Flink SQL自定义聚合函数实现及源码解析

最新推荐文章于 2025-03-18 22:48:17 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。

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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.<
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使用Flink流处理编写自定义聚合函数（UDAF）
2301_79326930的博客
09-19 197
在Flink流处理中，用户可以通过自定义聚合函数（User-Defined Aggregation Function，UDAF）来实现自定义的聚合操作。UDAF允许我们在流处理任务中定义自己的聚合逻辑，并将其应用于数据流中的元素。通过自定义聚合函数，我们可以实现自定义的聚合逻辑，并在流处理任务中使用。通过以上示例代码，你可以开始编写自己的UDAF，并在Flink中进行流处理任务。一旦我们编写好了自定义的聚合函数，就可以在Flink流处理任务中使用它了。在上面的示例中，我们首先创建了一个流处理环境，并使用。
flink实战--⼤状态作业调优实践指南-Flink SQL 作业篇
阿华田的博客
06-04 750
作为一种特定领域语言，SQL 的设计初衷是隐藏底层数据处理的复杂性，让用户通过声明式语言来进行数据操作。而Flink SQL 由于其架构的特殊性，在实现层面通常需引入状态后端 配合 checkpoint 来保证计算结果的最终一致性。目前 Flink SQL 生成状态算子的策略由优化器根据配置项 + SQL 语句来推导，想要在处理有状态的大规模数据和性能调优方面游刃有余的话，用户还是需要对 SQL 状态算子生成机制和管理策略有一定了解。
Flink 实践教程-进阶（10）：自定义聚合函数（UDAF）
cloudbigdata的博客
03-11 3259
作者：腾讯云流计算 Oceanus 团队流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器，是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、...
flink实战-使用自定义聚合函数统计网站TP指标
公众号[大数据技术与应用实战]，分享大数据实战案例
09-09 863
文章目录背景自定义聚合函数实例讲解 背景 在网站性能测试中，我们经常会选择 TP50、TP95 或者 TP99 等作为性能指标。接下来我们讲讲这些指标的含义、以及在flink中如何实时统计： TP50，top percent 50，即 50% 的数据都满足某一条件； TP95，top percent 95，即 95% 的数据都满足某一条件； TP99，top percent 99，即 99% 的数据都满足某一条件； 我们举一个例子，我们要统计网站一分钟之内的的响应时间的TP90,正常的处理逻辑就是把这一
Flink自定义函数之聚合函数（UDAGG函数）
marui156的专栏
05-11 1521
聚合函数：将一个表的一个或多个行并且具有一个或多个属性聚合为标量值。聚合函数理解：假设一个关于饮料的表。表里面有三个字段，分别是 id、name、price，表里有 5 行数据。假设你需要找到所有饮料里最贵的饮料的价格，即执行一个 max() 聚合。你需要遍历所有 5 行数据，而结果就只有一个数值。
Flink1.10实战：自定义聚合函数AggregateFunction
11-10 1907
Flink 的AggregateFunction是一个基于中间计算结果状态进行增量计算的函数。由于是迭代计算方式，所以，在窗口处理过程中，不用缓存整个窗口的数据，所以效率执行比较高。 @PublicEvolving public interface AggregateFunction<IN, ACC, OUT> extends Function, Serializable { ............................... } 自定义聚合函数需要实现Agg...
Flink SQL 实战 (5)：使用自定义函数实现关键字过滤统计
RobinWang的博客
01-09 2436
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...
Flink SQL 技术原理详解
最新发布
Shockang的博客
03-18 919
深入解析Flink SQL执行全过程！本文通过精美流程图详解SQL从解析到执行的五大核心阶段，揭秘Calcite优化引擎如何提升查询性能，剖析批流一体处理的技术原理。无论你是Flink新手还是老手，都能从这份完整技术指南中获取实用知识，提升你的流处理应用开发能力！
Flink⼤状态作业调优实践指南：Flink SQL 作业篇
bigdatakenan的博客
06-05 1125
本文整理自俞航翔、陈婧敏、黄鹏程老师所撰写的大状态作业调优实践指南。由于内容丰富，本文分享，主要分为以下三个部分：状态算子的产生问题诊断方法调优方法点击作为一种特定领域语言，SQL 的设计初衷是隐藏底层数据处理的复杂性，让用户通过声明式语言来进行数据操作。而Flink SQL 由于其架构的特殊性，在实现层面通常需引入状态后端 配合 checkpoint 来保证计算结果的最终一致性。
Flink SQL自定义聚合函数
张普的专栏
11-24 3747
点击上方蓝字关注~本篇幅介绍Flink Table/SQL中如何自定义一个聚合函数，介绍其基本用法、撤回定义以及与源码结合分析每个方法的调用位置。基本使用Flink Ta...
