Flink SQL中TableFunction使用详解

最新推荐文章于 2024-06-13 18:41:18 发布

程序才子

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文章标签： flink sql c# 大数据

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本文深入解析Flink SQL中的TableFunction，这是一种用户自定义函数，可将一行输入转换为多个输出。通过定义自定义TableFunction并使用LATERAL TABLE关键字，可以应用于表的每一行生成新表。示例展示了如何定义和使用TableFunction进行数据处理。

Flink SQL中TableFunction使用详解

在大数据处理领域，Flink是一个强大的开源流处理和批处理框架。Flink SQL是Flink提供的一种用于处理结构化数据的高级查询语言。在Flink SQL中，TableFunction是一个关键的概念，它允许用户将自定义的函数应用于表的每一行，并生成一个新的表作为输出。本文将详细介绍Flink SQL中TableFunction的使用，并提供相应的源代码示例。

TableFunction是Flink SQL中的一个用户自定义函数（UDF），它可以将一行输入转换为零个或多个输出。为了使用TableFunction，我们需要定义一个继承自TableFunction类的自定义函数。下面是一个示例代码：

import org.apache.flink.table.functions.TableFunction

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Flink SQL中TableFunction使用详解及源码分析

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大数据Flink（九十）：Lookup Join（维表 Join）

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聊聊flink的TableFunction

weixin_34296641的博客

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详解 Flink Table API 和 Flink SQL 之函数

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FlinkSQL 自定义函数详解

qq_43732592的博客

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公众号[大数据技术与应用实战]，分享大数据实战案例

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jsonarray使用_Flink SQL 中TableFunction使用分析

weixin_28932845的博客

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点击上方蓝字关注~本篇幅介绍Flink Table/SQL中如何自定义一个表函数(TableFunction)，介绍其基本用法以及与源码结合分析其调用流程。基本使用表函数TableFunction相对标量函数ScalarFunction一对一，它是一个一对多的情况，通常使用TableFunction来完成列转行的一个操作。先通过一个实际案例了解其用法：终端设备上报数据，数据类型包含温度、...

Flink TableAPI和SQL（十九）UDF（三）表函数（Table Functions）

weixin_45417821的博客

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文章目录跟标量函数一样，表函数的输入参数也可以是 0 个、1 个或多个标量值；不同的是，它可以返回任意多行数据。“多行数据”事实上就构成了一个表，所以“表函数”可以认为就是返回一个表的函数，这是一个“一对多”的转换关系。之前我们介绍过的窗口 TVF，本质上就是表函数。类似地，要实现自定义的表函数，需要自定义类来继承抽象类 TableFunction，内部必须要实现的也是一个名为 eval 的求值方法。与标量函数不同的是，TableFunction 类本身是有一个泛型参数T 的，这就是表函数返回数据的类型

Oracle Table Function

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Oracle Table Function在Oracle9i时引入，完美的兼容了view和存储过程的优点，推荐一用.

Flink_Sql_Function——自定义各种函数

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TABLE functions

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TABLE FUNCTION CDS ABAP HANA

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-- create objectscreate or replace type obj_type1 as object ( c1 int, c2 int);/create or replace type obj_tbl_type1 as table of obj_type1;/ +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ create or repl...

4.2.11 Flink-流处理框架-Table API 与 SQL-函数（Functions）之用户自定义函数 UDF

敲代码的乔帮主

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1.写在前面用户定义函数（User-defined Functions，UDF）是一个重要的特性，因为它们显著地扩展了查询（Query）的表达能力。一些系统内置函数无法解决的需求，我们可以用 UDF 来自定义实现。在大多数情况下，用户定义的函数必须先注册，然后才能在查询中使用。不需要专门为 Scala 的 Table API 注册函数。函数通过调用 registerFunction（）方法在 TableEnvironment 中注册。当用户定义的函数被注册时，...

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在使用flink sql处理数据时，经常会遇到一列转多行的需求。本文讲解在flink sql 中，使用Table Function或Array Expansion 实现列转行，并提供实现的源码示例

