如何使用FlinkSQL内置函数

本篇内容介绍了“如何使用FlinkSQL内置函数”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

创新互联是一家集网站建设,正蓝企业网站建设,正蓝品牌网站建设,网站定制,正蓝网站建设报价,网络营销,网络优化,正蓝网站推广为一体的创新建站企业，帮助传统企业提升企业形象加强企业竞争力。可充分满足这一群体相比中小企业更为丰富、高端、多元的互联网需求。同时我们时刻保持专业、时尚、前沿，时刻以成就客户成长自我，坚持不断学习、思考、沉淀、净化自己，让我们为更多的企业打造出实用型网站。

前言

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 Table API 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。

以下是一些典型函数的举例，全部的内置函数，可以参考官网介绍。

二、Flink UDF

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。

2.1 注册用户自定义函数 UDF

在大多数情况下，用户定义的函数必须先注册，然后才能在查询中使用。不需要专门为Scala 的 Table API 注册函数。

函数通过调用 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 SQL 解析器就可以识别并正确地解释它。

2.2 标量函数(Scalar Functions)

用户定义的标量函数，可以将 0、1 或多个标量值，映射到新的标量值。

为了定义标量函数，必须在 org.apache.flink.table.functions 中扩展基类 Scalar  Function，并实现(一个或多个)求值(evaluation，eval)方法。标量函数的行为由求值方法决定，求值方法必须公开声明并命名为 eval(直接  def 声明，没有 override)。求值方法的参数类型和返回类型，确定了标量函数的参数和返回类型。

在下面的代码中，我们定义自己的 HashCode 函数，在 TableEnvironment 中注册它，并在查询中调用它。

准备数据

sensor_1,1547718199,35.8 sensor_6,1547718201,15.4 sensor_7,1547718202,6.7 sensor_10,1547718205,38.1 sensor_1,1547718206,32 sensor_1,1547718208,36.2 sensor_1,1547718210,29.7 sensor_1,1547718213,30.9

代码如下

package udf  import org.apache.flink.streaming.api.scala._ import org.apache.flink.table.api.DataTypes import org.apache.flink.table.api.scala._ import org.apache.flink.table.descriptors.{Csv, FileSystem, Schema} import org.apache.flink.table.functions.ScalarFunction import org.apache.flink.types.Row  /** * @Package udf * @File ：FlinkSqlUdfHashCode.java * @author 大数据老哥 * @date 2020/12/29 21:58 * @version V1.0 */ object FlinkSqlUdfHashCode {  def main(args: Array[String]): Unit = {    //1.构建运行环境    val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment    env.setParallelism(1) // 设置并行度为1    //2.构建TableEnv    val tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env)    //3.构建数据源    tableEnv.connect(new FileSystem().path("./data/sensor.txt"))      .withFormat(new Csv())      .withSchema(new Schema()        .field("id", DataTypes.STRING())        .field("timestamp", DataTypes.INT())        .field("temperature", DataTypes.DOUBLE())      ).createTemporaryTable("sensor")    // 转为表    val tableSensor = tableEnv.from("sensor")    // 床架转换对象    val code = new HashCode()    //使用tableAPI 进行测试    val tableRes = tableSensor.select('id, code('id))    tableEnv.registerFunction("code",code) // 注册udf    val tableSql = tableEnv.sqlQuery(      """        |select        |id,        |code(id)        |from        |sensor        |""".stripMargin)    // 输出    tableRes.toAppendStream[Row].print("tableAPI")    tableSql.toAppendStream[Row].print("tableSql")     env.execute("FlinkSqlUdfHashCode")  }   class HashCode() extends ScalarFunction {    def eval(s: String): String = {      s.hashCode.toString    }  } } 运行结果

2.3 表函数(Table Functions)

与用户定义的标量函数类似，用户定义的表函数，可以将 0、1 或多个标量值作为输入参数;

与标量函数不同的是，它可以返回任意数量的行作为输出，而不是单个值。为了定义一个表函数，必须扩展  org.apache.flink.table.functions 中的基类  TableFunction并实现(一个或多个)求值方法。表函数的行为由其求值方法决定，求值方法必须是 public的，并命名为  eval。求值方法的参数类型，决定表函数的所有有效参数。

返回表的类型由 TableFunction 的泛型类型确定。求值方法使用 protected collect(T)方法发出输出行。

在 Table API 中，Table 函数需要与.joinLateral 或.leftOuterJoinLateral 一起使用。

joinLateral 算子，会将外部表中的每一行，与表函数(TableFunction，算子的参数是它的表达式)计算得到的所有行连接起来。

而 leftOuterJoinLateral  算子，则是左外连接，它同样会将外部表中的每一行与表函数计算生成的所有行连接起来;并且，对于表函数返回的是空表的外部行，也要保留下来。

