Flink Table API和SQL提供了一批用於數據轉換的內置函數，也是在日常開發過程中最常用、最重要的一個點

SQL中支持很多的函數，Table API和SQL都已經做了實現，基本常用的都已經全覆蓋，一般可以不用自己寫方法

像sql裏面比較用的： =，   <>，  >，  >=， <=，is，is not，BETWEEN，EXISTS，IN等等這種操作符基本都覆蓋

邏輯類的： or，and，is FALSE
計算類的： +，-，*，/，POWER，ABS，
字符類的： || ，upper，lower，LTRIM
聚合類的： count(*),count(1),avg,sum,max,min,rank

最全的官網已經全部列出來了，可以直接用： https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-stable/zh/dev/table/functions/systemFunctions.html

但一些特殊場景可能內置的這些函數不能滿足需求，這時候我們可能需要自己去寫，這時候Flink提供了自定義的函數（UDF)

用戶自定義函數((UDF)

用戶自定義函數(User-defined functions, udf)是一個重要的特性,它們顯著擴展了查詢的表達能力
在大多數情況下,用戶定義的函數必須先註冊,然後才能在查詢中使用
用戶通過調用registerFunction()方法在TableEnvironment中註冊.當用戶定義的函數被註冊時,它被插入到TableEnvironment的函數目錄中,這樣Table API或SQL解析器就可以識別並正確的解釋它
Flink提供了3大類內置函數

標量函數(Scalar Functions)

傳入1個或多個字段,返回一個值,類似map操作
用戶定義的標量函數，可以將0、1或多個標量值，映射到新的標量值
爲了定義標量函數，必須在org.apache.flink.table.functions中擴展基類Scalar Function，並實現（一個或多個）求值（eval）方法

栗子實現,分別用tableapi和sql來實現

package com.mafei.udftest

import com.mafei.sinktest.SensorReadingTest5
import org.apache.flink.streaming.api.TimeCharacteristic
import org.apache.flink.streaming.api.scala._
import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings
import org.apache.flink.table.api.scala._
import org.apache.flink.table.functions.ScalarFunction
import org.apache.flink.types.Row

object ScalarFunctionTest {

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    env.setParallelism(1) //設置1個併發

    //設置處理時間爲流處理的時間
    env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.ProcessingTime)

    //    val inputStream = env.readTextFile("/opt/java2020_study/maven/flink1/src/main/resources/sensor.txt")
    val inputStream = env.readTextFile("D:\\java2020_study\\maven\\flink1\\src\\main\\resources\\sensor.txt")
    //先轉換成樣例類類型
    val dataStream = inputStream
      .map(data => {
        val arr = data.split(",") //按照,分割數據，獲取結果
        SensorReadingTest5(arr(0), arr(1).toLong, arr(2).toDouble) //生成一個傳感器類的數據，參數中傳toLong和toDouble是因爲默認分割後是字符串類別
      })

    //設置環境信息（可以不用）
    val settings = EnvironmentSettings.newInstance()
      .useBlinkPlanner() // Flink 10的時候默認是用的useOldPlanner 11就改爲了BlinkPlanner
      .inStreamingMode()
      .build()

    // 設置flink table運行環境
    val tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env, settings)

    //流轉換成表
    val sensorTables = tableEnv.fromDataStream(dataStream, 'id,'timestamp, 'temperature, 'tp.proctime as 'ts)

    //如果要看效果,可以直接打印出來
//    sensorTables.toAppendStream[Row].print("sensorTables: ")

    //調用自定義UDF函數,對id進行hash運算
    //1. table api實現
    // 首先需要new一個實例
    val hashCode = new HashCode(1)

    val resultTable = sensorTables
      .select('id,'ts,hashCode('id))

//    resultTable.toAppendStream[Row].print("resultTable: ")
    /**輸出效果:
     * resultTable: > sensor1,2020-12-13T13:53:57.630,1980364880
        resultTable: > sensor2,2020-12-13T13:53:57.632,1980364881
        resultTable: > sensor3,2020-12-13T13:53:57.632,1980364882
        resultTable: > sensor4,2020-12-13T13:53:57.632,1980364883
        resultTable: > sensor4,2020-12-13T13:53:57.632,1980364883
        resultTable: > sensor4,2020-12-13T13:53:57.633,1980364883
     */

    //2. 用sql來實現,需要先在環境中註冊好udf函數

    tableEnv.createTemporaryView("sensor",sensorTables)
    tableEnv.registerFunction("hashCode", hashCode)
    val sqlResultTable = tableEnv.sqlQuery("select id, ts, hashCode(id) from sensor")

    sqlResultTable.toRetractStream[Row].print("sqlResultTable")

    env.execute()

