PyFlink中关于用户定义方法有: - UDF:用户自定义函数。 - UDTF:用户自定义表值函数。 - UDAF:用户自定义聚合函数。 - UDTAF:用户自定义表值聚合函数。 这些字母可以拆解如下: UD表示User Defined(用户自定义); F表示Function(方法); T表示Table(表); A表示Aggregate(聚合); 在这里插入图片描述 Aggregate(聚...
步骤4:编写Python UDF 除了Java部分,你还需要编写Python UDF,用于数据处理。例如,创建一个文件my_udf.py: defprocess_function(input_value):# 转换数据为大写returninput_value.upper() 1. 2. 3. 在Flink中调用此UDF需要注册它。可以通过以下方法实现: importorg.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExe...
在这样一个成熟的框架下,PyFlink 可以快速的构建自己的 Python 算子,同时重用 Apache Beam Portability Framework 中现有 SDK harness 组件,可以支持多种 Python 运行模式,如:Process,Docker,etc.,这使得 PyFlink 对 Python UDF 的支持变得非常容易,在 Apache Flink 1.10 中的功能也非常的稳定和完整。那么为啥说是 ...
四、Python UDF 的依赖管理 在许多情况下,您可能希望在 Python UDF 中导入第三方依赖。下面的示例将指导您如何管理依赖项。 假设您想使用 mpmath 来执行上述示例中两数的和。Python UDF 逻辑可能如下: @udf(input_types=[DataTypes.BIGINT(), DataTypes.BIGINT()], result_type=DataTypes.BIGINT())defadd(i,...
要执行包含 Python UDF 的 Flink 作业,需要使用以下命令将作业提交给 Flink 集群: python my_job.py--runner=FlinkRunner --flink-master=<flink-master-url> 1. 其中,my_job.py是包含作业代码的 Python 脚本文件,--runner=FlinkRunner指定使用 FlinkRunner 运行平台,--flink-master=<flink-master-url>指定 Fl...
在Apache Flink中，动态加载User Defined Function (UDF)是通过将UDF类的字节码文件打包成一个独立的JAR...
Python UDF Runner 向 Python worker 发送需要在 Python 进程中执行的用户定义函数。 Python worker 将用户定义的函数转换为 Beam 执行算子(注意:目前,PyFlink 利用 Beam 的可移植性框架[1]来执行 Python UDF)。 Python worker 和 Flink Operator 之间建立 gRPC 连接,如数据连接、日志连接等。
UDF比UDTF多了func_type和udf_type参数; UDTF的返回类型比UDF的丰富,多了两个List类型:List[DataType]和List[str]; 特别是最后一点,可以认为是UDF和UDTF在应用上的主要区别。 换种更容易理解的说法是:UDTF可以返回任意数量的行作为输出而不是像UDF那样返回单个值(行)。 举一个例子: 代码语言:javascript 代码运...
PYTHON:用户 Python 进程。 例如,一个流处理作业同时使用到了 RocksDB State Backend 和 Python UDF,消费者权重设置为 DATAPROC:70,PYTHON:30,那么 Flink 会将 70% 的托管内存用于 RocksDB State Backend,30% 留给 Python 进程。 只有作业中包含某种类型的消费者时,Flink 才会为该类型分配托管内存。例如,一个流...
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