FLINK SQL UDF
在Flink SQL中,UDF(User-Defined Function,用户自定义函数)是一种扩展Flink SQL处理能力的机制。通过UDF,用户可以编写自定义的Java或Scala代码,以处理Flink SQL无法直接支持的数据处理逻辑。Flink SQL支持多种类型的UDF,包括标量函数(Scalar Function)、表值函数(Table Function,虽然Flink没有直接命名为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(虽然Flink没有直接命名为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):
- 接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、过滤条件或计算表达式中。
- 示例:自定义一个计算两个整数之和的函数。
- 表值函数(Table Function,FlatTableFunction/TableFunction):
- 接收一个输入行,并返回零个、一个或多个输出行。
- 常用于需要将输入行拆分成多个输出行的情况。
- 示例:自定义一个将字符串拆分成单词的函数。
- 聚合函数(Aggregate Function):
- 对一组输入行进行计算,并返回一个单一的结果。
- 需要实现累加器逻辑,以处理输入行的累积效应。
- 示例:自定义一个计算平均值的函数。
- 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。
- 通常用于需要基于输入行的集合生成复杂数据结构的情况。
- 示例:自定义一个计算每个分组中不同值的数量的函数。
要创建和使用Flink SQL中的UDF,需要:
- 定义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、返回类型以及输入参数类型。
- 使用UDF:
- 在SQL查询中使用注册的UDF名称和参数。Flink SQL解析器将识别UDF,并在执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:
- 接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操作,实现一对一的转换。
- 使用场景:
- 常用于选择列表、过滤条件或计算表达式中。
- 例如,自定义一个将字符串转换为大写的函数,或计算两个数值的和等。
二、表值函数(Table Function,包括TableFunction和FlatTableFunction)
- 功能特性:
- 接收一个输入行,并返回零个、一个或多个输出行。
- 类似于Flink的flatmap操作,实现一对多的转换。
- 使用场景:
- 常用于需要将输入行拆分成多个输出行的情况。
- 例如,自定义一个将字符串拆分成单词的函数,或根据输入行的数据生成多个输出行等。
三、聚合函数(Aggregate Function)
- 功能特性:
- 对一组输入行进行计算,并返回一个单一的结果。
- 类似于Flink的reduce操作,通过聚合操作将多行输出为一个值。
- 使用场景:
- 常用于需要对一组数据进行聚合计算的情况。
- 例如,自定义一个计算平均值的函数,或计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进行复杂聚合计算后,生成一个或多个新的行数据。
- 使用场景:
- 常用于需要基于输入行的集合生成复杂数据结构的情况。
- 例如,自定义一个计算每个分组中不同值的数量的函数,或根据输入数据生成一个包含多个统计信息的表等。
函数引用方式
在Flink SQL中,UDF(User-Defined Function,用户自定义函数)函数的引用方式主要有以下几种:
一、通过Table API内联方式引用
- 定义UDF类:首先,需要定义一个继承自相应基类(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,可以直接使用call函数内联方式调用UDF,而无需先注册。这种方式适用于临时使用UDF且不需要重复调用的场景。
示例代码:
// 自定义标量函数,将输入字符串转换为大写
public static class ToUpperCase extends ScalarFunction {
public String eval(String s) {
return s.toUpperCase();
}
}
// 在Table API中使用内联方式调用UDF
TableResult result = tableEnv.from("example_table")
.select(call(ToUpperCase.class, $("name")))
.execute();
二、通过Table API先注册后引用
- 定义UDF类:与内联方式相同,需要先定义一个UDF类。
- 注册UDF:使用TableEnvironment的createTemporarySystemFunction或createTemporaryTableFunction方法将UDF注册到Flink SQL环境中。注册时需要指定UDF的名称和类名。
- 引用UDF:在Table API中,通过注册的名称调用UDF。这种方式适用于需要在多个查询中重复使用UDF的场景。
示例代码:
// 注册自定义标量函数
tableEnv.createTemporarySystemFunction("ToUpperCase", ToUpperCase.class);
// 在Table API中使用注册后的UDF
TableResult result = tableEnv.from("example_table")