  }

}

//自定義一個標量函數
class HashCode(factor: Int) extends  ScalarFunction{
  def eval(s :String): Int={
    s.hashCode * factor - 11111
  }
}

代碼結構及運行效果

表函數(Table Functions)

如果標量函數是輸入一行輸出一個值得話,那表函數就是輸入一行,輸出得到了一張表,一對多,類似側寫函數

來個栗子,分別用tableapi和sql來實現

package com.mafei.udftest

import com.mafei.sinktest.SensorReadingTest5
import org.apache.flink.streaming.api.TimeCharacteristic
import org.apache.flink.streaming.api.scala._
import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings
import org.apache.flink.table.api.scala._
import org.apache.flink.table.functions.{ScalarFunction, TableFunction}
import org.apache.flink.types.Row

object TableFunctionTest {

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    env.setParallelism(1) //設置1個併發

    //設置處理時間爲流處理的時間
    env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.ProcessingTime)

    //    val inputStream = env.readTextFile("/opt/java2020_study/maven/flink1/src/main/resources/sensor.txt")
    val inputStream = env.readTextFile("D:\\java2020_study\\maven\\flink1\\src\\main\\resources\\sensor.txt")
    //先轉換成樣例類類型
    val dataStream = inputStream
      .map(data => {
        val arr = data.split(",") //按照,分割數據，獲取結果
        SensorReadingTest5(arr(0), arr(1).toLong, arr(2).toDouble) //生成一個傳感器類的數據，參數中傳toLong和toDouble是因爲默認分割後是字符串類別
      })

    //設置環境信息（可以不用）
    val settings = EnvironmentSettings.newInstance()
      .useBlinkPlanner() // Flink 10的時候默認是用的useOldPlanner 11就改爲了BlinkPlanner
      .inStreamingMode()
      .build()

    // 設置flink table運行環境
    val tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env, settings)

    //流轉換成表
    val sensorTables = tableEnv.fromDataStream(dataStream, 'id,'timestamp, 'temperature, 'tp.proctime as 'ts)

    //如果要看效果,可以直接打印出來
//    sensorTables.toAppendStream[Row].print("sensorTables: ")

    //調用自定義UDF函數,先實例化,定義以_爲分隔符
    val split = new Split("_")
    val resultTable = sensorTables
      .joinLateral(split('id) as ('word, 'length)) //做個關聯,以id作爲key,拿到1個元組,定義爲world和length名字
      .select('id,'ts,'word,'length)

//    resultTable.toRetractStream[Row].print("resultTable")
    /**  輸出效果:
     * resultTable> (true,sensor1,2020-12-13T14:43:01.121,sensor1,7)
        resultTable> (true,sensor2,2020-12-13T14:43:01.124,sensor2,7)
        resultTable> (true,sensor3,2020-12-13T14:43:01.125,sensor3,7)
        resultTable> (true,sensor4,2020-12-13T14:43:01.125,sensor4,7)
        resultTable> (true,sensor4,2020-12-13T14:43:01.125,sensor4,7)
        resultTable> (true,sensor4,2020-12-13T14:43:01.126,sensor4,7)

     */

    //2. 用sql實現
    tableEnv.createTemporaryView("sensor", sensorTables)
    tableEnv.registerFunction("split", split)
    val sqlResultTables = tableEnv.sqlQuery(
      """
        |select
        |id,ts,word,length
        |from sensor,lateral table( split(id)) as splitid(word,length)
        |""".stripMargin)

    sqlResultTables.toRetractStream[Row].print("sqlResultTables")

    env.execute()

  }

}

//自定義一個UDF函數
//定義以傳入的字符串作爲分隔符,定義輸出一個元祖,String和Int
class Split(separator: String) extends TableFunction[(String,Int)]{

  def eval(str:String):Unit={
    str.split(separator).foreach(
      wold => collect((wold, wold.length))
    )
  }
}

代碼結構及運行效果:

聚合函數(Aggregate Functions)

用戶自定義聚合函數（User-Defined Aggregate Functions,UDAGGs)可以把一個表中的數據，聚合成一個標量值

舉個栗子,要算所有傳感器,每個傳感器的平均值,分別用tableapi和sql來實現,新建一個AggregateFunctionTest.scala

package com.mafei.udftest

import com.mafei.sinktest.SensorReadingTest5
import org.apache.flink.streaming.api.TimeCharacteristic
import org.apache.flink.streaming.api.scala._
import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings
import org.apache.flink.table.api.scala._
import org.apache.flink.table.functions.AggregateFunction
import org.apache.flink.types.Row

object AggregateFunctionTest {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    env.setParallelism(1) //設置1個併發

    //設置處理時間爲流處理的時間
    env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.ProcessingTime)