Flink系列之：自定义函数
zhengzaifeidelushang的博客
12-17 1121
自定义函数（UDF）是一种扩展开发机制，可以用来在查询语句里调用难以用其他方式表达的频繁使用或自定义的逻辑。自定义函数可以用 JVM 语言（例如 Java 或 Scala）或 Python 实现，实现者可以在 UDF 中使用任意第三方库，本文聚焦于使用 JVM 语言开发自定义函数。标量函数 将标量值转换成一个新标量值；表值函数 将标量值转换成新的行数据；聚合函数 将多行数据里的标量值转换成一个新标量值；表值聚合函数 将多行数据里的标量值转换成新的行数据；
FlinkSQL 窗口聚合
hyunbar的博客
09-04 2781
id=1, 1970-01-01T00:00:03Z, 1, 11]+I[张三, ./home, 1970-01-01T00:00:05Z, 2, 6]+I[张三, ./home, 1970-01-01T00:00:06Z, 3, 6]+I[李四, ./cart, 1970-01-01T00:00:08Z, 2, 6]# 10s内，王五2次，url最大11+I[王五, ./prod?在进行窗口计算时，分组窗口是将窗口本身当作一个字段对数据进行分组的，可以对组内的数据进行聚合。
Flink sql Group Windows 窗口源码解析
weixin_44725992的博客
09-13 905
​窗口（Window）是 Flink 众多优势之一。窗口可以将数据流装入大小有限的“桶”中，再对每个“桶”加以处理随着实时数仓和 flink sql 越来越成熟，flink sql 又变成 flink 中最常用的 api在这种场景下，我们来看看 flink sql 窗口的源码。（练习一下表达能力，扯一些有的没的）
FlinkSQL聚合函数（Aggregate Function）详解
猫猫爱吃小鱼粮
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FlinkSQL聚合函数（Aggregate Function）详解
Flink Table API & SQL 自定义 Aggregate 聚合函数
SmartSi
05-20 740
Flink 版本：1.13.5 1. 什么是聚合函数 Aggregate function 也被称为聚合函数，主要功能是将一行或多行数据进行聚合然后输出一个标量值，例如在数据集中根据 Key 求取指定 Value 的最大值或最小值。这是一个’多对一’的转换。Flink 常见的内置聚合函数函数有 SUM()、MAX()、MIN()、AVG()、COUNT() 等。 2. 如何自定义聚合函数 自定义聚合函数 Aggregate Function 需要继承 org.apache.flink.table.fun.
Flink TableAPI和SQL（二十一）UDF（四）表聚合函数（Table Aggregate Functions）
weixin_45417821的博客
05-09 1197
文章目录 用户自定义表聚合函数（UDTAGG）可以把一行或多行数据（也就是一个表）聚合成另一张表，结果表中可以有多行多列。很明显，这就像表函数和聚合函数的结合体，是一个“多对多”的转换。 自定义表聚合函数需要继承抽象类 TableAggregateFunction。TableAggregateFunction 的结构和原理与 AggregateFunction 非常类似，同样有两个泛型参数<T, ACC>，用一个 ACC 类型的累加器（accumulator）来存储聚合的中间结果。聚合函数中必须
Flink AggregateFunction
独立开发，substack顶级编辑
11-22 3420
一.aggregate 函数 Flink的AggregateFunction是一个基于中间计算结果状态进行增量计算的函数，由于是迭代计算方式，所以，在窗口处理过程中，不用缓存整个窗口数据，所以效率执行比较高。 该函数会将给定的聚合函数应用于每个窗口和键，对每个元素调用聚合函数，以递增方式聚合值，并将每个键和窗口的状态保持在一个累加器。 @PublicEvolving public interface AggregateFunction<IN, ACC, OUT> extends Function
flink sql 自定义简单函数
12-26
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