Flink SQL 自定义函数 - 字符串拆分

Flink SQL 自定义函数 - 字符串拆分

Flink SQL自定义函数是用户可以编写并注册到Flink SQL环境中的自定义函数，用于在SQL查询中进行特定的数据处理操作。在Flink中，可以通过实现ScalarFunction 、TableFunction 、AggregateFunction等接口来定义不同类型的自定义函数。然后，将这些自定义函数注册到Flink的TableEnvironment中，以便在SQL查询中使用，实现更复杂的数据处理逻辑。下面以实现TableFunction接口为例，实现字符串拆分需求。

1. 添加依赖

        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-table-common</artifactId>
            <version>1.13.6</version>
        </dependency>

注意：上述依赖并不完整，若要本地测试，还要添加支持本地执行Table Api的依赖

2. 自定义udf函数

@FunctionHint(output = @DataTypeHint("ROW<`str_value` STRING>"))
public class SplitFunction extends TableFunction<Row> {
    // 实现eval方法，用于拆分输入字符串并输出每个子串
    public void eval(String str, String regex) {
        if (str != null) {
            // 使用指定正则表达式对输入字符串进行拆分
            for (String s : str.split(regex)) {
                // 使用collect(...)方法发射一行数据
                collect(Row.of(s));
            }
        }
    }
}

3.main方法测试

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 设置流式执行环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);

        // 创建流式表环境
        EnvironmentSettings environmentSettings = EnvironmentSettings
                .newInstance()
                .build();
        StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env, environmentSettings);

        // 创建数据流并转换为表
        DataStreamSource<String> dataStream = env.fromElements("hello,world");
        Table table = tableEnv.fromDataStream(dataStream);
        table.printSchema();// 打印表结构

        // 创建临时视图
        tableEnv.createTemporaryView("MyTable", table);

        // 注册自定义函数SplitFunction
        tableEnv.createTemporarySystemFunction("SplitFunction", SplitFunction.class);

        // 执行SQL查询，调用SplitFunction拆分字符串
        Table result = tableEnv.sqlQuery(
                "SELECT f0, str_value " +
                        "FROM MyTable " +
                        "LEFT JOIN LATERAL TABLE(SplitFunction(f0, ',')) ON TRUE");

        // 将结果转换为数据流并打印
        tableEnv.toDataStream(result, Row.class).print();

        // 执行Flink作业
        env.execute("Flink sql SplitFunction Test");
    }

4. 执行结果

(
  `f0` STRING
)
+I[hello,world, hello]
+I[hello,world, world]

Process finished with exit code 0

这个执行结果显示了经过自定义函数 SplitFunction 处理后的数据流结果。下面是对执行结果的总结：

• 输入数据流中包含一个字符串"hello,world"。
• 经过SQL查询和自定义函数处理后，生成了两行输出结果。
• 第一行结果为"hello,world, hello"，表示将输入字符串"hello,world"按逗号进行拆分，得到子串"hello"和"world"，同时添加了额外的"hello"子串。
• 第二行结果为"hello,world, world"，表示同样将输入字符串"hello,world"按逗号进行拆分，得到子串"hello"和"world"，同时添加了额外的"world"子串。

因此，执行结果表明自定义函数 SplitFunction 成功拆分输入字符串并输出了每个子串，同时在每个结果中添加了额外的子串。这展示了如何在Flink SQL中使用自定义函数进行数据处理，并通过SQL查询将处理结果输出到数据流中。