flink 自定义udf，udtf

1、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。

2、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

1、标量函数

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。

package table.tableUdf

import com.yangwj.api.SensorReading
import org.apache.flink.streaming.api.TimeCharacteristic
import org.apache.flink.streaming.api.functions.timestamps.BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor
import org.apache.flink.streaming.api.scala._
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time
import org.apache.flink.table.api.{EnvironmentSettings, Table, Tumble}
import org.apache.flink.table.api.scala._
import org.apache.flink.table.functions.ScalarFunction
import org.apache.flink.types.Row

/**
 * @author yangwj
 * @date 2021/1/15 23:40
 * @version 1.0
 */
object ScalarFunctionTest {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //1、创建表执行环境、就得使用流式环境
    val env: StreamExecutionEnvironment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    env.setParallelism(1)
    env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime)

    val settings: EnvironmentSettings = EnvironmentSettings.newInstance().useBlinkPlanner().inStreamingMode().build()
    val tableEnv: StreamTableEnvironment = StreamTableEnvironment.create(env,settings)

    //2、连接外部系统，读取数据，注册表
    //2.1读取文件
    val inputFile:String = "G:\\Java\\Flink\\guigu\\flink\\src\\main\\resources\\sensor.txt"
    val inputStream: DataStream[String] = env.readTextFile(inputFile)
    val dataStream: DataStream[SensorReading] = inputStream.map(data => {
      val arr: Array[String] = data.split(",")
      SensorReading(arr(0), arr(1).toLong, arr(2).toDouble)
    }).assignTimestampsAndWatermarks(new BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor[SensorReading](Time.seconds(1)) {
      override def extractTimestamp(t: SensorReading): Long = t.timestamp * 1000L
    })
    //tp.proctime 处理时间，注意，使用表达式，一定要引用隐式转换，否则无法使用
    val sensorTable: Table = tableEnv.fromDataStream(dataStream, 'id,  'temperature, 'timestamp.rowtime as 'ts)

    //调用自定义hash函数，对id进行hash运算
    //1、table api
    //首先new一个UDF的实例
    val hashCode = new HashCode(23)
    val apiResult: Table = sensorTable
      .select('id, 'ts, hashCode('id))


    //2、sql调用
    //需要在环境注册UDF
    tableEnv.createTemporaryView("sensor",sensorTable)
    tableEnv.registerFunction("hashCode",hashCode)
    val udfResult: Table = tableEnv.sqlQuery(
      """
        |select id,ts,hashCode(id)
        |from sensor
      """.stripMargin)

    apiResult.toAppendStream[Row].print("apiResult")
    udfResult.toAppendStream[Row].print("udfResult")
    env.execute("udf test")
  }
}

//自定义标量函数
class  HashCode(factor:Int) extends ScalarFunction{
    //必须叫 eval
    def  eval(s:String): Int ={
          s.hashCode * factor - 10000
    }
}

2、表函数

• 1、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。
• 2、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。
• 3、在 Table API 中，Table 函数需要与.joinLateral 或.leftOuterJoinLateral 一起使用。
• 4、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。
• 5、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。
• 6、在 SQL 中，则需要使用 Lateral Table（），或者带有 ON TRUE 条件的左连接

package guigu.table.udf

import org.apache.flink.streaming.api.scala._
import org.apache.flink.table.api.{DataTypes, Table}
import org.apache.flink.table.api.scala._
import org.apache.flink.table.descriptors.{Csv, FileSystem, Schema}
import org.apache.flink.table.functions.TableFunction
import org.apache.flink.types.Row

/**
 * @program: demo
 * @description: 表函数：一行对应多行(表)数据输出
 * @author: yang
 * @create: 2021-01-16 16:07
 */
object tableFunc {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //1、基于流执行环境创建table执行环境
    val env: StreamExecutionEnvironment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    env.setParallelism(1)
    val tableEnv: StreamTableEnvironment = StreamTableEnvironment.create(env)

    //2、读取文件，注册表视图
    tableEnv.connect(new FileSystem().path("E:\\java\\demo\\src\\main\\resources\\file\\data5.csv"))
      .withFormat(new Csv())
      .withSchema(new Schema()
        .field("id", DataTypes.STRING())
        .field("ts",DataTypes.BIGINT())
        .field("temperature",DataTypes.DOUBLE()))
      .createTemporaryTable("sensorTable")

    //3、table api
    val split = new Split("_")     // new一个UDF实例
    val sensorTable: Table = tableEnv.from("sensorTable")
    val resutTable = sensorTable.joinLateral(split('id) as ('word,'length))
      .select('id,'ts,'word,'length)

    //4、sql 实现
    tableEnv.registerFunction("split",split)
    val sqlResult: Table = tableEnv.sqlQuery(
      """
        |select id ,ts ,word ,length
        |from sensorTable,
        |lateral table ( split(id) ) as splitid(word,length) # splitid 为 split和字段的id的组合
      """.stripMargin)

    resutTable.toAppendStream[(Row)].print("api")

    sqlResult.toAppendStream[(Row)].print("sql")

    env.execute("table function")

  }
}

//输出类型(String,Int)
class Split(separator:String) extends TableFunction[(String,Int)]{
  def eval(str:String): Unit ={
    str.split(separator).foreach(
      word => collect((word,word.length))
    )
  }
}

