日志OLAP：在SQL中使用UDF, lambda函数使用案例

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摘要： 场景 日志服务内置了20+类SQL函数。面对用户复杂的业务场景，例如使用json来沉淀业务数据，普通的SQL函数可能就无法满足需求，需要一些用户自定义处理逻辑。为了处理json类的业务数据，我们可以采用把json展开成多行的形式进行统计分析，今天我们介绍使用UDF(lambda)的方式来编写自定义逻辑，处理json、array、map类型的数据。

场景

日志服务内置了20+类SQL函数。面对用户复杂的业务场景，例如使用json来沉淀业务数据，普通的SQL函数可能就无法满足需求，需要一些用户自定义处理逻辑。为了处理json类的业务数据，我们可以采用把json展开成多行的形式进行统计分析，今天我们介绍使用UDF(lambda)的方式来编写自定义逻辑，处理json、array、map类型的数据。

数据样例：

__source__:  11.164.232.105
__tag__:__hostname__:  vm-req-170103232316569850-tianchi111932.tc
__topic__:  TestTopic_4
array_column:  [1,2,3]
double_column:  1.23
map_column:  {"a":1,"b":2}
text_column:  商品

lambda函数对array类型的数据进行求均值

为了遍历每一个array元素，并且把计算所有元素的均值，我们通过reduce函数进行计算。

* | select  array_column,  reduce( cast(  json_parse(array_column) as  array(bigint))  , CAST(ROW(0.0, 0) AS ROW(sum DOUBLE, count INTEGER))  ,  (s,x) -> cast(row( x+ s.sum,  s.count+1) as ROW(sum double, count INTEGER)), s -> IF(s.count = 0, NULL, s.sum / s.count))

reduce 函数的具体语义参考语法文档。参数分为四部分

1. cast( json_parse(array_column) as array(bigint)) 表示输入的数组数据
2. CAST(ROW(0.0, 0) AS ROW(sum DOUBLE, count INTEGER)) 定义起始状态为一个复杂的row类型，分别记录sum和count
3. 对每一个元素，计算累加值，(s,x) -> cast(row( x+ s.sum, s.count+1) as ROW(sum double, count INTEGER)) s代表已经有的状态，x代表新输入的元素，计算结果通过cast强制定义为row类型
4. 最后对最终状态，计算avg值，s -> IF(s.count = 0, NULL, s.sum / s.count)。s代表最终状态。

对所有行的array元素求avg：

* |  select  sum(rows.sum ) / sum(rows.count)  from(
           select  array_column,  reduce( cast(  json_parse(array_column) as  array(bigint))  , CAST(ROW(0.0, 0) AS ROW(sum DOUBLE, count INTEGER))  ,  (s,x) -> cast(row( x+ s.sum,  s.count+1) as ROW(sum double, count INTEGER)), s -> s)  as rows from log 
           )

通过子查询的方式，先reduce每一行的array的sum 和count。之后在嵌套查询中，求所有行的sum和count，最后相除求avg:

原文链接