UDF(User Defined Function)是用户自定义函数的缩写,是一种用户自定义的函数,用于对数据进行处理。Python UDF 是用 Python 编写的用户自定义函数,用于在 Flink 中处理数据。通过使用 Python UDF,我们可以实现更加灵活和复杂的数据处理逻辑。 如何在 Flink SQL Client 中调用 Python UDF? 在Flink 中,我们可以使用 Ta...
⭐ 从开发人员角度讲,在设计 UDF 的时候,肯定会涉及到 UDF 预期的入参、出参类型信息、也包括一些数据的精度、小数位数等信息 ⭐ 从程序运行角度讲,Flink SQL 程序运行时,肯定也需要知道怎么将 SQL 中的类型数据与 UDF 的入参、出参类型,这样才能做数据序列化等操作 而Flink 也提供了三种方式帮助 Flink 程...
"""t_env.execute_sql(kafka_source_ddl) 4、读取保存的模型,并定义自定义函数UDF用于数据预测 withopen('model.pickle','rb')asf: clf = pickle.load(f)@udf(input_types=DataTypes.FLOAT(), result_type=DataTypes.FLOAT())defpredict(X): X = pd.Series([X]).values.reshape(-1,1) y_pred = c...
importapache_beamasbeam# 创建一个 Pipeline 对象pipeline=beam.Pipeline(runner="FlinkRunner")# 创建一个 PCollectioninput_data=pipeline|beam.Create(["hello","world"])# 注册 Python UDFmy_udf=MyUDF()pardo=beam.Map(my_udf.transform)# 应用 Python UDFoutput_data=input_data|pardo# 执行作业result=pip...
接下来就可以在 Table API/SQL 中进行使用了,如下: my_table.select("hash_code_mean(a, b)").insert_into("Results") 目前为止,我们已经完成了 Python UDF 的定义,声明和注册了。接下来我们还是看一个完整的示例吧:) 案例描述 ● 需求 假设苹果公司要统计该公司产品在双 11 期间各城市的销售数量和销售金...
DDL 定义 python UDF 1.10.0 版本引入了对 python UDF 的支持。但是仅仅支持 python table api 的方式。1.11 提供了 SQL DDL 的方式定义 python UDF, 用户可以在 Java/Scala table API 以及 SQL-CLI 场景下使用。 例如,现在用户可以使用如下方式定义 Java table API 程序使用 python UDF: 代码语言:javascript ...
并将其添加到Flink的作业中实现的。以下是具体步骤：参考下： Java flink（sql和table）调用python-udf...
Python worker 向 PythonUserDefinedFunctionRunner 进行注册。 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)。
Flink针对UDF所生成的Java代码简化转义版如下,能看出来调用了两次: // 原始 SQL "SELECT word, myFrequency FROM TableFrequency WHERE myFrequency <> 0"java.lang.Longresult$12=UDF_FRENQUENCY(frequency);// 这次 UDF 调用对应 WHERE myFrequency <> 0if(result$12!=0) {// 这里说明 myFrequency <> 0...