Flink从入门到真香(2二、基础最后一篇，各类UDF函数)

时间 2021-01-12

标签 html java sql apache api 数据结构并发 maven ide 函数栏目 HTML 繁體版

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Flink Table API和SQL提供了一批用于数据转换的内置函数，也是在平常开发过程当中最经常使用、最重要的一个点html

SQL中支持不少的函数，Table API和SQL都已经作了实现，基本经常使用的都已经全覆盖，通常能够不用本身写方法java

像sql里面比较用的： =，   <>，  >，  >=， <=，is，is not，BETWEEN，EXISTS，IN等等这种操做符基本都覆盖

逻辑类的： or，and，is FALSE
计算类的： +，-，*，/，POWER，ABS，
字符类的： || ，upper，lower，LTRIM
聚合类的： count(*),count(1),avg,sum,max,min,rank

最全的官网已经所有列出来了，能够直接用： https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-stable/zh/dev/table/functions/systemFunctions.htmlsql

但一些特殊场景可能内置的这些函数不能知足需求，这时候咱们可能须要本身去写，这时候Flink提供了自定义的函数（UDF)apache

用户自定义函数((UDF)

用户自定义函数(User-defined functions, udf)是一个重要的特性,它们显著扩展了查询的表达能力
在大多数状况下,用户定义的函数必须先注册,而后才能在查询中使用
用户经过调用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解析器就能够识别并正确的解释它
Flink提供了3大类内置函数api

标量函数(Scalar Functions)

传入1个或多个字段,返回一个值,相似map操做
用户定义的标量函数，能够将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（eval）方法数据结构

栗子实现,分别用tableapi和sql来实现

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) //设置1个并发

    //设置处理时间为流处理的时间
    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")
    //先转换成样例类类型
    val dataStream = inputStream
      .map(data => {
        val arr = data.split(",") //按照,分割数据，获取结果
        SensorReadingTest5(arr(0), arr(1).toLong, arr(2).toDouble) //生成一个传感器类的数据，参数中传toLong和toDouble是由于默认分割后是字符串类别
      })

    //设置环境信息（能够不用）
    val settings = EnvironmentSettings.newInstance()
      .useBlinkPlanner() // Flink 10的时候默认是用的useOldPlanner 11就改成了BlinkPlanner
      .inStreamingMode()
      .build()

    // 设置flink table运行环境
    val tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env, settings)

    //流转换成表
    val sensorTables = tableEnv.fromDataStream(dataStream, 'id,'timestamp, 'temperature, 'tp.proctime as 'ts)

    //若是要看效果,能够直接打印出来
//    sensorTables.toAppendStream[Row].print("sensorTables: ")

    //调用自定义UDF函数,对id进行hash运算
    //1. table api实现
    // 首先须要new一个实例
    val hashCode = new HashCode(1)

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

//    resultTable.toAppendStream[Row].print("resultTable: ")
    /**输出效果:
     * 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来实现,须要先在环境中注册好udf函数

    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()

  }

}

//自定义一个标量函数
class HashCode(factor: Int) extends  ScalarFunction{
  def eval(s :String): Int={
    s.hashCode * factor - 11111
  }
}

代码结构及运行效果并发

表函数(Table Functions)

若是标量函数是输入一行输出一个值得话,那表函数就是输入一行,输出获得了一张表,一对多,相似侧写函数maven

来个栗子,分别用tableapi和sql来实现

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) //设置1个并发

    //设置处理时间为流处理的时间
    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")
    //先转换成样例类类型
    val dataStream = inputStream
      .map(data => {
        val arr = data.split(",") //按照,分割数据，获取结果
        SensorReadingTest5(arr(0), arr(1).toLong, arr(2).toDouble) //生成一个传感器类的数据，参数中传toLong和toDouble是由于默认分割后是字符串类别
      })

    //设置环境信息（能够不用）
    val settings = EnvironmentSettings.newInstance()
      .useBlinkPlanner() // Flink 10的时候默认是用的useOldPlanner 11就改成了BlinkPlanner
      .inStreamingMode()
      .build()

    // 设置flink table运行环境
    val tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env, settings)

    //流转换成表
    val sensorTables = tableEnv.fromDataStream(dataStream, 'id,'timestamp, 'temperature, 'tp.proctime as 'ts)

    //若是要看效果,能够直接打印出来
//    sensorTables.toAppendStream[Row].print("sensorTables: ")

    //调用自定义UDF函数,先实例化,定义以_为分隔符
    val split = new Split("_")
    val resultTable = sensorTables
      .joinLateral(split('id) as ('word, 'length)) //作个关联,以id做为key,拿到1个元组,定义为world和length名字
      .select('id,'ts,'word,'length)

//    resultTable.toRetractStream[Row].print("resultTable")
    /**  输出效果:
     * 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实现
    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()

  }

}

//自定义一个UDF函数
//定义以传入的字符串做为分隔符,定义输出一个元祖,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))
    )
  }
}

代码结构及运行效果:
ide

聚合函数(Aggregate Functions)

用户自定义聚合函数（User-Defined Aggregate Functions,UDAGGs)能够把一个表中的数据，聚合成一个标量值函数

举个栗子,要算全部传感器,每一个传感器的平均值,分别用tableapi和sql来实现,新建一个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) //设置1个并发

    //设置处理时间为流处理的时间
    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")
    //先转换成样例类类型
    val dataStream = inputStream
      .map(data => {
        val arr = data.split(",") //按照,分割数据，获取结果
        SensorReadingTest5(arr(0), arr(1).toLong, arr(2).toDouble) //生成一个传感器类的数据，参数中传toLong和toDouble是由于默认分割后是字符串类别
      })