.select(call("ToUpperCase", $("name")))
.execute();
三、通过SQL语句先注册后引用
- 定义UDF类:同样需要先定义一个UDF类。
- SQL注册:使用SQL的CREATE FUNCTION语句将UDF注册到Flink SQL环境中。注册时需要指定UDF的名称、类名(可能需要包含完整的包名)以及返回类型。
- SQL引用:在SQL查询中,通过注册的名称调用UDF。这种方式适用于需要在SQL查询中直接使用UDF的场景。
示例代码:
-- 注册自定义标量函数(假设UDF类在com.example包下)
CREATE FUNCTION upper_func AS 'com.example.ToUpperCase' RETURNS STRING;
-- 在SQL查询中使用注册后的UDF
SELECT upper_func(name) FROM example_table;
注意事项
- UDF类的要求:UDF类需要是公共的、非抽象的、全局可访问的,并且需要有一个默认的无参构造方法。此外,UDF类中的方法(如eval)也需要是公共的。
- 注册名称的唯一性:在同一个Flink SQL环境中,注册的UDF名称需要是唯一的。如果尝试注册一个已经存在的UDF名称,将会导致错误。
- UDF的性能:在使用UDF时,需要注意其性能影响。因为UDF是在Flink SQL执行过程中被调用的,所以其执行效率将直接影响到整个查询的性能。因此,在编写UDF时,需要尽量优化其实现逻辑。
函数解析顺序
在Flink SQL中,UDF(User-Defined Function,用户自定义函数)的解析顺序通常与SQL查询的解析和执行流程相关。虽然Flink SQL的官方文档没有直接提及UDF的解析顺序,但可以根据SQL查询的一般解析和执行过程来推断UDF的解析顺序。
首先,需要明确的是,UDF是在SQL查询被解析和执行的过程中被调用的。因此,UDF的解析顺序与SQL查询的解析顺序紧密相关。
在Flink SQL中,SQL查询的解析和执行通常包括以下几个步骤:
- 词法分析和语法分析:
- SQL查询首先被分解为一系列的词法单元(如关键字、标识符、操作符等)。
- 然后,这些词法单元被组合成语法树,以表示SQL查询的结构和语义。
- 语义分析:
- 在这个阶段,SQL查询的语法树被进一步处理,以验证其语义正确性。
- 例如,会检查表名、列名是否存在,以及数据类型是否匹配等。
- 优化:
- SQL查询经过优化器进行优化,以提高其执行效率。
- 优化器可能会对查询进行重写、选择最佳的执行计划等。
- 执行:
- 优化后的查询被传递给执行器进行执行。
- 在执行过程中,UDF会被调用以处理特定的数据操作或计算。
关于UDF的解析顺序,可以归纳为以下几点:
- 在语法分析阶段:
- UDF会被识别为SQL查询中的一部分,并被标记为需要特别处理的函数。
- 在语义分析阶段:
- UDF的参数和返回类型会被检查,以确保它们与SQL查询中的其他部分兼容。
- 如果UDF需要访问特定的表或列,这些表或列的存在性和数据类型也会被验证。
- 在执行阶段:
- 当SQL查询的执行器遇到UDF时,它会调用相应的Java或Scala代码来执行UDF的逻辑。
- UDF的执行顺序取决于SQL查询的执行计划,这通常是由优化器决定的。
系统内置函数
在Flink SQL中,UDF(User-Defined Function,用户自定义函数)与系统内置函数是两个不同的概念。系统内置函数是Flink SQL预先定义好的一系列函数,用于执行常见的操作,如字符串处理、数值计算、日期时间处理等。而UDF则是用户根据特定需求自定义的函数,用于扩展Flink SQL的功能。
关于Flink SQL的系统内置函数,它们涵盖了多个类别,包括但不限于:
- 字符串函数:用于处理字符串数据,如UPPER(将字符串转换为大写)、LOWER(将字符串转换为小写)、SUBSTRING(截取字符串)、REPLACE(替换字符串中的子串)等。
- 数值函数:用于执行数值计算,如ABS(绝对值)、CEIL(向上取整)、FLOOR(向下取整)、ROUND(四舍五入)等。
- 日期和时间函数:用于处理日期和时间数据,如CURRENT_DATE(当前日期)、CURRENT_TIME(当前时间)、CURRENT_TIMESTAMP(当前时间戳)、DATE_FORMAT(格式化日期)等。
- 聚合函数:用于对一组数据进行聚合计算,如COUNT(计数)、SUM(求和)、AVG(平均值)、MAX(最大值)、MIN(最小值)等。
- 比较函数:用于比较两个值的大小或相等性,如=(等于)、<>(不等于)、>(大于)、<(小于)、>=(大于等于)、<=(小于等于)等。
- 逻辑函数:用于执行逻辑运算,如AND(与)、OR(或)、NOT(非)等。
这些系统内置函数提供了丰富的功能,使得用户可以在Flink SQL中轻松地进行数据处理和分析。同时,由于这些函数是Flink SQL预先定义好的,因此它们的性能和稳定性都得到了保证。
开发UDF之前的须知事项
在开发Flink SQL UDF(User-Defined Function,用户自定义函数)之前,有几个关键须知事项需要牢记,以确保UDF的正确性、性能和安全性。以下是对这些须知事项的详细解释:
1. 集成UDF基类
- 选择正确的基类:根据UDF的类型(如标量函数、表函数、聚合函数等),选择相应的Flink SQL UDF基类进行继承。例如,对于标量函数,应继承ScalarFunction类。
- 遵循基类规范:确保遵循所选基类的规范,包括实现必要的方法、处理异常等。
2. 实现UDF执行逻辑函数
- 明确功能需求:在编写UDF之前,明确其功能需求,确保实现的逻辑与需求一致。
- 编写高效代码:由于UDF在查询执行过程中被频繁调用,因此应编写高效、简洁的代码,避免不必要的计算和资源消耗。
