零基础学Flink：UDF

在上一篇 文章 中我们介绍了一些 Flink SQL 的基础内容，以及与 Spark SQL 对比，有兴趣的小伙伴可以点连接进去看看。这篇文章，我们来说说UDF(User-Defined Functions)——用户自定义函数。

其实，关于UDF这部分官方文档就写的挺好的，简单明了，而且配有DEMO，有兴趣的同学，可以到 参考文档 里去找到连接。

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)。

标量函数(ScalarFunction)

简单的说，标量函数，就是你输入几个数(0个或几个都行)，经过一系列的处理，再返回给你几个数，这个案例咱们还使用上一篇文章中使用的意甲射手榜的案例，一般来说，总进球数=主场进球数 客场进球数，但是今年的规则有变，客场进球按两个球计算（本文案例和前文有区别，使用scala，大家注意一下)。

代码语言：javascript复制

import org.apache.flink.table.functions.ScalarFunction

class TotalScores extends ScalarFunction{
  private var wight:Int = 1 ;
  def this(wight:Int){
    this()
    this.wight = wight
  }

  def eval(home:Int,visit:Int): Int = home visit*this.wight
}

首先，需要继承ScalarFunction该类，这里我们添加了一个构造器，传入的参数作为客场进球权重，然后实现eval方法，输入参数为主客场进球数，输出则为总进球数。

接下来，我们来写测试类：

代码语言：javascript复制

import org.apache.flink.api.scala.ExecutionEnvironment
import org.apache.flink.api.scala.typeutils.Types
import org.apache.flink.table.api.TableEnvironment
import org.apache.flink.table.sources.CsvTableSource
import org.apache.flink.types.Row
import org.apache.flink.api.scala._

object TestScalarFunction {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val filePath = "E:\devlop\workspace\streaming1\src\main\resources\testdata.csv"
    val env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    val tableEnv = TableEnvironment.getTableEnvironment(env)
    val csvtable = CsvTableSource
      .builder
      .path(filePath)
      .ignoreFirstLine
      .fieldDelimiter(",")
      .field("rank", Types.INT)
      .field("player", Types.STRING)
      .field("club", Types.STRING)
      .field("matches", Types.INT)
      .field("red_card", Types.INT)
      .field("total_score", Types.INT)
      .field("total_score_home", Types.INT)
      .field("total_score_visit", Types.INT)
      .field("pass", Types.INT)
      .field("shot", Types.INT)
      .build
    tableEnv.registerTableSource("goals", csvtable)
    tableEnv.registerFunction("ts",new TotalScores(2))

    val tableTest = tableEnv.sqlQuery("select player,total_score_home,total_score_visit,ts(total_score_home,total_score_visit) from goals where total_score > 10")//.scan("test").where("id='5'").select("id,sources,targets")
    tableEnv.toDataSet[Row](tableTest).print()

  }
}

首先别忘记引用

代码语言：javascript复制

import org.apache.flink.api.scala._

否则会有奇怪事情发生。

然后，注册函数，默认构造客场进球权重为2

代码语言：javascript复制

tableEnv.registerFunction("ts",new TotalScores(2))

代码语言：javascript复制

"select player,total_score_home,total_score_visit,ts(total_score_home,total_score_visit) from goals where total_score > 10"

在SQL中使用函数 ts(total_score_home,total_score_visit) 就这么简单

我们来看下输出：

C-罗纳尔多,5,7,19

夸利亚雷拉,5,5,15

萨帕塔,1,4,9

米利克,0,1,2

皮亚特克,2,0,2

因莫比莱,3,3,9

卡普托,2,4,10

表函数(TableFunction)

简单的说，表函数，就是你输入几个数(0个或几个都行)，经过一系列的处理，再返回给你行数，返回的行可以包含一列或是多列值。这里我们使用一套新的数据案例来做一个说明。

假设这是某年四个直辖市四个季度GDP的一张透视表（说到透视表，想了解的同学可以异步到我之前的 文章 去看看）

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provice,s1,s2,s3,s4
天津,10,11,13,14
北京,13,16,17,18
重庆,14,12,13,14
上海,15,11,15,17

我们来将这张透视表，还原成一张列表，接下来，我们来看代码

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import org.apache.flink.table.functions.TableFunction

class UnPivotFunction(separator: String) extends TableFunction[(String)]  {

@scala.annotation.varargs
  def eval(strs:String*): Unit = {
    strs.foreach(x=>collect(x))
  }
}

函数要继承TableFunction，后面泛型需要输入返回列的类型，这里为了方便，我们就使用了字符串。我们计划在查询里面把四个季度的值都输入进来，转换成列表。collect是TableFunction提供的函数，用于添加列，eval方法的参数，可以根据你的需要自行扩展，注意在使用不确定参数值的时候，加上注解@scala.annotation.varargs

