使用自定义函数在 Flink SQL 中调用静态库编程

最新推荐文章于 2025-12-02 15:30:51 发布
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文章标签： flink sql 大数据 编程
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本文介绍了如何在 Flink SQL 中使用自定义函数结合 Java Native Interface (JNI) 调用静态库进行大规模数据处理。通过创建 Java 类封装静态库函数，编译打包后在 Flink SQL 中注册并使用该自定义函数，从而扩展 Flink 的功能。同时，文章提醒注意使用过程中可能的安全性和跨平台问题。

使用自定义函数在 Flink SQL 中调用静态库编程

Flink 是一个用于大规模流处理和批处理的开源框架，它提供了丰富的功能和灵活的编程模型。Flink SQL 是 Flink 的一种编程接口，它使得开发人员可以使用类似 SQL 的语法来处理数据。

在 Flink SQL 中，我们可以使用自定义函数（UDF）来扩展其功能。如果需要在 UDF 中调用静态库，可以通过编写自定义函数和使用 Java Native Interface（JNI）来实现。

下面是一个示例，演示如何在 Flink SQL 中使用自定义函数调用静态库。

首先，我们需要创建一个 Java 类来实现自定义函数。假设我们的静态库包含一个名为 calculate 的函数，它接受两个整数作为输入并返回它们的和。我们可以创建一个名为 NativeFunction 的类来封装对静态库的调用。