flinksql LATERAL TABLE语法

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<think>我们正在讨论FlinkSQL中的LATERALTABLE语法。根据引用[4]，LATERALTABLE通常与表值函数（UDTF）一起使用，用于将一行数据拆分成多行（即列转行）。在FlinkSQL中，LATERALTABLE用于将表生成函数应用于每一行，并将结果展开为多行。常见的场景包括展开数组（ARRAY）或映射（MAP）类型的列。引用[4]中给出了一个示例，其中包含数组和映射类型的列。我们可以使用LATERALTABLE来展开这些列。###用法基本语法：```sqlSELECT...FROMsource_table,LATERALTABLE(table_func(...))ASalias(column1,column2,...)```或者使用JOIN语法：```sqlSELECT...FROMsource_tableJOINLATERALTABLE(table_func(...))ASalias(column1,column2,...)ONTRUE```###示例假设我们有一个表`source_table`，其中有一个数组类型的列`productImages`和一个映射类型的列`pageInfo`。我们想要展开这两个列。####1.展开数组（ARRAY）为多行使用`LATERALTABLE`配合`UNNEST`函数（Flink支持的内置表值函数）来展开数组：```sqlSELECTuserId,productId,imageFROMsource_table,LATERALTABLE(UNNEST(productImages))ASt(image)```这样，对于每个`productImages`数组中的每个元素，都会生成一行，其中包含原始行中的其他列以及展开后的数组元素（这里命名为`image`）。####2.展开映射（MAP）为多行同样，我们可以使用`UNNEST`来展开映射，但注意`UNNEST`对于映射会返回两列（key和value）：```sqlSELECTuserId,productId,page_key,page_valueFROMsource_table,LATERALTABLE(UNNEST(pageInfo))ASt(page_key,page_value)```####3.同时展开多个列如果要同时展开多个列，可以使用多个`LATERALTABLE`子句：```sqlSELECTuserId,productId,image,page_key,page_valueFROMsource_table,LATERALTABLE(UNNEST(productImages))ASt1(image),LATERALTABLE(UNNEST(pageInfo))ASt2(page_key,page_value)```###自定义表值函数（UDTF）除了使用内置的`UNNEST`函数，我们还可以自定义表值函数（UDTF）来实现更复杂的逻辑。自定义UDTF的步骤（引用[3]）：1.创建一个类，继承`org.apache.flink.table.functions.TableFunction`并实现`eval`方法。2.在Table环境中注册这个函数。3.在SQL中使用`LATERALTABLE`调用这个函数。例如，假设我们有一个自定义的UDTF函数`SplitFunction`，用于将字符串拆分成多个单词：```javapublicclassSplitFunctionextendsTableFunction<String>{publicvoideval(Stringstr){for(Strings:str.split("")){collect(s);}}}```然后在FlinkSQL中注册并使用：```sqlCREATETEMPORARYFUNCTIONSplitFunctionAS'com.example.SplitFunction';SELECTuserId,wordFROMsource_table,LATERALTABLE(SplitFunction(sentence))ASt(word)```###注意事项-使用`LATERALTABLE`时，如果表函数返回空（例如数组为空），则原始行不会被输出（类似于内连接）。如果想要保留原始行（即使表函数返回空），可以使用`LEFTJOINLATERALTABLE`。-在`LEFTJOINLATERALTABLE`的情况下，如果表函数返回空，则表函数生成的列将填充为NULL。###总结`LATERALTABLE`在FlinkSQL中主要用于展开复杂类型（数组、映射）或通过UDTF生成新行。通过结合内置的`UNNEST`函数或自定义UDTF，可以实现灵活的列转行操作。§§相关问题§§1.FlinkSQL中除了`LATERALTABLE`，还有哪些方式可以处理数组或映射类型的列？2.自定义表值函数（UDTF）与自定义标量函数（UDF）在FlinkSQL中有什么区别？3.在FlinkSQL中，`LEFTJOINLATERALTABLE`和`INNERJOINLATERALTABLE`有什么区别？4.如何调试FlinkSQL中的表值函数？</think>### Flink SQL LATERAL TABLE 用法详解 `LATERAL TABLE` 是 Flink SQL 中用于**列转行**操作的关键语法，主要配合表值函数（UDTF）使用，实现将单行数据拆分为多行。其核心原理是通过表值函数（如 `UNNEST` 或自定义 UDTF）对原始表的每一行进行横向扩展[^4]。 #### 基本语法 ```sql SELECT ... FROM 原始表, LATERAL TABLE(表值函数(列名)) AS 别名(新列名) -- 或使用 JOIN 语法： SELECT ... FROM 原始表 LEFT JOIN LATERAL TABLE(表值函数(列名)) AS 别名(新列名) ON TRUE ``` #### 适用场景 1. **展开数组（ARRAY）**：将数组元素拆分为多行 2. **展开映射（MAP）**：将 Map 的键值对拆分为多行 3. **自定义拆分逻辑**：通过 UDTF 实现复杂数据拆分 --- ### 实战示例 #### 示例 1：展开数组类型列 ```sql -- 创建包含数组列的表 CREATE TABLE orders ( order_id INT, items ARRAY<STRING> ) WITH (...); -- 使用 UNNEST 展开数组 SELECT order_id, item FROM orders, LATERAL TABLE(UNNEST(items)) AS t(item) ``` **输出效果**： ``` 原始数据： (1, ['Apple', 'Banana']) 展开结果： 1, 'Apple' 1, 'Banana' ``` #### 示例 2：展开映射类型列 ```sql -- 创建包含 Map 列的表 CREATE TABLE user_actions ( user_id INT, action_map MAP<STRING, INT> ) WITH (...); -- 展开 Map 为键值对 SELECT user_id, action_key, action_value FROM user_actions, LATERAL TABLE(UNNEST(action_map)) AS t(action_key, action_value) ``` **输出效果**： ``` 原始数据： (100, {'login':3, 'click':5}) 展开结果： 100, 'login', 3 100, 'click', 5 ``` #### 示例 3：自定义 UDTF 拆分复杂数据 ```java // 自定义表值函数（Java） public class SplitUrlFunction extends TableFunction<Row> { public void eval(String url) { String[] parts = url.split("\\?"); collect(Row.of(parts[0], parts[1])); // 拆分为基础URL和参数 } } ``` ```sql -- 注册 UDTF CREATE FUNCTION SplitUrl AS 'com.example.SplitUrlFunction'; -- 使用 LATERAL TABLE 调用 SELECT user_id, base_url, params FROM clicks, LATERAL TABLE(SplitUrl(full_url)) AS t(base_url, params) ``` --- ### 关键注意事项 1. **保留原始数据**：使用 `LEFT JOIN LATERAL TABLE` 可在 UDTF 返回空时保留原行（字段为 NULL） 2. **性能优化**： - 避免在 UDTF 中进行复杂计算 - 对展开后的字段建立索引 3. **类型安全**：确保 UDTF 输出字段类型与 `AS` 子句声明一致 4. **状态管理**：UDTF 必须是无状态的（每次调用独立处理数据） > 实际案例参考：在用户行为分析中，常用 `LATERAL TABLE` 展开事件属性进行漏斗分析[^4]。