Flink Siddhi自定义函数与大数据

最新推荐文章于 2025-07-10 14:27:53 发布
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本文介绍了Flink Siddhi如何通过自定义函数满足特定业务需求。Flink Siddhi允许用户编写Java函数并集成到查询中，例如将输入字符串转为大写。在大数据环境中，自定义函数通过注册到查询环境中，可用于实时数据流的转换和处理。文章提供了一个自定义函数的示例及在Siddhi查询中的使用方法。

Flink Siddhi自定义函数与大数据

Flink Siddhi是一种用于实时数据处理的流式查询和处理引擎。它结合了Apache Flink和WSO2 Siddhi两个强大的技术，提供了一个高效且易于使用的处理框架。Flink Siddhi不仅仅支持内置函数，还允许用户自定义函数来满足特定的业务需求。在本文中，我们将重点介绍Flink Siddhi中的自定义函数以及如何在大数据环境中使用它们。

自定义函数的概述
Flink Siddhi的自定义函数允许用户根据自己的需求编写定制的函数逻辑。这样的函数可以接收输入参数，并根据这些参数执行特定的操作来生成输出结果。自定义函数可以与Siddhi查询一起使用，以便对实时数据流进行转换、过滤和聚合等操作。

在Flink Siddhi中，自定义函数由Java编写，并通过实现特定的接口来定义函数的行为。下面是一个简单的示例，展示了如何编写一个将输入字符串转换为大写的自定义函数：

import org.apache.flink.table.functions
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【Siddhi】Flink Siddhi自定义函数
九师兄
07-01 1037
1.概述 代码：flink-siddhi项目中 测试类 /** * 自定义函数测试,但是在我们的代码没有使用 * * {doubled_price=[Ljava.lang.Object;@495e41d2, id=2, name=test_event, timestamp=1589853302803} * {doubled_price=[Ljava.lang.Object;@6011b024, id=1, name=test_event, timestamp=158.
大数据Flink（一百二十）：Flink SQL自定义函数（UDF）
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09-17 2533
点击确定后，Flink开发控制台会解析UDF文件中是否使用了Flink UDF、UDAF和UDTF接口的类，并自动提取类名，填充到Function Name字段中。进入阿里云Flink开发平台，点击左侧导航栏SQL开发，点击左侧的函数页签，单击注册UDF，将udx.zip上传，如下图所示。其中udfs.py udafs.py udtfs.py分别对应了UDSF、UDAF、UDTF三个函数的示例。点击创建函数，可以看到函数页签下出现了udx目录，下面有三个自定义函数，此时自定义函数创建完成。
规则引擎和 Flink CEP
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09-06 1893
结合了时序的上下文：如风控场景识别了作弊的行为序列后，给「先做 xx，后做 xx，再做 xx」的用户进行封禁；结合了否定的语义：如电商营销场景给「浏览商品后 10 分钟未下单的用户」发送优惠券；结合了自定义统计的语义：如实时监控场景为每个微服务设定监控规则，「第一次报警发生后，30s 内发生第二次报警」的情况进行报警升级；CEP 本身并没有脱离实时计算的范畴，所以绝大部分用户还是选择基于 Flink，或者已有的计算服务上去搭建相关的框架，CEP 对应的功能更多是以 library 的形式存在。
cep java_Siddhi cep java 集成简单使用
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02-16 464
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探索实时复杂事件处理：Flink-Siddhi，高效集成CEP利器
gitblog_00065的博客
05-27 590
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FLINK SIDDHI ADDON 学习笔记
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02-25 414
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FlinkSQL 自定义函数详解
qq_43732592的博客
07-18 1713
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Flink自定义函数
最新发布
qq_42773076的博客
07-10 1014
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gitblog_00443的博客
01-12 634
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weixin_47143210的博客
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