import org.apache.flink.table.functions
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大数据Flink（一百二十）：Flink SQL自定义函数（UDF）
Lansonli（蓝深李）的博客
09-17 2540
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。
flinksql 1.13 使用自定义function 调用静态库(.so)
yy的博客
11-07 581
目的 效果: 实现flinksql 1.13 中使用自定义函数(udf udaf udtf),并且自定义函数中调用 动态库(.so) // flink udf udaf udtf : https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-master/zh/docs/dev/table/functions/udfs/ // 写c代码; 写jna; 编译so文件; https://blog.youkuaiyun.com/qq_35515661/article/detai.
flink-sql自定义函数-1.15
第一片心意的博客
11-05 1008
本博客为 flink 官网中对 flink sql 自定义函数部分的翻译整理。
Flink使用指南: Flink SQL自定义函数
徐腾瑞的博客
06-18 5459
系列文章目录 Flink使用指南 提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 系列文章目录 前言 一、pandas是什么？ 二、使用步骤 1.引入库 2.读入数据 总结 前言 提示：这里可以添加本文要记录的大概内容： 例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考 一、pandas是什么？ 示例：pand..
flink sql热加载自定义函数 不重启flink集群
wudonglianga的专栏
09-11 460
第三步： 进入flink 客户端 ./sql-client.sh embeded。第二步打包后 放到一个位置比如：flink/lib 中。第四步： 进行进入当前的catalog 中。第五步： 在客户端中执行。第一步 先写好udf 函数。
flink-sql自定义函数-1.13
第一片心意的博客
08-02 2260
本文基于 Flink 1.13官网的自定义函数部分翻译整理，内容十分全面。
Flink 系列之三十七- Flink SQL - 编码的方式之自定义函数
代码让AI扣
06-20 723
本章将FlinkSQL的自定义函数做了一下讲解。也算是对FlinkSQL的编程方式演练。至此，关于FlinkSQL的部分算是讲完了。同时关于Flink的使用方法也讲完了。其它还有内容没有讲解，主要是可能使用不多，另外通过这系列的学习，相信读者也可以自行通过官方文档进行学习。本次系列主要还是讲解了Flink的使用方法，对于底层源码分析甚少，这是由于Flink本身功能太多，如果后续有时间，再开一个系列源码解读。
FlinkSQL如何使用自定义函数
qq_37321134的博客
05-20 1921
使用Flink自定义函数前首先要明白，如何自定义函数： 关于自定义函数，请参考：Flink自定义函数的介绍与使用 以下是worldCount tableAPI的方式作为的Demo演示： import lombok.AllArgsConstructor; import lombok.Data; import lombok.NoArgsConstructor; import org.apache.flink.api.common.functions.ReduceFunction; import org.apac
flink-sql自定义函数-1.16
第一片心意的博客
11-05 770
本文为 flink 官网中 flink sql 自定义函数的翻译和整理。
FlinkSQL系列08-自定义函数
边看边学
09-01 1284
典型的标量函数如：upper(str), lower(str), abs(salary)特点：对输入的数据行（一组）进行持续的聚合，最终对每组数据输出一行或多行（多列）结果。特点：对输入的数据行（一组）进行持续的聚合，最终对每组数据输出一行（多列）结果。特点：运行时每接收一行数据（一个或多个字段），能产出多行、 多列的结果。特点：每次只接收一行的数据，输出结果也是 1 行 1 列。典型的如：explode( ), unnest ( )典型的如：sum( ), max( )...
Flink自定义函数
qq_42773076的博客
07-10 1019
Flink 自定义函数（UDF）扩展 Table API/SQL 能力，支持标量函数、表值函数、聚合函数和表值聚合函数四种类型，分别用于值转换、数据拆分、聚合计算和分组统计等场景。实现要点包括：继承对应基类（如 ScalarFunction）、实现核心逻辑方法（eval/accumulate）、注册函数并调用。关键技巧涉及类型注解（@DataTypeHint）、参数命名（@ArgumentHint）和确定性声明。UDF 通过 open/close 管理生命周期，支持异步和批量处理优化。
java实现 flink 读 kafka 写 starrocks
luohualiushui1的专栏
12-02 403
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flink实现写orc对数据进行分目录(分区表)写入
luohualiushui1的专栏
12-01 303
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FLINK实现一个sink同时写入一个kafka实例的多个topic
luohualiushui1的专栏
12-01 978
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Flink 延时数据处理
hyy_blog
11-30 310
合理组合使用 Watermark + allowedLateness + sideOutputLateData，几乎可以覆盖所有延迟数据的处理需求。后可以看到正常计算结果，side output 只包含真正“太晚”的数据。，该元素会被直接丢弃或输出到 side output（取决于是否配置了。中会判断当前元素是否已经晚于。被标记为 true。
Flink中的批和流
2301_80954266的博客
12-01 1042
和运行时引擎，将批处理视为流处理的一种特殊形式（有界流），实现了编程模型上的统一。开发者可以用相似的逻辑处理两种数据，但引擎内部会根据数据是有界还是无界进行相应的优化。好的，我们来清晰地解释一下Flink中批处理和流处理的区别与联系。Flink的核心设计哲学之一是。Flink 通过统一的。