接下来，我们来测试一下

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import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types
import org.apache.flink.api.scala.{ExecutionEnvironment, _}
import org.apache.flink.table.api.TableEnvironment
import org.apache.flink.table.sources.CsvTableSource
import org.apache.flink.types.Row
import wang.datahub.udf.UnPivotFunction

object TestMyTableFunction2 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val filepath = "E:\devlop\workspace\testsbtflink\src\main\resources\GDP.csv"
    val env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    val tableEnv = TableEnvironment.getTableEnvironment(env)
    tableEnv.registerFunction("mtf2", new UnPivotFunction("@"))
    val cts = CsvTableSource.builder().ignoreFirstLine()
      //provice,s1,s2,s3,s4
      .field("provice",Types.STRING)
      .field("s1",Types.STRING)
      .field("s2",Types.STRING)
      .field("s3",Types.STRING)
      .field("s4",Types.STRING)
      .path(filepath)
      .build()

    tableEnv.registerTableSource("m",cts)
    val tableTest = tableEnv.sqlQuery("select provice,word from m , LATERAL TABLE(mtf2(s1,s2,s3,s4)) as T(word)")
    val stream = tableEnv.toDataSet[Row](tableTest)
    stream.print()

  }
}

在SQL我使用了 JOIN LATERAL ，有兴趣了解的同学，可以看下云栖的文章，我放在参考文档里了。

我们来看下输出结果：

天津,10

天津,11

天津,13

天津,14

北京,13

北京,16

北京,17

北京,18

上海,15

上海,11

上海,15

上海,17

重庆,14

重庆,12

重庆,13

重庆,14

这个案例也许并不是那么恰当，其实，也可以利用到邮件切分等场景，这里算是抛砖引玉把。

聚合函数（AggregateFunction)

关于聚合函数，官方文档上的这张图，就充分的解释了其工作原理，主要计算通过

• createAccumulator()
• accumulate()
• getValue()

这几个方法来完成，首先我们createAccumulator创建累加器，然后调用accumulate累加计算，最后getValue获取值。

当然这只是完成了初步工作，

• retract()
• merge()
• resetAccumulator()

我们还需要回滚，合并，重置累加器等操作以适应不同的计算场景。

好了，我们的案例，再次来到了大家喜闻乐见的意甲联赛，这次我们统计俱乐部的进球数，还是使用了一个更靠谱的规则，就是给客场进球加了一个权重，然后来计算加权场均进球数。

先来创建累加器

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class WeightedAvgAccum  {
  var sum = 0
  var count = 0
}

然后创建计算函数

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import java.lang.{Integer => JInteger,String => JString}
import org.apache.flink.table.functions._
class WeightedAvg(iWeight:Int) extends AggregateFunction[JInteger, WeightedAvgAccum] {

  override def createAccumulator(): WeightedAvgAccum = {
    new WeightedAvgAccum
  }
  override def getValue(acc: WeightedAvgAccum): JInteger = {
    if (acc.count == 0) {
      null
    } else {
      acc.sum / acc.count
    }
  }
  def accumulate(acc: WeightedAvgAccum,club:JString, home: JInteger, visit: JInteger): Unit = {
  
    acc.sum  = home   visit * iWeight
    acc.count  = 1
  }
  def resetAccumulator(acc: WeightedAvgAccum): Unit = {
    acc.count = 0
    acc.sum = 0
  }
}

接下来，我们来测试一下：

代码语言：javascript复制

import org.apache.flink.api.scala.typeutils.Types
import org.apache.flink.api.scala.{DataSet, ExecutionEnvironment}
import org.apache.flink.table.api.TableEnvironment
import org.apache.flink.table.sources.CsvTableSource
import org.apache.flink.types.Row
import org.apache.flink.api.scala._
object Testf {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val filePath = "E:\devlop\workspace\streaming1\src\main\resources\testdata.csv"
    val env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    val tableEnv = TableEnvironment.getTableEnvironment(env)
    val csvtable = CsvTableSource
      .builder
      .path(filePath)
      .ignoreFirstLine
      .fieldDelimiter(",")
      .field("rank", Types.INT)
      .field("player", Types.STRING)
      .field("club", Types.STRING)
      .field("matches", Types.INT)
      .field("red_card", Types.INT)
      .field("total_score", Types.INT)
      .field("total_score_home", Types.INT)
      .field("total_score_visit", Types.INT)
      .field("pass", Types.INT)
      .field("shot", Types.INT)
      .build
    tableEnv.registerTableSource("test", csvtable)
    tableEnv.registerFunction("myf",new MyFunction("111"))
    tableEnv.registerFunction("wag",new WeightedAvg(2))


    val tableTest3 = tableEnv.sqlQuery("select club,wag(club,total_score_home,total_score_visit) as ag from test group by club")
    tableEnv.toDataSet[Row](tableTest3).print()
  }

}

查看下结果：

切沃,2

拉齐奥,3

斯帕尔,1

博洛尼亚,1

国际米兰,3

帕尔马,2

恩波利,2

桑普多利亚,4

那不勒斯,4

都灵,2

AC米兰,3

亚特兰大,5

佛罗伦萨,2

卡利亚里,2

罗马,3

乌迪内斯,2

弗罗西诺内,2

尤文图斯,4

热那亚,3

萨索洛,2

最后(敲黑板)，大家在聚合表的案例里，应该发现我使用了Java的基础类型，而不是Scala的数据类型，这是因为在UDF执行过程中，数据的创建，转换以及装箱拆箱都会带来额外的消耗，所以 Flink 官方，其实推荐UDF进来使用Java编写。

UDF其实是一个很神奇的东西，值得我们去探索与研究，下一期写点什么呢？如果您有建议或意见，欢迎与我联系，探讨。

参考文档：

https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-stable/dev/table/udfs.html

https://yq.aliyun.com/articles/674345

sql scala flink 大数据

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