文章目录
Flink SQL自定义函数(UDF)
一、概述
二、自定义标量函数(UDSF)
三、自定义聚合函数(UDAF)
四、 自定义表值函数(UDTF)
Flink SQL自定义函数(UDF)
Flink全托管支持在SQL作业中使用Python自定义函数,Flink支持以下3类自定义函数:UDSF(User Defined Scalar Function)、UDAF(User Defined Aggregation Function)、UDTF(User Defined Table-valued Function)。
一、概述
在资料udf函数中可以看到udx.zip压缩包,将其解压后可以看到有以下文件:
其中udfs.py udafs.py udtfs.py分别对应了UDSF、UDAF、UDTF三个函数的示例。
进入阿里云Flink开发平台,点击左侧导航栏SQL开发,点击左侧的函数页签,单击注册UDF,将udx.zip上传,如下图所示。
点击确定后,Flink开发控制台会解析UDF文件中是否使用了Flink UDF、UDAF和UDTF接口的类,并自动提取类名,填充到Function Name字段中。可以看到这里识别出了三个函数。
点击创建函数,可以看到函数页签下出现了udx目录,下面有三个自定义函数,此时自定义函数创建完成。
二、自定义标量函数(UDSF)
- 自定义标量函数(UDSF)将0个、1个或多个标量值映射到一个新的标量值。输入与输出是一对一的关系,即读入一行数据,写出一条输出值。
udfs.py内容如下:
from pyflink.table import DataTypes
from pyflink.table.udf import udf@udf(result_type=DataTypes.STRING())
def sub_string(s: str, begin: int, end: int):return s[begin:end]
说明:
- sub_string定义了获取每条数据中从begin~end位的字符的代码;
- 需要通过名字为 “ udf ” 的装饰器,声明这是一个 scalar function;
- 需要通过装饰器中的 result_type 参数,声明 scalar function 的结果类型;
进入阿里云Flink开发平台,在test作业草稿下,进行建表,语句如下:
CREATE TABLE function_udf(a VARCHAR,b INT,c INT
) WITH ('connector' = 'socket','hostname' = '178.23.146.213','port' = '9999','format' = 'csv'
);
- 查询语句如下
SELECT sub_string(a,2,5)
FROM function_udf;
- 在ecs监听9999端口:nc -lk 9999,然后选中查询语句,点击调试.
- 在ecs向9999发送数据
123|456,4,2
12|3456,7,1
结果如下:
查询结果是function_udf表中a字段每行字符串的第3-5个字符。
三、自定义聚合函数(UDAF)
- 自定义聚合函数(UDAF),将多条记录聚合成1条记录。其输入与输出是多对一的关系,即将多条输入记录聚合成一条输出值。
udafs.py内容如下:
from pyflink.common import Row
from pyflink.table import AggregateFunction, DataTypes
from pyflink.table.udf import udafclass WeightedAvg(AggregateFunction):def create_accumulator(self):# Row(sum, count)return Row(0, 0)def get_value(self, accumulator: Row) -> float:if accumulator[1] == 0:return 0else:return accumulator[0] / accumulator[1]def accumulate(self, accumulator: Row, value, weight):accumulator[0] += value * weightaccumulator[1] += weightdef retract(self, accumulator: Row, value, weight):accumulator[0] -= value * weightaccumulator[1] -= weightweighted_avg = udaf(f=WeightedAvg(),result_type=DataTypes.DOUBLE(),accumulator_type=DataTypes.ROW([DataTypes.FIELD("f0", DataTypes.BIGINT()),DataTypes.FIELD("f1", DataTypes.BIGINT())]))
说明:
- 该示例中,weighted_avg定义了当前数据和历史数据求含权重的均值的代码。
- 需要通过名字为 “ udaf ” 的装饰器,声明这是一个 aggregate function,
- 需要分别通过装饰器中的 result_type 及 accumulator_type 参数,声明 aggregate function 的结果类型及 accumulator 类型;
- create_accumulator,get_value 和 accumulate 这 3 个方法必须要定义,retract 方法可以根据需要定义;需要注意的是,由于必须定义 create_accumulator,get_value 和 accumulate 这 3 个方法,Python UDAF 只能通过继承AggregateFunction 的方式进行定义。
仍然使用function_udf表,查询语句如下:
SELECT weighted_avg(b,c)
FROM function_udf;
选中查询语句运行之后,向9999端口依次发送数据,如下:
123|456,4,2
12|3456,7,1
查询结果是以c字段为权重的b字段当前数据和历史数据的均值。
四、 自定义表值函数(UDTF)
自定义表值函数(UDTF),将0个、1个或多个标量值作为输入参数(可以是变长参数)。表值函数可以返回任意数量的行作为输出,而不仅是1个值。返回的行可以由1个或多个列组成。调用一次函数输出多行或多列数据。与自定义的标量函数类似,但与标量函数不同。
udtfs.py内容如下:
from pyflink.table import DataTypes
from pyflink.table.udf import udtf@udtf(result_types=[DataTypes.STRING(), DataTypes.STRING()])
def split(s: str):splits = s.split("|")yield splits[0], splits[1]
说明:
- 该示例中,split定义了将一行字符串按照竖线(|)分割成多列字符串的代码。
- 需要通过名字为 “ udtf ” 的装饰器,声明这是一个 table function。
- 需要通过装饰器中的 result_types 参数,声明 table function 的结果类型。由于 table function 每条输出可以包含多个列,result_types 需要指定所有输出列的类型。
仍然使用function_udf表,查询语句如下:
SELECT a,b,c,d,e
FROM function_udf,lateral table(split(a)) as T(d,e);
- 选中查询语句运行之后,向9999端口发送数据,如下
123|456,4,2
12|3456,7,1
结果:
查询结果中,会将function_udf表中每行字符串的a字段按照竖线(|)分割成d,e两列。
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