- 处理边界情况:考虑并处理可能的边界情况,如空值、异常值等,以确保UDF的健壮性。
3. 注意UDF入参、出参类型推导
- 类型匹配:确保UDF的入参和出参类型与Flink SQL中的数据类型匹配。如果类型不匹配,可能会导致查询执行失败或结果不正确。
- 类型推导:了解Flink SQL的类型推导机制,以便在必要时提供类型信息或进行类型转换。
4. 明确UDF输出结果是否是定值
- 定值与非定值:在Flink SQL中,定值函数是指在给定输入下总是返回相同结果的函数。非定值函数则可能根据上下文(如时间、状态等)返回不同的结果。
- 性能影响:定值函数通常更容易被优化,因为它们的结果可以被缓存和重用。非定值函数则可能需要更复杂的处理逻辑。
- 标记定值性:如果可能,通过适当的注解或配置标记UDF的定值性,以便Flink SQL优化器能够利用这一信息。
5. 巧妙运用运行时上下文
- 访问运行时信息:Flink SQL提供了运行时上下文(如RuntimeContext),允许UDF访问执行时的信息,如任务配置、并行度、状态等。
- 利用上下文优化:根据运行时信息优化UDF的执行逻辑。例如,根据并行度调整数据处理策略,或利用状态存储中间结果以加速计算。
- 注意上下文使用限制:了解并遵守运行时上下文的使用限制,以避免潜在的问题。例如,不要在UDF中频繁访问状态或执行阻塞操作,以免影响查询性能。
示例
SQL标量函数(Scalar Function)
在Flink SQL中,标量函数(Scalar Function)是一种用户自定义函数(UDF),它接受一个或多个输入参数,并返回一个单一的值。标量函数通常用于执行数据转换、计算或格式化等操作。
以下是一个简单的Flink SQL标量函数示例,该函数将输入的整数加倍并返回结果:
Java 示例
首先,需要创建一个Java类来定义这个标量函数。这个类将继承ScalarFunction基类,并实现eval方法,该方法将包含函数的执行逻辑。
import org.apache.flink.table.functions.ScalarFunction;
public class DoubleValue extends ScalarFunction {
public int eval(int value) {
return value * 2;
}
}
在这个例子中,DoubleValue类定义了一个名为eval的方法,它接受一个int类型的参数value,并返回value的两倍。
接下来,需要在Flink SQL环境中注册这个UDF,以便在SQL查询中使用它。这通常是在Java代码中完成的,如下所示:
// 假设已经有一个TableEnvironment实例名为tableEnv
tableEnv.createTemporarySystemFunction("double_value", DoubleValue.class);
现在,可以在SQL查询中使用这个名为double_value的UDF了:
SELECT double_value(my_column) AS doubled_value
FROM my_table;
在这个查询中,double_value函数被应用于my_table中的my_column列,并将结果命名为doubled_value。
SQL表值函数(Table Function)
在Flink SQL中,表值函数(Table Function)是一种用户自定义函数(UDF),它接受一个或多个输入参数,并返回一个表(即多行数据)。表值函数通常用于将复杂的数据结构或逻辑映射到关系表的形式,以便在SQL查询中进行进一步的处理和分析。
以下是一个简单的Flink SQL表值函数示例,该函数将一个输入字符串拆分为单词,并返回包含这些单词的表:
Java 示例
首先,需要创建一个Java类来定义这个表值函数。这个类将继承TableFunction基类,并实现eval方法,该方法负责产生输出表的行。此外,还需要调用collect方法来收集每一行的输出。
import org.apache.flink.table.functions.TableFunction;
import org.apache.flink.types.Row;
import java.util.Arrays;
public class SplitToWords extends TableFunction<Row> {
public void eval(String str) {
// 将字符串按空格拆分为单词数组
String[] words = str.split(" ");
// 将每个单词封装为Row对象(这里只包含一个字段),并通过collect方法输出
for (String word : words) {
collect(Row.of(word));
}
}
}
在这个例子中,SplitToWords类定义了一个名为eval的方法,它接受一个String类型的参数str,并将str按空格拆分为单词数组。然后,它遍历这个数组,将每个单词封装为一个Row对象(这里Row只包含一个字段,即单词本身),并通过collect方法输出。
接下来,需要在Flink SQL环境中注册这个UDF,以便在SQL查询中使用它。这通常是在Java代码中完成的,如下所示:
// 假设已经有一个TableEnvironment实例名为tableEnv
tableEnv.createTemporarySystemFunction("split_to_words", SplitToWords.class);
现在,可以在SQL查询中使用这个名为split_to_words的UDF了:
-- 假设有一个名为my_table的表,其中有一列名为my_column,包含要拆分的字符串
SELECT T.*
FROM my_table,
TABLE(split_to_words(my_column)) AS T(word);
