FLINK SQL UDF

在Flink SQL中，UDF（User-Defined Function，用户自界说函数）是一种扩展Flink SQL处理处罚本领的机制。通过UDF，用户可以编写自界说的Java或Scala代码，以处理处罚Flink SQL无法直接支持的数据处理处罚逻辑。Flink SQL支持多种范例的UDF，包罗标量函数（Scalar Function）、表值函数（Table Function，固然Flink没有直接定名为UDTF的接口，但FlatTableFunction和TableFunction提供了类似的功能）、聚合函数（Aggregate Function）和表聚合函数（固然Flink没有直接定名为UDTAGG的接口，但TableAggregateFunction可以看作是一种表级别的聚合函数）。
以下是Flink SQL UDF的一些关键点：

  

• 标量函数（Scalar Function）：
  

  

• 吸收一个或多个输入参数，并返回一个单一的结果。  
  
• 常用于选择列表、过滤条件或盘算表达式中。  
  
• 示例：自界说一个盘算两个整数之和的函数。
  

  

• 表值函数（Table Function，FlatTableFunction/TableFunction）：
  

  

• 吸收一个输入行，并返回零个、一个或多个输出行。  
  
• 常用于必要将输入行拆分成多个输出行的环境。  
  
• 示例：自界说一个将字符串拆分成单词的函数。
  

  

• 聚合函数（Aggregate Function）：
  

  

• 对一组输入行举行盘算，并返回一个单一的结果。  
  
• 必要实现累加器逻辑，以处理处罚输入行的累积效应。  
  
• 示例：自界说一个盘算均匀值的函数。
  

  

• 表聚合函数（TableAggregateFunction）：
  

  

• 这是一个更复杂的聚合函数，它返回的是一行或多行结果，而不是单一结果。  
  
• 通常用于必要基于输入行的聚集天生复杂数据布局的环境。  
  
• 示例：自界说一个盘算每个分组中差别值的数量的函数。
  

要创建和利用Flink SQL中的UDF，必要：

  

• 界说UDF类：
  

  

• 编写一个Java或Scala类，并实现相应的UDF接口（如ScalarFunction、FlatTableFunction、AggregateFunction或TableAggregateFunction）。
  

  

• 注册UDF：
  

  

• 在Flink SQL CLI、Table API或SQL DDL语句中注册UDF。这通常涉及指定UDF的名称、返回范例以及输入参数范例。
  

  

• 利用UDF：
  

  

• 在SQL查询中利用注册的UDF名称和参数。Flink SQL分析器将辨认UDF，并在实行查询时调用相应的Java或Scala代码。
  

函数归类

一、标量函数（Scalar Function）

  

• 功能特性：
  
     
  
  • 吸收一个或多个输入参数，并返回一个单一的结果。   
    
  • 类似于Flink算子的map操纵，实现一对一的转换。   
    
     
  
• 利用场景：
  
     
  
  • 常用于选择列表、过滤条件或盘算表达式中。   
    
  • 比方，自界说一个将字符串转换为大写的函数，或盘算两个数值的和等。   
    
    
  

二、表值函数（Table Function，包罗TableFunction和FlatTableFunction）

  

• 功能特性：
  
     
  
  • 吸收一个输入行，并返回零个、一个或多个输出行。   
    
  • 类似于Flink的flatmap操纵，实现一对多的转换。   
    
     
  
• 利用场景：
  
     
  
  • 常用于必要将输入行拆分成多个输出行的环境。   
    
  • 比方，自界说一个将字符串拆分成单词的函数，或根据输入行的数据天生多个输出行等。   
    
    
  

三、聚合函数（Aggregate Function）

  

• 功能特性：
  
     
  
  • 对一组输入行举行盘算，并返回一个单一的结果。   
    
  • 类似于Flink的reduce操纵，通过聚合操纵将多行输出为一个值。   
    
     
  
• 利用场景：
  
     
  
  • 常用于必要对一组数据举行聚合盘算的环境。   
    
  • 比方，自界说一个盘算均匀值的函数，或盘算一组数据中的最大值、最小值等。   
    
    
  

四、表聚合函数（Table Aggregate Function）

  

• 功能特性：
  
     
  
  • 这是一个更复杂的聚合函数，它返回的是一行或多行结果，而不是单一结果。   
    
  • 可以看作是对多行数据举行复杂聚合盘算后，天生一个或多个新的行数据。   
    
     
  
• 利用场景：
  
     
  
  • 常用于必要基于输入行的聚集天生复杂数据布局的环境。   
    
  • 比方，自界说一个盘算每个分组中差别值的数量的函数，或根据输入数据天生一个包罗多个统计信息的表等。   
    
    
  

函数引用方式

在Flink SQL中，UDF（User-Defined Function，用户自界说函数）函数的引用方式重要有以下几种：
一、通过Table API内联方式引用

  

• 界说UDF类：起首，必要界说一个继续自相应基类（如ScalarFunction、TableFunction等）的UDF类，并实现相应的方法（如eval等）。  
  
• 内联调用：在Table API中，可以直接利用call函数内联方式调用UDF，而无需先注册。这种方式实用于暂时利用UDF且不必要重复调用的场景。
  

示例代码：

1. // 自定义标量函数，将输入字符串转换为大写  
2. public static class ToUpperCase extends ScalarFunction {
3.    
4.      
5.     public String eval(String s) {
6.    
7.      
8.         return s.toUpperCase();  
9.     }  
10. }  
11.   
12. // 在Table API中使用内联方式调用UDF  
13. TableResult result = tableEnv.from("example_table")  
14.     .select(call(ToUpperCase.class, $("name")))  
15.     .execute();

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二、通过Table API先注册后引用

  

• 界说UDF类：与内联方式类似，必要先界说一个UDF类。  
  
• 注册UDF：利用TableEnvironment的createTemporarySystemFunction或createTemporaryTableFunction方法将UDF注册到Flink SQL环境中。注册时必要指定UDF的名称和类名。  
  
• 引用UDF：在Table API中，通过注册的名称调用UDF。这种方式实用于必要在多个查询中重复利用UDF的场景。
  

示例代码：

1. // 注册自定义标量函数  
2. tableEnv.createTemporarySystemFunction("ToUpperCase", ToUpperCase.class);  
3.   
4. // 在Table API中使用注册后的UDF  
5. TableResult result = tableEnv.from("example_table")  
6.     .select(call("ToUpperCase", $("name")))  
7.     .execute();

复制代码

三、通过SQL语句先注册后引用

  

• 界说UDF类：同样必要先界说一个UDF类。  
  
• SQL注册：利用SQL的CREATE FUNCTION语句将UDF注册到Flink SQL环境中。注册时必要指定UDF的名称、类名（大概必要包罗完备的包名）以及返回范例。  
  
• SQL引用：在SQL查询中，通过注册的名称调用UDF。这种方式实用于必要在SQL查询中直接利用UDF的场景。
  

示例代码：

1. -- 注册自定义标量函数（假设UDF类在com.example包下）  

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