在 SQL 中，则需要使用 Lateral Table()，或者带有 ON TRUE 条件的左连接。

下面的代码中，我们将定义一个表函数，在表环境中注册它，并在查询中调用它。

数据准备

hello|word,hello|spark hello|Flink,hello|java,hello|大数据老哥

编写代码

package udf  import org.apache.flink.streaming.api.scala._ import org.apache.flink.table.api.scala._ import org.apache.flink.table.functions.TableFunction import org.apache.flink.types.Row  /**  * @Package udf  * @File ：FlinkSqlUDFTableFunction.java  * @author 大数据老哥  * @date 2020/12/29 23:10  * @version V1.0  */ object FlinkSqlUDFTableFunction {   def main(args: Array[String]): Unit = {     //1.构建运行环境     val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment     env.setParallelism(1) // 设置并行度为1     //2.构建TableEnv     val tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env)     //3.构建数据源     val data = env.readTextFile("./data/words.txt")     // 解析数据     val wordData: DataStream[String] = data.flatMap(_.split(","))     // 类型转换     val tableWord = tableEnv.fromDataStream(wordData,'id)     // 调用TableFunction     val split = new Split()     // Table API 方式一     val resTable1 = tableWord.       joinLateral(split('id) as('word,'length))       .select('id,'word,'length )     //  Table API  方式二     val resTable2 = tableWord.       leftOuterJoinLateral(split('id) as('word,'length))       .select('id,'word,'length )     // 将数据注册成表      tableEnv.createTemporaryView("sensor",tableWord)      tableEnv.registerFunction("split",split)      // SQL 方式一     val tableSQL1 = tableEnv.sqlQuery(       """         |select         |id,         |word,         |length         |from         |sensor ,LATERAL TABLE(split(id)) AS newsensor(word, length)         |""".stripMargin)     //  SQL 方式二     val TableSQL2 = tableEnv.sqlQuery(       """         |select         |id,         |word,         |length         |from         |sensor         | LEFT JOIN LATERAL TABLE(split(id)) AS newsensor(word, length) ON TRUE         |""".stripMargin)     // 调用数据     resTable1.toAppendStream[Row].print("resTable1")     resTable2.toAppendStream[Row].print("resTable2")     tableSQL1.toAppendStream[Row].print("tableSQL1")     TableSQL2.toAppendStream[Row].print("TableSQL2")       env.execute("FlinkSqlUDFTableFunction")   }    class Split() extends TableFunction[(String,Int)] {     def eval(str: String): Unit = {       str.split("\\|").foreach(         word => collect((word, word.length))       )     }   } }

2.4 聚合函数(Aggregate Functions)

用户自定义聚合函数(User-Defined Aggregate  Functions，UDAGGs)可以把一个表中的数据，聚合成一个标量值。用户定义的聚合函数，是通过继承 AggregateFunction  抽象类实现的。

上图中显示了一个聚合的例子。

假设现在有一张表，包含了各种饮料的数据。该表由三列(id、name 和 price)、五行组成数据。现在我们需要找到表中所有饮料的最高价格，即执行  max()聚合，结果将是一个数值。AggregateFunction 的工作原理如下：

• 首先，它需要一个累加器，用来保存聚合中间结果的数据结构(状态)。可以通过调用 AggregateFunction 的  createAccumulator()方法创建空累加器。

• 随后，对每个输入行调用函数的 accumulate() 方法来更新累加器。

• 处理完所有行后，将调用函数的 getValue() 方法来计算并返回最终结果。AggregationFunction 要求必须实现的方法：

除了上述方法之外，还有一些可选择实现的方法。其中一些方法，可以让系统执行查询更有效率，而另一些方法，对于某些场景是必需的。例如，如果聚合函数应用在会话窗口(session  group window)上下文中，则 merge()方法是必需的。

• retract()

• merge()

• resetAccumulator()

