Flink SQL自定义聚合函数实现及源码解析

Flink SQL自定义聚合函数详解与源码分析
最新推荐文章于 2024-06-05 15:08:32 发布
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本文详细介绍了如何在Flink SQL中实现自定义聚合函数，通过示例展示了创建一个求和函数的过程，并解释了如何在SQL查询中注册和使用该函数，以增强Flink的数据处理能力。

Flink SQL自定义聚合函数实现及源码解析

在大数据处理中，Flink是一个开源的流处理和批处理框架，提供了强大的数据处理能力。Flink SQL是Flink框架中的一个组件，它允许用户使用类似SQL的语法进行数据分析和处理。本文将介绍如何在Flink SQL中自定义聚合函数，并提供相应的源码示例。

Flink SQL自定义聚合函数是通过实现AggregateFunction接口来完成的。下面是一个示例，展示了如何实现一个自定义的求和聚合函数。

首先，我们需要定义一个聚合函数类，实现AggregateFunction接口，并指定输入和输出类型。

import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2
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Flink SQL 实战 (4)：使用自定义函数实现关键字过滤统计 在上一篇实战博客中使用POJO Schema解析来自 Kafka 的 JSON 数据源并且使用自定义函数处理。 现在我们使用更强大自定义函数处理数据 使用自定义函数实现关键字过滤统计 自定义表函数(UDTF) 与自定义的标量函数相似，自定义表函数将零，一个或多个标量值作为输入参数。 但是，与标量函数相比，它可以返回任意数量的行作为...
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前言背景 在公司里做实时计算开发,之前大部分job都采用的是基于java的streaming编程方式进行的,这样的好处很明显:足够灵活,可以应对各种复杂的实时分析场景,但缺点也很明显:上手存在门槛,需要懂code,如果是一个逻辑简单的计算需求,用code整体编写起来的方式,会让整个流程也略显笨重… 于是我开始想,目前的公司流式开发的流程也趋于稳定了,而对于后续接近来的需求,如果可以用SQL解决,就尽可能用SQL解决,这样无论是从开发成本或者是未来如果版本升级造成的迁移成本都会有一个明显的降低。 而如果单纯通
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