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本篇内容介绍了“如何使用FlinkSQL内置函数”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
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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 | TableApi | SQLAPI |
|---|---|---|
| 比较函数 | ANY1 === ANY2 | value1 = value2 |
| 比较函数 | NY1 > ANY2 | value1 > value2 |
| 逻辑函数 | BOOLEAN1 || BOOLEAN2 | boolean1 OR boolean2 |
| 逻辑函数 | BOOLEAN.isFalse | boolean IS FALSE |
| 逻辑函数 | !BOOLEAN | NOT boolean |
| 算术函数 | NUMERIC1 + NUMERIC2 | numeric1 + numeric2 |
| 算术函数 | NUMERIC1.power(NUMERIC2) | POWER(numeric1, numeric2) |
| 字符串函数 | STRING1 + STRING2 | string1 || 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.toDate | DATE string |
| 时间函数 | STRING.toTimestamp | TIMESTAMP string |
| 时间函数 | currentTime() | CURRENT_TIME |
| 时间函数 | NUMERIC.days | INTERVAL string range |
| 时间函数 | NUMERIC.minutes | |
| 聚合函数 | FIELD.count | COUNT(*) |
| 聚合函数 | FIELD.sum0 | SUM([ 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 } } } 运行结果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)
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。
上图中显示了一个聚合的例子。
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)
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。
比如现在我们需要找到表中所有饮料的前 2 个最高价格，即执行 top2()表聚合。我们需要检查 5 行中的每一行，得到的结果将是一个具有排序后前 2 个值的表。用户定义的表聚合函数，是通过继承 TableAggregateFunction 抽象类来实现的。TableAggregateFunction 的工作原理如下：
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) } } }“如何使用FlinkSQL内置函数”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注创新互联网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！