用户定义函数(User-defined Functions,UDF)是一个重要的特性,因为它们显著地扩展了查询(Query)的表达能力。一些系统内置函数无法解决的需求,我们可以用 UDF 来自定义实现。 registerFunction()方法在 TableEnvironment 中注册。当用户定义的函数被注册时,它被插入到 TableEnvironment 的函数目录中,这样 Table API 或 SQ...
FLINKSQL自定义UDF函数3之自定义累加器 前言 一、自定义String List累加器 创建累加器类 创建AggregateFunction 注意点 二、自定义泛型累加器 1.创建累加器 创建AggregateFunction 注意点 总结 前言 这里记录自定义累加器得实现以及过程中得问题。 一、自定义String List累加器 创建累加器类 public class ListAccumulato...
1. 了解FlinkSQL UDF的基本概念 UDF(User-Defined Function,用户定义函数)是Flink SQL中用于扩展其处理能力的机制。通过自定义UDF,用户可以实现一些内置的SQL函数无法直接完成的复杂数据处理逻辑。Flink SQL支持多种类型的UDF,包括标量函数(Scalar Function)、表函数(Table Function)、聚合函数(Aggregate Function)等。
if (isDeterministic)块内的代码实现了UDF表达式重用,即重用生成的第一个result term。笔者就不多解释了,毕竟与上一节的相比已经算是很好理解了(笑重新编译flink-table模块并执行相同的SQL,就会发现生成的代码发生了变化:externalResult$8 = (java.util.Map) function_com$sht$bigdata$rt$udf$scalar$SplitQueryParam...
首先,如果想使用自定义函数,那么必须在之前来注册这个函数,使用TableEnvironment的registerFunction()方法来注册。注册之后自定义函数会被插入到TableEnvironment的函数目录中,以便API或SQL正确解析并执行它。在 Flink 中,UDF分为三类:标量函数(ScalarFunction)、表函数(TableFunction) 、聚合函数(AggregateFunction)。
Flink SQL使用UDF(User-Defined Function),使得用户可以自定义函数来扩展Flink SQL支持的函数,以满足各种特定的需求。 下面是使用UDF的步骤: 1.创建UDF类并继承相应的类(如ScalarFunction、TableFunction等)。 2.重写方法(如eval、open、close等),实现自定义函数的逻辑。
Flink Table 和 SQL 内置了很多 SQL 中支持的函数;如果有无法满足的需要,则可以实现用户自定义的函数(UDF)来解决。 一、系统内置函数 Flink TableAPI和 SQL 为用户提供了一组用于数据转换的内置函数。SQL 中支持的很多函数,Table API 和 SQL 都已经做了实现,其它还在快速开发扩展中。
在使用纯Flink SQL的场景下,对于复杂业务逻辑,Flink提供的内置fucntion是无法满足要求的。我们需要实现自定义的function,来扩充Flink的功能。用户自己实现的function称为UDF(user defined function)。 Flink支持如下四种UDF: ScalarFunction: 类似于Flink算子的map,一对一转换。
(1)定义一个UDF packagecom.udf;importorg.apache.flink.table.functions.ScalarFunction;/*** Created by lj on 2022-07-25.*/publicclassTestUDFextendsScalarFunction {publicString eval(String value) {returnvalue + "_udf"; } } (2)使用UDF