在这个查询中,split_to_words函数被应用于my_table中的my_column列。该函数返回一个表,该表被命名为T,并且包含一个名为word的列。然后,使用SELECT语句从这个返回的表中选择所有行。
SQL聚合函数(Aggregate Function)
在Flink SQL中,聚合函数(Aggregate Function)是一种用户自定义函数(UDF),它接受一组输入值,并返回一个单一的值。与标量函数和表值函数不同,聚合函数通常用于对一组行执行计算,并返回一个汇总结果,如总和、平均值、最大值、最小值等。
以下是一个简单的Flink SQL聚合函数示例,该函数计算输入值的加权平均值:
Java 示例
首先,需要创建一个Java类来定义这个聚合函数。这个类将继承AggregateFunction基类,并实现必要的方法:createAccumulator、accumulate、retract(可选,用于处理增量聚合)、merge(用于并行执行时的合并操作)、getResult和resetAccumulator。
import org.apache.flink.table.functions.AggregateFunction;
import java.io.Serializable;
public class WeightedAvg implements AggregateFunction<Double, WeightedAvgAccumulator, Double> {
public static class WeightedAvgAccumulator implements Serializable {
private long sumWeight = 0;
private double sumValue = 0.0;
// 累加器重置为初始状态
public void reset() {
this.sumWeight = 0;
this.sumValue = 0.0;
}
// 累加器累加
public void add(double value, long weight) {
this.sumWeight += weight;
this.sumValue += value * weight;
}
// 合并两个累加器
public void merge(WeightedAvgAccumulator other) {
this.sumWeight += other.sumWeight;
this.sumValue += other.sumValue;
}
// 计算最终结果
public double getResult() {
if (this.sumWeight == 0) {
return 0.0; // 避免除以零
} else {
return this.sumValue / this.sumWeight;
}
}
}
@Override
public WeightedAvgAccumulator createAccumulator() {
return new WeightedAvgAccumulator();
}
@Override
public void accumulate(WeightedAvgAccumulator accumulator, Double value, Long weight) {
accumulator.add(value, weight);
}
// 注意:对于不支持retract的聚合,可以抛出UnsupportedOperationException
@Override
public void retract(WeightedAvgAccumulator accumulator, Double value, Long weight) {
throw new UnsupportedOperationException("This aggregate function does not support retract operation");
}
@Override
public WeightedAvgAccumulator merge(WeightedAvgAccumulator a, WeightedAvgAccumulator b) {
WeightedAvgAccumulator merged = new WeightedAvgAccumulator();
merged.merge(a);
merged.merge(b);
return merged;
}
@Override
public Double getResult(WeightedAvgAccumulator accumulator) {
return accumulator.getResult();
}
@Override
public void resetAccumulator(WeightedAvgAccumulator accumulator) {
accumulator.reset();
}
}
在这个例子中,WeightedAvg类定义了一个名为WeightedAvgAccumulator的内部类,用于存储累加器的状态(即加权总和和权重总和)。然后,WeightedAvg类实现了AggregateFunction接口的方法,以定义聚合函数的行为。
接下来,需要在Flink SQL环境中注册这个UDF,以便在SQL查询中使用它。这通常是在Java代码中完成的,如下所示:
// 假设已经有一个TableEnvironment实例名为tableEnv
tableEnv.createTemporarySystemFunction("weighted_avg", WeightedAvg.class);