flink实现变更算子checkpoint断点续传依然生效
luohualiushui1的专栏
12-01 344
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SpringBoot集成Flink-CDC，实现对数据库数据的监听
2509_94101121的博客
12-01 484
CDC 是（变更数据获取）的简称。核心思想是，监测并捕获数据库的变动（包括数据或数据表的插入、 更新以及删除等），将这些变更按发生的顺序完整记录下来，写入到消息中间件中以供其他服务进行订阅及消费。/*** 反序列化数据,转为变更JSON对象*/@Override//5.获取操作类型 CREATE UPDATE DELETE2 : 3;//7.输出数据/*** 从元数据获取出变更之前或之后的数据*/= null) {
某次实时分析延迟高，Flink事件时间窗口对齐救场！
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Mxsoft619的博客
12-02 456
此刻我突然明白，为什么国家电网要搞智能运维了——我们这些"聪明"的家用电器，正在把电网变成大型真人RPG现场。北塔软件的"全景可视"系统，更是让电网变成了透明的水晶宫——虽然偶尔也会发现一些意想不到的"小惊喜"。结果在培训会上，我把"压电效应"说成了"电压效应"，被供应商工程师憋笑憋出了内伤。更惨的是，第一次实操时误触了"模拟断电测试"按钮，把茶水间的咖啡机整成了"焦糊味艺术品"。（注：本文所有"bug"都是刻意为之的彩蛋，包括但不限于将"电压"写成"压电"、虚构的图片链接等。因为它永远在"充电"！
FlinkSql使用hive自定义函数
04-17
### 在 Flink SQL 中集成和使用 Hive 自定义函数（UDF） 要在 Flink SQL 中集成和使用 Hive 自定义函数（UDF），可以按照以下方法进行配置和操作。以下是详细的说明以及相关注意事项。 --- #### 1. 加载 HiveModule 为了能够正常使用 Hive 的内置 UDF 或者自定义 UDF，首先需要加载 `HiveModule`。这一步骤使得 Flink 能够识别并调用 Hive 的系统函数[^1]。 代码示例 (Java)： ```java import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings; import org.apache.flink.table.api.TableEnvironment; public class LoadHiveModule { public static void main(String[] args) { EnvironmentSettings settings = EnvironmentSettings.newInstance().useBlinkPlanner().inBatchMode().build(); TableEnvironment tableEnv = TableEnvironment.create(settings); // 加载 HiveModule tableEnv.getConfig().getConfiguration().setString("table.modules", "hive"); System.out.println("HiveModule 已成功加载！"); } } ``` 注意：确保使用的 Planner 是 Blink Planner，因为只有 Blink Planner 支持完整的 Hive 功能集[^2]。 --- #### 2. 配置 HiveCatalog 为了让 Flink 访问 Hive Metastore 并获取其中的 UDF 定义，必须正确配置 `HiveCatalog`。该步骤还包括指定 Hive 的配置目录位置。 代码示例 (Java)： ```java import org.apache.flink.table.catalog.hive.HiveCatalog; public class ConfigureHiveCatalog { public static void main(String[] args) throws Exception { String name = "my_hive_catalog"; String defaultDatabase = "default"; String hiveConfDir = "/path/to/hive/conf"; HiveCatalog catalog = new HiveCatalog(name, defaultDatabase, hiveConfDir); tableEnv.registerCatalog(catalog.getName(), catalog); System.out.println("HiveCatalog 注册成功！"); } } ``` --- #### 3. 将 Hive UDF JAR 包加入 ClassPath 如果要使用自定义的 Hive UDF，则需要将包含这些 UDF 的 JAR 文件放置到 Flink 的类路径中。具体做法是将 JAR 文件复制到 Flink 的 `lib` 目录下，或者通过命令行参数 `-C` 显式指定其路径[^2]。 例如： ```bash ./bin/flink run -c com.example.MyJob \ -C file:///path/to/my_udf.jar \ ./job.jar ``` --- #### 4. 使用 Hive UDF 当完成上述准备后，可以在 Flink SQL 中直接调用 Hive 的 UDF 函数。需要注意的是，某些特殊类型的 UDF 可能需要额外的类型适配器来处理数据格式差异[^3]。 SQL 示例： ```sql -- 假设存在一个名为 my_custom_udf 的 Hive UDF SELECT id, my_custom_udf(data_column) AS processed_data FROM source_table; ``` --- #### 5. 注意事项 - **版本兼容性**：确保 Flink 和 Hive 的版本兼容，否则可能会遇到运行时异常。 - **数据类型映射**：部分 Hive 数据类型可能无法直接映射到 Flink 类型体系中，需手动调整或编写转换逻辑[^4]。 - **性能优化**：对于复杂的 UDF 运算场景，应关注执行计划是否合理，并适当增加资源分配以提高吞吐量。 --- ### 示例总结 综合来看，整个流程涉及以下几个核心环节：加载 HiveModule、注册 HiveCatalog、导入必要的 JAR 包以及最后在 SQL 查询中应用所需的 UDF 函数[^5]。 ---
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