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...
在Flink SQL中使用CREATE TEMPORARY FUNCTION语句创建UDF函数,并指定UDF的jar包路径和Python脚本路径。同时,使用--py-files参数指定requirements.txt文件的路径。 示例代码: CREATE TEMPORARY FUNCTION my_udf AS 'com.example.MyUDF'; -- 替换为实际的UDF类名 -- 设置Python UDF的jar包路径和Python脚本路径 SET 'e...
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 ...
总体思路是用PyFlink处理流式数据,在PyFlink中定义自定义函数UDF,UDF里使用Scikit-learn来进行机器学习预测,来一个数据预测一个数据。 具体的步骤可以是: 用sklearn训练好一个模型,并保存起来; 使用kafka进行流式数据的发送; flink接收kafka发送的数据; 定义自定义函数UDF,UDF里读取保存的模型,并对接收到的数据进行...
总体思路是用PyFlink处理流式数据,在PyFlink中定义自定义函数UDF,UDF里使用Scikit-learn来进行机器学习预测,来一个数据预测一个数据。 具体的步骤可以是: 用sklearn训练好一个模型,并保存起来; 使用kafka进行流式数据的发送; flink接收kafka发送的数据;
Flink支持热加载Java和Python的UDF(User-Defined Function),具体步骤如下: 编写Java或Python UDF代码,并将其打包成JAR或PY文件。 在Flink应用程序中引用该JAR或PY文件,例如: StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); env.registerFunction("myudf", MyUdf.class); 将JAR...
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 ...
在刚刚发布的 ApacheFlink 1.10 中,PyFlink 添加了对 Python UDFs 的支持。这意味着您可以从现在开始用 Python 编写 UDF 并扩展系统的功能。此外,本版本还支持 Python UDF 环境和依赖管理,因此您可以在 UDF 中使用第三方库,从而利用 Python 生态丰富的第三方库资源。PyFlink 支持 Python UDFs 的架构在深入了解...
在《0基础学习PyFlink——用户自定义函数之UDF》中,我们讲解了UDF。本节我们将讲解表值函数——UDTF 表值函数 我们对比下UDF和UDTF 代码语言:javascript 复制 defudf(f:Union[Callable,ScalarFunction,Type]=None,input_types:Union[List[DataType],DataType,str,List[str]]=None,result_type:Union[DataType,str...