Flink 之 sql client 调用 python udf

本文介绍了如何在Flink 1.4.0环境下,结合CDH6.3.1,通过SQL客户端调用Python UDF。详细步骤包括编写Python UDF脚本、创建初始化SQL文件,并在sql-client.sh中执行。尽管测试返回正确结果,但在日志中出现Flink Job找不到的错误,提示可能需要考虑stream或batch的区别,作者计划进一步研究。

环境:

CentOS7.6

CDH6.3.1

Flink1.4.0

PYTHON3.7.12

其中,Flink已经集成到CDH6.3.1中。

简介:

        这里主要描述的是通过sql client来调用 python udf,以达到在sql client中使用自定义函数的目的。

python udf 脚本如下:

# more test.py

from pyflink.table import DataTypes

from pyflink.table.udf import *

@udf(input_types=[DataTypes.BIGINT(), DataTypes.BIGINT()], result_type=DataTypes.BIGINT())

def add(i, j: int):

return i + j

 创建初始化sql文件:

# more /data/liaoyk/onekick/flink_test/init.sql

CREATE FUNCTION add AS 'test.add' LANGUAGE PYTHON;

<think>我们注意到用户现在关心的是Python UDF在阿里云Flink中的使用,而之前讨论的是Java UDF。因此,我们需要根据引用内容(特别是引用[1][2][5])来构建答案。 步骤: 1. 开发Python UDF:编写Python函数,并使用PyFlink的装饰器注册。 2. 上传Python脚本:将包含UDFPython文件上传到OSS。 3. 在Flink SQL作业中引用UDF:通过CREATE FUNCTION语句注册UDF,并指定Python文件路径和函数名。 4. 测试UDF:在SQL查询中使用UDF进行测试。 注意:由于Python UDF需要Python环境,阿里云Flink全托管集群已经内置了PyFlink环境,因此我们只需要上传Python文件即可。 具体步骤: </think>### 阿里云Flink中上传并测试Python UDF的完整流程 #### 一、Python UDF开发规范 1. **基础函数定义** 使用`@udf`装饰器声明函数类型(需导入PyFlink库): ```python from pyflink.table import DataTypes from pyflink.table.udf import udf @udf(result_type=DataTypes.STRING()) # 引用[2] def format_name(s: str): return f"User_{s.upper()}" ``` 2. **支持复杂处理** 可包含外部库依赖(需在环境中预装): ```python import numpy as np @udf(result_type=DataTypes.DOUBLE()) def calculate_entropy(s: str): return np.sum([p * np.log(p) for p in np.array(list(s))/len(s)]) ``` #### 二、文件上传到OSS 1. **上传Python文件** 将包含UDF的`.py`文件上传至OSS存储桶: ```bash # 示例:通过CLI工具上传 ossutil cp udfs.py oss://your-bucket/flink-python-udfs/ ``` 2. **依赖管理要求** - 纯Python库:通过`requirements.txt`声明(阿里云自动安装) - 含C扩展的库:需预编译为Wheel包一并上传 #### 三、作业配置与UDF注册 1. **SQL作业注册方法** 在Flink SQL中指定Python文件路径: ```sql CREATE FUNCTION format_name AS 'format_name' LANGUAGE PYTHON USING JAR 'oss://your-bucket/flink-python-udfs/udfs.py'; -- 引用[1] ``` 2. **DataStream作业配置** 提交作业时附加Python文件: ```bash flink run -pyfs oss://your-bucket/flink-python-udfs/udfs.py ... ``` #### 四、UDF测试验证方案 1. **SQL直接测试** ```sql SELECT format_name(username) FROM user_logs; ``` 2. **本地PyFlink测试 (开发阶段)** ```python from pyflink.datastream import StreamExecutionEnvironment from pyflink.table import StreamTableEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.get_execution_environment() t_env = StreamTableEnvironment.create(env) t_env.register_function("format_name", format_name) # 引用[5] # 模拟数据测试 result = t_env.sql_query("SELECT format_name('test')").execute().print() ``` #### 五、注意事项 1. **进程通信机制** Python UDF通过独立进程运行,通过IPC与JVM通信[^1],需确保网络策略允许`localhost`通信 2. **资源隔离** PythonWorker会占用额外资源,建议配置: ```yaml # flink-conf.yaml python.fn-execution.bundle.size: 1000 python.fn-execution.bundle.time: 1000 ``` 3. **免费试用资源** 可申请阿里云5000CU*小时免费额度进行测试[^4] 4. **跨语言交互** 可通过PaaS平台将Python UDF结果输出到Kafka等消息队列[^3] ```python # 写入Kafka示例 t_env.execute_sql(""" INSERT INTO kafka_sink SELECT format_name(name) FROM source_table """) ``` --- ### 相关问题 1. **Python UDF中如何使用第三方库如Pandas?** > 需通过`requirements.txt`声明,阿里云自动安装容器内依赖 2. **如何调试Python UDF的执行异常?** > 需查看Flink TaskManager日志中的`python-udf.log` 3. **PyFlink与Java UDF的性能差异有多大?** > 通常有20%-30%性能差距,关键路径建议用Java实现 4. **Python UDF是否支持状态管理?** > 支持,但需使用`@udaf`声明聚合函数 5. **如何处理Python环境与Flink集群的版本冲突?** > 推荐使用阿里云预置的PyFlink基础镜像 --- 通过上述步骤,您可以在阿里云Flink中高效部署Python UDF,结合免费试用资源快速验证业务逻辑[^4]。实际应用中建议先在本地PyFlink环境完成基础测试,再部署到生产集群。
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