本文为您介绍如何为Flink自定义聚合函数(UDAF)开发、注册和使用流程。

定义

自定义聚合函数(UDAF),将多条记录聚合成1条记录。其输入与输出是多对一的关系,即将多条输入记录聚合成一条输出值。

UDAF开发

说明 Flink为您提供了UDX示例,便于您快速开发业务。Flink UDX示例中包含UDF、UDAF和UDTF的实现,示例中已为您配置对应版本的开发环境,您无需进行环境搭建。
  1. 下载并解压ASI_UDX_Demo示例到本地。
    解压完成后,会生成ASI_UDX-main文件夹。其中:
    • pom.xml:项目级别的配置文件,主要描述了项目的Maven坐标、依赖关系,开发者需要遵循的规则、缺陷管理系统,组织和Licenses,以及其他所有的项目相关因素。
    • \ASI_UDX-main\src\main\java\ASI_UDAF\ASI_UDAF.java:自定义聚合函数(UDAF)示例的Java代码。
  2. 在IntelliJ IDEA中,单击file > open,打开刚才解压缩完成的ASI_UDX-main
  3. 双击打开\ASI_UDX-main\src\main\java\ASI_UDAF后,根据您的业务,配置ASI_UDAF.java
    该示例中,ASI_UDAF.java已配置了当前数据和历史数求和的代码。例如,第1个数据是1,第2个数据是2,第3个数据是3,则第一个结果是1,第2个结果是3,第3个结果是6。
    package ASI_UDAF;
    
    import org.apache.flink.table.functions.AggregateFunction;
    public class ASI_UDAF{
        public static class AcSum {
            public long sum;
        }
    
        public static class WeightedSum extends AggregateFunction<Long, AcSum> {
    
            @Override
            public Long getValue(AcSum acSum) {
                return acSum.sum;
            }
            @Override
            public AcSum createAccumulator() {
                AcSum acCount = new AcSum();
                acCount.sum = 0;
                return acCount;
            }
            public void accumulate(AcSum acc, long acSum) {
                acc.sum += acSum;
            }
        }
    }
  4. 双击打开\ASI_UDX-main\后,配置pom.xml
    该示例中,pom.xml文件已配置了Flink 1.11版依赖的主要JAR包信息。如果您的业务:
    • 不依赖其他JAR包:不用配置pom.xml文件,继续下一步。
    • 依赖其他JAR包:在pom.xml文件中添加您所需依赖的JAR包信息。
    Flink 1.11版依赖的主要JAR包如下。
    <dependencies>
            <dependency>
                <groupId>org.apache.flink</groupId>
                <artifactId>flink-streaming-java_2.12</artifactId>
                <version>1.11.0</version>
                <!--<scope>provided</scope>-->
            </dependency>
            <dependency>
                <groupId>org.apache.flink</groupId>
                <artifactId>flink-table</artifactId>
                <version>1.11.0</version>
                <type>pom</type>
                <!--<scope>provided</scope>-->
            </dependency>
            <dependency>
                <groupId>org.apache.flink</groupId>
                <artifactId>flink-core</artifactId>
                <version>1.11.0</version>
            </dependency>
            <dependency>
                <groupId>org.apache.flink</groupId>
                <artifactId>flink-table-common</artifactId>
                <version>1.11.0</version>
            </dependency>
        </dependencies>
  5. 在下载文件中pom.xml所在的目录执行如下命令打包文件。
    mvn package -Dcheckstyle.skip

    \ASI_UDX-main\target\目录下会出现ASI_UDX-1.0-SNAPSHOT.jar的JAR包,即代表完成了UDAF开发工作。

UDAF注册

UDAF注册过程,请参见管理自定义函数(UDF)

UDAF使用

在注册UDAF完成后,您就可以使用UDAF,详细的操作步骤如下。
  1. Flink SQL作业开发。详情请参见作业开发
    获取ASI_UDAF_Source表中a字段当前数据和历史数据之和,代码示例如下。
    CREATE TEMPORARY TABLE ASI_UDAF_Source (
      a   BIGINT
    ) WITH (
      'connector' = 'datagen'
    );
    
    CREATE TEMPORARY TABLE ASI_UDAF_Sink (
      sum  BIGINT
    ) WITH (
      'connector' = 'blackhole'
    );
    
    INSERT INTO ASI_UDAF_Sink
    SELECT `ASI_UDAF$WeightedSum`(a)
    FROM ASI_UDAF_Source;
  2. 作业运维页面,单击目标作业名称操作列的启动

    启动成功后,ASI_UDAF_Sink表每行会被插入ASI_UDAF_Source表中a字段当前数据和历史数据之和。