3、聚合函数

• 1、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

• 2、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。

• 3、AggregationFunction 要求必须实现的方法：createAccumulator() 、accumulate()、 getValue()

• 4、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）的上下文中，则 merge（）方法是必需。 retract() merge() resetAccumulator()

package guigu.table.udf

import org.apache.flink.streaming.api.scala._
import org.apache.flink.table.api.{DataTypes, Table}
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

/**
 * @program: demo
 * @description: 聚合函数：多行数据聚合输出一行数据
 * @author: yang
 * @create: 2021-01-16 16:41
 */
object aggFunc {

  def main(args: Array[String]): Unit = {

    //1、基于流执行环境创建table执行环境
    val env: StreamExecutionEnvironment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    env.setParallelism(1)
    val tableEnv: StreamTableEnvironment = StreamTableEnvironment.create(env)

    //2、读取文件，注册表视图
    tableEnv.connect(new FileSystem().path("E:\\java\\demo\\src\\main\\resources\\file\\data5.csv"))
      .withFormat(new Csv())
      .withSchema(new Schema()
        .field("id", DataTypes.STRING())
        .field("ts",DataTypes.BIGINT())
        .field("temperature",DataTypes.DOUBLE()))
      .createTemporaryTable("sensorTable")

    val sensorTable: Table = tableEnv.from("sensorTable")
    //table api
    val aggTemp = new AggTemp()
    val apiResult: Table = sensorTable.groupBy('id).aggregate(aggTemp('temperature) as 'vagTemp).select('id, 'vagTemp)

    //sql 实现
    tableEnv.registerFunction("avgTemp",aggTemp)
    val sqlResult: Table = tableEnv.sqlQuery(
      """
        |select id,avgTemp(temperature)
        |from sensorTable
        |group by id
      """.stripMargin)

    apiResult.toRetractStream[Row].print("apiResult")
    sqlResult.toRetractStream[Row].print("sqlResult")

    env.execute("agg Func")

  }

}

//定义一个类，专门用于聚合的状态
class AvgTempAcc{
  var sum :Double = 0.0
  var count:Int = 0

}

//自定义一个聚合函数，求每个传感器的平均温度值，保存状态(tempSum,tempCount)
class AggTemp extends AggregateFunction[Double,AvgTempAcc]{

  //处理计算函数
  def accumulate(accumulator:AvgTempAcc,temp:Double): Unit ={
      accumulator.sum += temp
      accumulator.count += 1
  }

  //计算函数
  override def getValue(accumulator: AvgTempAcc): Double = accumulator.sum / accumulator.count

  //初始化函数
  override def createAccumulator(): AvgTempAcc = new AvgTempAcc
}

4、表聚合函数

• 1、用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。用户定义的表聚合函数，是通过继承 TableAggregateFunction 抽象类来实现的。

• 2、TableAggregateFunction 的工作原理如下：
  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。
  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 emitValue（）方法来计算并返回最终结果。

• 3、AggregationFunction 要求必须实现的方法： createAccumulator() 、accumulate()
  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()

package guigu.table.udf

import org.apache.flink.streaming.api.scala._
import org.apache.flink.table.api.{DataTypes, FlatAggregateTable, Table}
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

/**
 * @program: demo
 * @description: 多行数据聚合输出多行数据
 * @author: yang
 * @create: 2021-01-16 18:48
 */
object tableAggFunc {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //1、基于流执行环境创建table执行环境
    val env: StreamExecutionEnvironment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    env.setParallelism(1)
    val tableEnv: StreamTableEnvironment = StreamTableEnvironment.create(env)

    //2、读取文件，注册表视图
    tableEnv.connect(new FileSystem().path("E:\\java\\demo\\src\\main\\resources\\file\\data5.csv"))
      .withFormat(new Csv())
      .withSchema(new Schema()
        .field("id", DataTypes.STRING())
        .field("ts",DataTypes.BIGINT())
        .field("temperature",DataTypes.DOUBLE()))
      .createTemporaryTable("sensorTable")

    val sensorTable: Table = tableEnv.from("sensorTable")
    //table api
    val top2Temp = new Top2Temp()

    val resultTable: Table = sensorTable.groupBy('id).flatAggregate(top2Temp('temperature) as('temp, 'rank))
        .select('id,'temp,'rank)

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

    env.execute(" table agg func")
  }
}

//定义一个类，表示表聚合函数的状态
class  Top2TempAcc{
    var highestTemp:Double = Double.MinValue
    var secondHighestTemp:Double = Double.MinValue

}

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

  //实现计算聚合结果的函数accumulate
  //注意：方法名称必须叫accumulate
  def accumulate(acc:Top2TempAcc,temp:Double): Unit ={
    //判断当前温度值是否比状态值大
    if(temp > acc.highestTemp){
      //如果比最高温度还高，排在第一，原来的顺到第二位
      acc.secondHighestTemp = acc.highestTemp
      acc.highestTemp = temp
    }else if(temp > acc.secondHighestTemp){
      //如果在最高和第二高之间，那么直接替换第二高温度
      acc.secondHighestTemp = temp
    }
  }

  //实现一个输出结果的方法，最终处理完表中所有的数据时调用
  //注意：方法名称必须叫emitValue
  def emitValue(acc:Top2TempAcc,out:Collector[(Double,Int)]): Unit ={
    out.collect((acc.highestTemp,1))
    out.collect((acc.secondHighestTemp,2))
  }


}