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FlinkSQL内置了这么多函数你都使用过吗？

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。

类型TableApiSQLAPI比较函数ANY1 === ANY2value1 = value2比较函数NY1 > ANY2value1 > value2逻辑函数BOOLEAN1 || BOOLEAN2boolean1 OR boolean2逻辑函数BOOLEAN.isFalseboolean IS FALSE逻辑函数!BOOLEANNOT boolean算术函数NUMERIC1 + NUMERIC2numeric1 + numeric2算术函数NUMERIC1.power(NUMERIC2)POWER(numeric1, numeric2)字符串函数STRING1 + STRING2string1 || string2字符串函数STRING.upperCase()UPPER(string)字符串函数STRING.charLength()CHAR_LENGTH(string)时间函数STRING.toDateDATE string时间函数STRING.toTimestampTIMESTAMP string时间函数currentTime()CURRENT_TIME时间函数NUMERIC.daysINTERVAL string range时间函数NUMERIC.minutes聚合函数FIELD.countCOUNT(*)聚合函数FIELD.sum0SUM([ ALL | DISTINCT ] expression)聚合函数RANK()聚合函数ROW_NUMBER()

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
   }
 }
}

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)

       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）

  • 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)
    }
  }

}

总结

          好了今天的内容就分享到这里了。上述主要讲解了一个系统自己带的函数，但是往往企业中不光只需要这些函数，有好多需求是本身函数是无法完成的。这时候就要用到我们的自定义函数了。他可以根据我们自己的需要进行编写代码来实现我们想要的功能。我是大数据老哥我们下期见~~~

作者:大数据老哥

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