    //设置环境信息（能够不用）
    val settings = EnvironmentSettings.newInstance()
      .useBlinkPlanner() // Flink 10的时候默认是用的useOldPlanner 11就改成了BlinkPlanner
      .inStreamingMode()
      .build()

    // 设置flink table运行环境
    val tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env, settings)

    //流转换成表
    val sensorTables = tableEnv.fromDataStream(dataStream, 'id,'timestamp, 'temperature, 'tp.proctime as 'ts)

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

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

    //sql实现

    //注册表
    tableEnv.createTemporaryView("sensor", sensorTables)

    //注册函数
    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()
  }

}

//定义一个类,存储聚合状态,若是不设置,在AggregateFunction 传入的第二个值就是(Double, Int)   温度的总数和温度的数量
class AggTempAcc{
  var sum: Double = 0.0
  var count: Int = 0
}
//自定义一个聚合函数,求每一个传感器的平均温度值,保存状态(tempSum,tempCount)
//传入的第一个Double是最终的返回值,这里求的是平均值,因此是Double
//第二个传入的是中间状态存储的值,须要求平均值,那就须要保存全部温度加起来的总温度和温度的数量(多少个),那就是(Double,Int)
// 若是不传AggTempAcc ,那就传入(Double,Int)同样的效果
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

  //还要实现一个具体的处理计算函数, accumulate(父方法),具体计算的逻辑,
  def accumulate(acc:AggTempAcc, temp:Double): Unit={
    acc.sum += temp
    acc.count += 1
  }

}

#表聚合函数(Table Aggregate Functions)

用户定义的表聚合函数(User-Defined Table Aggregate Functions UDTAGGs),能够把一个表中数据,聚合为具备多行和多列的结果表
用户定义表聚合函数,是经过继承TablAggregateFunction 抽象类来实现的
输入和输出都是一张表，应用场景能够用在相似top10等这种场景，要输出多行值的状况

AggregationFunction必需要实现的方法：
---- createAccumulator()
---- accumlate()
---- emitValue()

TableAggregateFunction的工做原理：

首先，它一样须要一个累加器（Accumulator），它是保存聚合中间结果的数据结构。经过调用createAccumulator()方法能够建立空累加器。
随后，对每一个输入行调用函数的accumlate()方法来更新累加器。
处理完全部行后，将调用函数的emitValue()方法来计算并返回最终结果。

举个栗子，使用表聚合函数实现一个对全部传感器top n的场景

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) //设置1个并发

    //设置处理时间为流处理的时间
    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")
    //先转换成样例类类型
    val dataStream = inputStream
      .map(data => {
        val arr = data.split(",") //按照,分割数据，获取结果
        SensorReadingTest5(arr(0), arr(1).toLong, arr(2).toDouble) //生成一个传感器类的数据，参数中传toLong和toDouble是由于默认分割后是字符串类别
      })

    //设置环境信息（能够不用）
    val settings = EnvironmentSettings.newInstance()
      .useBlinkPlanner() // Flink 10的时候默认是用的useOldPlanner 11就改成了BlinkPlanner
      .inStreamingMode()
      .build()

    // 设置flink table运行环境
    val tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env, settings)

    //流转换成表
    val sensorTables = tableEnv.fromDataStream(dataStream, 'id,'timestamp, 'temperature, 'tp.proctime as 'ts)

    //一、使用table api方式实现
    val top2Temp = new Top2Temp()
    val resultTable = sensorTables
      .groupBy('id)
      .flatAggregate(top2Temp('temperature) as ('temp, 'rank))
      .select('id,'temp,'rank)

//    resultTable.toAppendStream[Row].print()   //表聚合中间有更改，因此不能直接用toAppendStream

    resultTable.toRetractStream[Row].print("table aggregate")
    /**
     * 输出效果：
     * (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("表聚合函数-取每一个传感器top2")

  }

}

//定义要输出的结构
class Top2TempAcc{
  var highestTemp: Double = Double.MinValue
  var secondHighestTemp: Double = Double.MinValue
}

// 自定义表聚合函数，提取全部温度值中最高的两个温度，输出（temp，rank）
class Top2Temp extends TableAggregateFunction[(Double,Int),Top2TempAcc]{
  override def createAccumulator(): Top2TempAcc = new Top2TempAcc()

  //实现计算聚合结果的函数 accumulate
  // 第一个参数是 accumulate，第二个是当前作聚合传入的参数是什么，这里只须要把温度传入就能够（Double)
  def accumulate(acc: Top2TempAcc, temp : Double): Unit={
    // 要判断当前温度值，是否比状态中保存的温度值大
    //第一步先判断温度是否是比最大的都大
    if(temp > acc.highestTemp){
      //若是比最高温度还高，那排在第一，原来的第一高移动到第二高
      acc.secondHighestTemp = acc.highestTemp
      acc.highestTemp = temp
    }
    else if(temp > acc.secondHighestTemp){
      //这种是比最高的小，比第二高的大，那就直接把第二高换成当前温度值
      acc.secondHighestTemp = temp
    }

  }

  //再实现一个输出结果的方法，最终处理完表中全部数据时调用
  def emitValue(acc: Top2TempAcc,out: Collector[(Double, Int)]): Unit ={
    out.collect((acc.highestTemp,1))
    out.collect((acc.secondHighestTemp,2))
  }
}

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

代码结构及运行效果图：