 
-Users can use their existing Hive User Defined Functions in Flink.
+在 Flink 中用户可以使用 Hive 里已经存在的 UDF 函数。
 
-Supported UDF types include:
+支持的 UDF 类型包括：
 
 - UDF
 - GenericUDF
 - GenericUDTF
 - UDAF
 - GenericUDAFResolver2
 
-Upon query planning and execution, Hive's UDF and GenericUDF are automatically translated into Flink's ScalarFunction,
-Hive's GenericUDTF is automatically translated into Flink's TableFunction,
-and Hive's UDAF and GenericUDAFResolver2 are translated into Flink's AggregateFunction.
+在进行查询规划和执行时，Hive UDF 和 GenericUDF 函数会自动转换成 Flink 中的 ScalarFunction，GenericUDTF 会被自动转换成 Flink 中的
+ TableFunction，UDAF 和 GenericUDAFResolver2 则转换成 Flink 聚合函数(AggregateFunction).
 
-To use a Hive User Defined Function, user have to
+想要使用 Hive UDF 函数，需要如下几步：
 
-- set a HiveCatalog backed by Hive Metastore that contains that function as current catalog of the session
-- include a jar that contains that function in Flink's classpath
-- use Blink planner.
+- 通过 Hive Metastore 将带有 UDF 的 HiveCatalog 设置为当前会话的 catalog 后端。
+- 将带有 UDF 的 jar 包放入 Flink classpath 中，并在代码中引入。
+- 使用 Blink planner。
 
-## Using Hive User Defined Functions
+## 使用 Hive UDF
 
-Assuming we have the following Hive functions registered in Hive Metastore:
+假设我们在 Hive Metastore 中已经注册了下面的 UDF 函数：
 
 
 {% highlight java %}
 /**
- * Test simple udf. Registered under name 'myudf'
+ * 注册为 'myudf' 的简单 UDF 测试类. 
  */
 public class TestHiveSimpleUDF extends UDF {
 
@@ -104,7 +103,7 @@ public class TestHiveSimpleUDF extends UDF {
 }
 
 /**
- * Test generic udf. Registered under name 'mygenericudf'
+ * 注册为 'mygenericudf' 的普通 UDF 测试类
  */
 public class TestHiveGenericUDF extends GenericUDF {
 
@@ -137,7 +136,7 @@ public class TestHiveGenericUDF extends GenericUDF {
 }
 
 /**
- * Test split udtf. Registered under name 'mygenericudtf'
+ * 注册为 'mygenericudtf' 的字符串分割 UDF 测试类
  */
 public class TestHiveUDTF extends GenericUDTF {
 
@@ -172,7 +171,7 @@ public class TestHiveUDTF extends GenericUDTF {
 
 {% endhighlight %}
 
-From Hive CLI, we can see they are registered:
+在 Hive CLI 中，可以查询到已经注册的 UDF 函数:
 
 {% highlight bash %}
 hive> show functions;
@@ -184,8 +183,7 @@ myudtf
 
 {% endhighlight %}
 
-
-Then, users can use them in SQL as:
+此时，用户如果想使用这些 UDF，在 SQL 中就可以这样写：
 
 
 {% highlight bash %}