    //    val inputStream = env.readTextFile("/opt/java2020_study/maven/flink1/src/main/resources/sensor.txt")
    val inputStream = env.readTextFile("D:\\java2020_study\\maven\\flink1\\src\\main\\resources\\sensor.txt")
    //先轉換成樣例類類型
    val dataStream = inputStream
      .map(data => {
        val arr = data.split(",") //按照,分割數據，獲取結果
        SensorReadingTest5(arr(0), arr(1).toLong, arr(2).toDouble) //生成一個傳感器類的數據，參數中傳toLong和toDouble是因爲默認分割後是字符串類別
      })

    //設置環境信息（可以不用）
    val settings = EnvironmentSettings.newInstance()
      .useBlinkPlanner() // Flink 10的時候默認是用的useOldPlanner 11就改爲了BlinkPlanner
      .inStreamingMode()
      .build()

    // 設置flink table運行環境
    val tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env, settings)

    //流轉換成表
    val sensorTables = tableEnv.fromDataStream(dataStream, 'id,'timestamp, 'temperature, 'tp.proctime as 'ts)

    //table api實現:
    val avgTemp = new AggTemp()
    val resultTable = sensorTables
      .groupBy('id)
      .aggregate(avgTemp('temperature) as 'tempAvg)
      .select('id,'tempAvg)

    resultTable.toRetractStream[Row].print("resultTable")

    //sql實現

    //註冊表
    tableEnv.createTemporaryView("sensor", sensorTables)

    //註冊函數
    tableEnv.registerFunction("avgTemp", avgTemp)
    val sqlResult = tableEnv.sqlQuery(
      """
        |select id,avgTemp(temperature) as tempAvg
        |from sensor
        |group by id
        |""".stripMargin
    )

    sqlResult.toRetractStream[Row].print("sqlResult")

    env.execute()
  }

}

//定義一個類,存儲聚合狀態,如果不設置,在AggregateFunction 傳入的第二個值就是(Double, Int)   溫度的總數和溫度的數量
class AggTempAcc{
  var sum: Double = 0.0
  var count: Int = 0
}
//自定義一個聚合函數,求每個傳感器的平均溫度值,保存狀態(tempSum,tempCount)
//傳入的第一個Double是最終的返回值,這裏求的是平均值,所以是Double
//第二個傳入的是中間狀態存儲的值,需要求平均值,那就需要保存所有溫度加起來的總溫度和溫度的數量(多少個),那就是(Double,Int)
// 如果不傳AggTempAcc ,那就傳入(Double,Int)一樣的效果
class AggTemp extends AggregateFunction[Double,AggTempAcc]{
  override def getValue(acc: AggTempAcc): Double = acc.sum / acc.count

//  override def createAccumulator(): (Double, Int) = (0.0,0)
  override def createAccumulator(): AggTempAcc = new AggTempAcc

  //還要實現一個具體的處理計算函數, accumulate(父方法),具體計算的邏輯,
  def accumulate(acc:AggTempAcc, temp:Double): Unit={
    acc.sum += temp
    acc.count += 1
  }

}

#表聚合函數(Table Aggregate Functions)

用戶定義的表聚合函數(User-Defined Table Aggregate Functions UDTAGGs),可以把一個表中數據,聚合爲具有多行和多列的結果表
用戶定義表聚合函數,是通過繼承TablAggregateFunction 抽象類來實現的
輸入和輸出都是一張表，應用場景可以用在類似top10等這種場景，要輸出多行值的情況

AggregationFunction必須要實現的方法：
---- createAccumulator()
---- accumlate()
---- emitValue()

TableAggregateFunction的工作原理：

首先，它同樣需要一個累加器（Accumulator），它是保存聚合中間結果的數據結構。通過調用createAccumulator()方法可以創建空累加器。
隨後，對每個輸入行調用函數的accumlate()方法來更新累加器。
處理完所有行後，將調用函數的emitValue()方法來計算並返回最終結果。

舉個栗子，使用表聚合函數實現一個對所有傳感器top n的場景

package com.mafei.udftest

import com.mafei.sinktest.SensorReadingTest5
import org.apache.flink.streaming.api.TimeCharacteristic
import org.apache.flink.streaming.api.scala._
import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings
import org.apache.flink.table.api.scala._
import org.apache.flink.table.functions.TableAggregateFunction
import org.apache.flink.types.Row
import org.apache.flink.util.Collector

object TableAggregateFunctionTest {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    env.setParallelism(1) //設置1個併發

