Flink SQL UDF(用户自定义函数)需要打包成JAR文件并上传到Flink集群中,这是因为Flink SQL需要对UDF进行序列化和反序列化操作,以便在分布式环境中使用。将UDF打包成JAR文件可以确保UDF的代码和依赖项一起传递,并且可以在多个任务之间共享。 虽然将UDF打包成JAR文件可能会增加一些复杂性,但它提供了更好的可移植性和可...
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。 3.在SQL中注册UDF,使用CREATE FUNCTION语句定义...
udf 和 udaf 需要定义eval方法,实现自己的逻辑,具体系统会调用对应的方法 udf : 传入一个值/多个/或者不传入,返回一个新的值,可以重载该方法,具体会根据传入的参数调用对应eval烦恼歌发 类似`map`算子,作用于sql udaf : 自定义聚合函数,根据自己的逻辑定义累加器 udtf : 用作与表中,可返回一个或多个值, *...
Flink SQL 支持以下 JAR 语句:添加JAR 显示JAR 删除JARSQL 复制 Flink SQL> ADD JAR '/path/hello.jar'; [INFO] Execute statement succeed. Flink SQL> ADD JAR 'hdfs:///udf/common-udf.jar'; [INFO] Execute statement succeed. Flink SQL> SHOW JARS; +---+ | jars | +---+ | /path/...
如下图所示,Flink 提供了丰富的客户端操作来提交任务和与任务进行交互,包括 Flink 命令行,Scala Shell,SQL Client,Restful API 和 Web。Flink 首先提供的最重要的是命令行,其次是 SQL Client 用于提交 SQL 任务的运行,还有就是 Scala Shell 提交 Table API 的任务。同时,Flink 也提供了Restful 服务,用户可以通过...
SQL 客户端的目的是提供一种简单的方式来编写、调试和提交表程序到 Flink 集群上,不需写 Java 或 Scala 代码。SQL 客户端命令行界面(CLI) 能够在命令行中检索和可视化分布式应用的实时结果。 1. 入门 本节介绍如何在命令行里启动和运行你的第一个 Flink SQL 程序。SQL 客户端绑定在常规的 Flink 发行包中,因...
sqlSubmit 是我开发的 flink sql 提交工具,里面有 RegisterUdf 类创建 udf,也很简单,就是调用 StreamTableEnvironment.createTemporarySystemFunction 注册 udf 如下: object RegisterUdf { defregisterUdf(tabEnv: StreamTableEnvironment, paraTool: ParameterTool)= {// udftabEnv.createTemporarySystemFunction("udf_de...
上文提到构建平台需要实现一个更好的提交流程,具体目标是将 SQL 任务相关内容,如 SQL 、DDL、UDF、配置内容等信息作为参数,调用提交API就能在目标集群创建任务。 一、分析提交作业流程 首先借由官方文档中的整体角色流程图,可以看出左侧一部分 Flink Program 其中包括用户程序代码和一个 Client,是由该 Client 将用户...
Dlink 可以对 FlinkSQL 进行执行环境中的语法及逻辑校验。 支持血缘分析 Dlink 支持基于 StreamGraph 的血缘分析计算及展示。 支持执行历史 Dlink 支持对所有通过 Dlink 提交的任务进行历史归档及管理。 支持异常反馈 Dlink 可以将 Flink 语句在执行过程中的异常完整的反馈到前端页面。