但是,请注意,对于聚合函数,通常不会直接这样注册,而是使用Flink SQL的CREATE AGGREGATE FUNCTION语法(如果支持)或通过Table API以不同的方式注册。不过,上面的代码展示了如何定义聚合函数本身。在Flink中,聚合函数通常是通过Table API的aggregate方法或在DDL中定义的。
由于Flink SQL的语法和API可能会随着版本而变化,因此以下是一个更通用的说明,而不是具体的注册代码:
- 使用Table API:在构建查询时,使用Table对象的aggregate方法,并传入自定义的聚合函数。
- 使用DDL:如果Flink SQL支持CREATE AGGREGATE FUNCTION语法,您可以使用该语法来注册聚合函数。
一旦聚合函数被正确注册,您就可以在SQL查询中使用它了,如下所示(假设它已经被正确注册为weighted_avg):
SELECT weighted_avg(my_value, my_weight) AS weighted_average
FROM my_table
GROUP BY my_group;
在这个查询中,weighted_avg函数被应用于my_table中的my_value和my_weight列,并计算每个组的加权平均值。结果列被命名为weighted_average。
SQL表值聚合函数(Table Aggregate Function)
在Flink SQL中,表值聚合函数(Table Aggregate Function, 简称TAF)是一种较为特殊的用户自定义函数(UDF),它返回一个表作为结果,而不是单个值。表值聚合函数通常用于对输入表进行分组,并对每个分组应用复杂的计算逻辑,最终输出一个包含多个行的结果表。
需要注意的是,Flink SQL本身并不直接支持“表值聚合函数”这一术语所对应的特定函数类型,但可以通过实现TableFunction或TableAggregateFunction(如果Flink版本支持)来模拟类似的行为。然而,TableAggregateFunction在Flink中并不是一个标准的API,它可能是社区扩展或特定版本中的功能。在标准Flink API中,更常见的是使用TableFunction或AggregateFunction与Table API的结合来实现类似的功能。
由于Flink SQL的API可能会随着版本而变化,并且没有直接的“表值聚合函数”API,提供一个使用TableFunction的示例,它可以在某种程度上模拟表值聚合函数的行为。但是,请注意,这个示例并不是真正的表值聚合函数,因为它不直接对分组数据进行聚合并返回表。相反,它展示了如何使用TableFunction来生成一个表作为查询结果的一部分。
使用TableFunction模拟表值聚合函数的行为
以下是一个使用TableFunction的Java示例,它接受一个输入参数并返回一个表(实际上是返回多行结果):
import org.apache.flink.table.functions.TableFunction;
import org.apache.flink.types.Row;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class ExplodeListTableFunction implements TableFunction<String, Row> {
@Override
public void eval(String input, Collector<Row> out) {
// 假设输入是一个逗号分隔的字符串,将其拆分为一个列表,并为每个元素生成一行
String[] elements = input.split(",");
for (String element : elements) {
// 这里简单地将元素作为一行返回,但可以根据需要构建更复杂的Row对象
out.collect(Row.of(element));
}
}
}
在Flink SQL中注册并使用这个TableFunction:
-- 假设已经有一个TableEnvironment实例,并且已经通过Java代码注册了ExplodeListTableFunction
-- CREATE TEMPORARY SYSTEM FUNCTION explode_list AS 'com.example.ExplodeListTableFunction';
-- 使用自定义的TableFunction来“爆炸”一个逗号分隔的字符串列,并生成一个新的表
SELECT T2.f0 AS element
FROM my_table,
TABLE(explode_list(my_table.my_column)) AS T2(f0);
在这个例子中,explode_list函数接受一个字符串列(假设是一个逗号分隔的列表),并返回一个包含每个元素的表。这不是一个真正的表值聚合函数,因为它没有对分组数据进行聚合。但是,它展示了如何使用TableFunction来生成一个表作为查询结果的一部分。
真正的表值聚合函数(如果支持)
如果Flink版本或扩展支持真正的表值聚合函数(这通常不是标准Flink API的一部分),可能需要实现一个特定的接口,并在DDL中注册这个函数。然而,由于这不是标准功能,无法提供一个具体的示例。
在标准Flink中,要实现类似的功能,通常会:
1. 使用AggregateFunction来计算每个分组的聚合值。
2. 使用Table API的join、lateral table或其他操作来将这些聚合值与原始数据或其他表结合起来。
3. 如果需要更复杂的逻辑,可能需要编写一个自定义的RichFlatMapFunction或ProcessFunction,并在其中处理分组和表值生成。
原文地址:https://blog.csdn.net/mqiqe/article/details/142919627
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