接下来我们写一个自定义AggregateFunction,计算一个每个price的平均值。

数据准备

1,Latte,6 2,Milk,3 3,Breve,5 4,Mocha,8 5,Tea,4

代码如下

package udf  import org.apache.calcite.rel.`type`.{RelDataType, RelDataTypeFactory} import org.apache.flink.streaming.api.scala._ import org.apache.flink.table.api.DataTypes import org.apache.flink.table.api.scala._ import org.apache.flink.table.descriptors.{Csv, FileSystem, Schema} import org.apache.flink.table.functions.AggregateFunction import org.apache.flink.types.Row  import java.util  /**  * @Package udf  * @File ：FlinkSQUDFAggregateFunction.java  * @author 大数据老哥  * @date 2020/12/30 22:06  * @version V1.0  */ object FlinkSQUDFAggregateFunction {   def main(args: Array[String]): Unit = {     //1.构建运行环境     val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment     env.setParallelism(1) // 设置并行度为1     //2.构建TableEnv     val tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env)     //3.构建数据源     tableEnv.connect(new FileSystem().path("./data/datas"))       .withFormat(new Csv)       .withSchema(new Schema()         .field("id", DataTypes.STRING())         .field("name", DataTypes.STRING())         .field("price", DataTypes.DOUBLE())       ).createTemporaryTable("datas")     val AvgTemp = new AvgTemp()     val table = tableEnv.from("datas")      val resTableApi = table.groupBy('id)       .aggregate(AvgTemp('price) as 'sumprice)       .select('id, 'sumprice)      tableEnv.registerFunction("avgTemp",AvgTemp)     val tablesql = tableEnv.sqlQuery(       """         |select         |id ,avgTemp(price)         |from datas group by id         |""".stripMargin)     resTableApi.toRetractStream[Row].print("resTableApi")     tablesql.toRetractStream[Row].print("tablesql")     env.execute("FlinkSQUDFAggregateFunction")   }    class AvgTempAcc {     var sum: Double = 0.0     var count: Int = 0   }    class AvgTemp extends AggregateFunction[Double, AvgTempAcc] {     override def getValue(acc: AvgTempAcc): Double = {       acc.sum / acc.count     }      override def createAccumulator(): AvgTempAcc = new AvgTempAcc()   }    def accumulate(accumulator: AvgTempAcc, price: Double): Unit = {     accumulator.sum += price      accumulator.count += 1   }  }

2.5表聚合函数(Table Aggregate Functions)

户定义的表聚合函数(User-Defined Table Aggregate  Functions，UDTAGGs)，可以把一个表中数据，聚合为具有多行和多列的结果表。这跟 AggregateFunction  非常类似，只是之前聚合结果是一个标量值，现在变成了一张表。

比如现在我们需要找到表中所有饮料的前 2 个最高价格，即执行 top2()表聚合。我们需要检查  5 行中的每一行，得到的结果将是一个具有排序后前 2 个值的表。用户定义的表聚合函数，是通过继承 TableAggregateFunction  抽象类来实现的。TableAggregateFunction 的工作原理如下：

• 为首先，它同样需要一个累加器(Accumulator)，它是保存聚合中间结果的数据结构。通过调用 TableAggregateFunction 的  createAccumulator()方法可以创建空累加器。

• 为随后，对每个输入行调用函数的 accumulate()方法来更新累加器。

• 为处理完所有行后，将调用函数的 emitValue()方法来计算并返回最终结果。除了上述方法之外，还有一些可选择实现的方法。

• retract()

• merge()

• resetAccumulator()

• emitValue()

• emitUpdateWithRetract()

接下来我们写一个自定义 TableAggregateFunction，用来提取每个 price 最高的两个平均值。

数据准备

1,Latte,6 2,Milk,3 3,Breve,5 4,Mocha,8 5,Tea,4

代码如下

package udf  import org.apache.flink.streaming.api.scala._ import org.apache.flink.table.api.DataTypes import org.apache.flink.table.api.scala._ import org.apache.flink.table.descriptors.{Csv, FileSystem, Schema} import org.apache.flink.table.functions.TableAggregateFunction import org.apache.flink.types.Row import org.apache.flink.util.Collector import udf.FlinkSQUDFAggregateFunction.AvgTemp  /**  * @Package udf  * @File ：FlinkSqlUDFTableAggregateFunction.java  * @author 大数据老哥  * @date 2020/12/30 22:53  * @version V1.0  */ object FlinkSqlUDFTableAggregateFunction {   def main(args: Array[String]): Unit = {     //1.构建运行环境     val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment     env.setParallelism(1) // 设置并行度为1     //2.构建TableEnv     val tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env)     //3.构建数据源     tableEnv.connect(new FileSystem().path("./data/datas"))       .withFormat(new Csv)       .withSchema(new Schema()         .field("id", DataTypes.STRING())         .field("name", DataTypes.STRING())         .field("price", DataTypes.DOUBLE())       ).createTemporaryTable("datas")     val table = tableEnv.from("datas")     val temp = new Top2Temp()     val tableApi = table.groupBy('id)       .flatAggregate(temp('price) as('tmpprice, 'rank))       .select('id, 'tmpprice, 'rank)     tableEnv.registerFunction("temp",temp)       tableApi.toRetractStream[Row].print()      env.execute("FlinkSqlUDFTableAggregateFunction")   }    class Top2TempAcc {     var highestPrice: Double = Int.MinValue     var secodeHighestPrice: Double = Int.MinValue   }    class Top2Temp extends TableAggregateFunction[(Double, Int), Top2TempAcc] {     override def createAccumulator(): Top2TempAcc = new Top2TempAcc      def accumulate(acc: Top2TempAcc, temp: Double): Unit = {       if (temp > acc.highestPrice) {         acc.secodeHighestPrice = acc.highestPrice         acc.highestPrice = temp       } else if (temp > acc.secodeHighestPrice) {         acc.highestPrice = temp       }     }      def emitValue(acc: Top2TempAcc, out: Collector[(Double, Int)]): Unit = {       out.collect(acc.highestPrice, 1)       out.collect(acc.secodeHighestPrice, 2)     }   }  }

“如何使用FlinkSQL内置函数”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注创新互联网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！