SUBSTRING_INDEX 函数通常不是 Flink SQL 内置的函数。这个函数在 MySQL 中是可用的，但在 Apache Flink 中默认并不提供。为了在 Flink SQL 中使用 SUBSTRING_INDEX 或类似的功能，你通常需要实现一个用户自定义函数（UDF）。
由于我不能直接提供 JAR 包，我可以指导你如何创建一个实现了 SUBSTRING_INDEX 功能的 UDF，并构建成一个 JAR 包，以便在 Flink SQL 中使用。
以下是一个简单的步骤来创建这个 UDF：
- 编写 UDF:
使用 Java 编写一个 UDF，实现 SUBSTRING_INDEX 的功能。以下是一个简单的示例：
java复制代码
import org.apache.flink.table.functions.ScalarFunction; |
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public class SubstringIndex extends ScalarFunction { |
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private final String delimiter; |
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private final int count; |
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public SubstringIndex(String delimiter, int count) { |
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this.delimiter = delimiter; |
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this.count = count; |
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} |
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public String eval(String str) { |
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if (str == null) { |
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return null; |
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} |
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String[] parts = str.split(delimiter, -1); // -1 to keep trailing empty strings |
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if (count > 0) { |
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if (count <= parts.length) { |
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return String.join(delimiter, java.util.Arrays.copyOfRange(parts, 0, count)); |
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} else { |
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return str; // or return null if you want to handle this case differently |
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} |
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} else { |
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int idx = str.lastIndexOf(delimiter); |
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if (idx != -1 && -count <= parts.length - idx) { |
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return String.join(delimiter, java.util.Arrays.copyOfRange(parts, idx - (-count), parts.length)); |
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} else { |
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return ""; // or return null if you want to handle this case differently |
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} |
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} |
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} |
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} |
- 构建 JAR:
使用 Maven 或 Gradle 等构建工具来构建包含上述 UDF 的 JAR 包。确保你的构建配置包含了所有必要的依赖项。
- 注册 UDF 并使用:
在 Flink SQL 客户端或你的 Flink 应用程序中，注册这个 UDF，并在 SQL 查询中使用它：
java复制代码
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment; |
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import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment; |
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import org.apache.flink.table.functions.ScalarFunction; |
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// ... |
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StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); |
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StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env); |
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// 注册 UDF |
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tableEnv.createTemporarySystemFunction("SUBSTRING_INDEX", SubstringIndex.class); |
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// 现在你可以在 SQL 查询中使用 SUBSTRING_INDEX 函数了 |
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String sql = "SELECT SUBSTRING_INDEX(t5.cinvstd, ',', 1) AS before_comma FROM your_table_name AS t5"; |
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tableEnv.sqlQuery(sql).toRetractStream[(String, String)].print(); |
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// 执行任务 |
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env.execute(); |
请注意，上述代码仅是一个基本示例，你可能需要根据你的具体需求进行调整。另外，确保你的 Flink 版本和构建工具配置正确，以便顺利构建和注册 UDF。
如果你不熟悉如何创建和构建 JAR 包，或者如何在 Flink 中注册和使用 UDF，你可能需要查阅 Flink 的官方文档以获取更详细的指导。
