大数据Flink（一百二十）：Flink SQL自定义函数（UDF）

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 udaf

class 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 0
        else:
            return accumulator[0] / accumulator[1]

    def accumulate(self, accumulator: Row, value, weight):
        accumulator[0] += value * weight
        accumulator[1] += weight

    def retract(self, accumulator: Row, value, weight):
        accumulator[0] -= value * weight
        accumulator[1] -= weight

weighted_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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