    //設置處理時間爲流處理的時間
    env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.ProcessingTime)

        val inputStream = env.readTextFile("/opt/java2020_study/maven/flink1/src/main/resources/sensor.txt")
//    val inputStream = env.readTextFile("D:\\java2020_study\\maven\\flink1\\src\\main\\resources\\sensor.txt")
    //先轉換成樣例類類型
    val dataStream = inputStream
      .map(data => {
        val arr = data.split(",") //按照,分割數據，獲取結果
        SensorReadingTest5(arr(0), arr(1).toLong, arr(2).toDouble) //生成一個傳感器類的數據，參數中傳toLong和toDouble是因爲默認分割後是字符串類別
      })

    //設置環境信息（可以不用）
    val settings = EnvironmentSettings.newInstance()
      .useBlinkPlanner() // Flink 10的時候默認是用的useOldPlanner 11就改爲了BlinkPlanner
      .inStreamingMode()
      .build()

    // 設置flink table運行環境
    val tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env, settings)

    //流轉換成表
    val sensorTables = tableEnv.fromDataStream(dataStream, 'id,'timestamp, 'temperature, 'tp.proctime as 'ts)

    //1、使用table api方式實現
    val top2Temp = new Top2Temp()
    val resultTable = sensorTables
      .groupBy('id)
      .flatAggregate(top2Temp('temperature) as ('temp, 'rank))
      .select('id,'temp,'rank)

//    resultTable.toAppendStream[Row].print()   //表聚合中間有更改，所以不能直接用toAppendStream

    resultTable.toRetractStream[Row].print("table aggregate")
    /**
     * 輸出效果：
     * (true,sensor1,1.0,1)
        (true,sensor1,-1.7976931348623157E308,2)
        (true,sensor2,42.0,1)
        (true,sensor2,-1.7976931348623157E308,2)
        (true,sensor3,43.0,1)
        (true,sensor3,-1.7976931348623157E308,2)
        (true,sensor4,40.1,1)
        (true,sensor4,-1.7976931348623157E308,2)
        (false,sensor4,40.1,1)
        (false,sensor4,-1.7976931348623157E308,2)
        (true,sensor4,40.1,1)
        (true,sensor4,20.0,2)
        (false,sensor4,40.1,1)
        (false,sensor4,20.0,2)
        (true,sensor4,40.2,1)
        (true,sensor4,40.1,2)
     */

    env.execute("表聚合函數-取每個傳感器top2")

  }

}

//定義要輸出的結構
class Top2TempAcc{
  var highestTemp: Double = Double.MinValue
  var secondHighestTemp: Double = Double.MinValue
}

// 自定義表聚合函數，提取所有溫度值中最高的兩個溫度，輸出（temp，rank）
class Top2Temp extends TableAggregateFunction[(Double,Int),Top2TempAcc]{
  override def createAccumulator(): Top2TempAcc = new Top2TempAcc()

  //實現計算聚合結果的函數 accumulate
  // 第一個參數是 accumulate，第二個是當前做聚合傳入的參數是什麼，這裏只需要把溫度傳入就可以（Double)
  def accumulate(acc: Top2TempAcc, temp : Double): Unit={
    // 要判斷當前溫度值，是否比狀態中保存的溫度值大
    //第一步先判斷溫度是不是比最大的都大
    if(temp > acc.highestTemp){
      //如果比最高溫度還高，那排在第一，原來的第一高移動到第二高
      acc.secondHighestTemp = acc.highestTemp
      acc.highestTemp = temp
    }
    else if(temp > acc.secondHighestTemp){
      //這種是比最高的小，比第二高的大，那就直接把第二高換成當前溫度值
      acc.secondHighestTemp = temp
    }

  }

  //再實現一個輸出結果的方法，最終處理完表中所有數據時調用
  def emitValue(acc: Top2TempAcc,out: Collector[(Double, Int)]): Unit ={
    out.collect((acc.highestTemp,1))
    out.collect((acc.secondHighestTemp,2))
  }
}

sensor.txt內容：
sensor1,1603766281,1
sensor2,1603766282,42
sensor3,1603766283,43
sensor4,1603766240,40.1
sensor4,1603766284,20
sensor4,1603766249,40.2

代碼結構及運行效果圖：

Flink從入門到真香(22、基礎最後一篇，各種UDF函數)

用戶自定義函數((UDF)

標量函數(Scalar Functions)

栗子實現,分別用tableapi和sql來實現

表函數(Table Functions)

來個栗子,分別用tableapi和sql來實現

聚合函數(Aggregate Functions)

24-5-18 X

LAMP架構應用實戰—Apache服務介紹與安裝01

C#01-三層架構

要不要讀博？機器學習博五學生和強化學習博士展開了一場battle

Flink從入門到真香(22、基礎最後一篇，各種UDF函數)

字節/騰訊/京東面試經驗的Java程序員分享面試中的突破點

https://yachay.unat.edu.pe/blog/index.php?comment_area=format_blog&comment_component=blog&comment_co

linux以太網驅動總結