Flink SQL自定义聚合函数

灰太狼 2023-06-16 07:47 56阅读 0赞

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 Table/SQL Api中自带了一些常见的聚合函数，例如sum、min、max等，但是在实际开发中需要自定义符合业务需求的聚合函数，先从一个实际案例入手：设备随时上报状态，现在需要求出设备的当前最新状态。分析：设备上报状态会产生多条数据，现在只需要最新的状态数据即可，很明显这是多对一的聚合类型的操作，聚合逻辑是每次保留设备的最新状态与时间，下次设备上报数据时间与保留的数据时间进行比较，如果比其大则更新。实现代码如下：

publicclassLatestTimeUdfextendsAggregateFunction<Integer,TimeAndStatus>{
    @OverridepublicTimeAndStatus createAccumulator(){
    returnnewTimeAndStatus();
    }
    publicvoid accumulate(TimeAndStatus acc,Integer status,Long time){
    if(time > acc.getTimes()){
                acc.setStatus(status);
                acc.setTimes(time);
    }
    }
    @OverridepublicInteger getValue(TimeAndStatus timeAndStatus){
    return timeAndStatus.getStatus();
    }
    }

在Flink Table/SQL Api中自定义聚合函数需要继承AggregateFunction<T,ACC>， 其中T表示自定义函数返回的结果类型，在这里返回的是Integer 表示状态标识，ACC表示聚合的中间结果类型，这个表示TimeAndStatus存放时间与状态数据，该函数有两个指定该类型的方法getAccumulatorType与getResultType返回的都是TypeInformation类型，如果我们的T或者ACC是复杂类型Flink不能自动抽取的则需要手动指定。其每个方法定义如下：

*  createAccumulator 表示创建一个中间结果数据，由于是以设备为维度那么对于每一个设备都会调用一次该方法；
 *  accumulate 表示将流入的数据聚合到createAccumulator创建的中间结果数据中，第一个参数表示的是ACC类型的中间结果数据，其他的表示自定义函数的入参，该方法可以接受不同类型、个数的入参，也就是该方法可以被重载，Flink会自动根据类型提取找到合适的方法。在这里接受的是Integer类型的设备状态与long类型的时间戳，处理逻辑就是与中间结果数据时间进行比较，如果比其大则将流入的时间与设备状态更新到中间结果中。另外在做一点补充accumulate的调用是相同维度的调用，即acc每次都是该维度的中间结果数据，入参也是该维度的数据；
 *  getValue 表示一次返回的结果，结果数据从acc中获取，这个方法在accumulate之后被调用。

对于自定义聚合函数来说至少需要createAccumulator、accumulate、getValue这三个方法，并且这三个方法是public 、not static的类型。接下来就可以直接注册然后使用：

tabEnv.registerFunction("latestTimeUdf",newLatestTimeUdf())
    val dw=tabEnv.sqlQuery(
    """select latestTimeUdf(status,times) st,devId from tbl1 group by devId
          """.stripMargin)

## 撤回定义 ##

撤回机制对于Flink来说是一个很重要的特性，在[Flink SQL中可撤回机制解密][Flink SQL]中详细分析了撤回的实现，其中retract是一个不可或缺的环节，其表示具体的回撤操作，对于自定义聚合函数，如果其接受到的是撤回流那么就必须实现该方法，看下其定义：

publicvoid retract(ACC accumulator,[user defined inputs])
    }

accumulator表示对应维度的中间结果数据，流入的数据表示需要撤回的数据，该方法表示将需要撤回的数据从中间结果中去除掉，Flink中默认实现了一些撤回的函数，例如SumWithRetractAggFunction：

def retract(acc:SumWithRetractAccumulator[T], value:Any):Unit={
    if(value !=null){
          val v = value.asInstanceOf[T]
          acc.f0 = numeric.minus(acc.f0, v)
          acc.f1 -=1
    }
    }

表示求和类的撤回，将需要撤回的value从acc中减掉。  
在AggregateFunction 还提供了另外两个函数merge与resetAccumulator，merge 用在session window group或者批处理中，需要做一个合并的过程，resetAccumulator 用在批处理中，表示对中间结果的重置。

## 在源码中的调用位置 ##

由于是聚合类的操作，仍然以GroupAggProcessFunction 来分析，在这里会调用自定义函数，但是只能是在非窗口的聚合中，通过processElement方法看下其调用流程

*  中间结果acc是存储在状态中的，如果得到的状态为空，那么就会调用createAccumulator 方法

var accumulators = state.value()
    var inputCnt = cntState.value()
    if(null== accumulators){
    if(!inputC.change){
    return
    }
          firstRow =true
          accumulators =function.createAccumulators()//初始化
    }else{
          firstRow =false
    }

state是ValueState类型的，acc就存储在这里面，说明acc是容错并且具有一致性的。

*  如果流入的数据是Insert类型就会调用accumulate方法，如果是Retract就调用retract方法，并且会调用getValue获取当前的结果数据

if(inputC.change){
          inputCnt +=1
    // accumulate input
    function.accumulate(accumulators, input)
    function.setAggregationResults(accumulators, newRow.row)//会调用getValue
    }else{
          inputCnt -=1
    // retract input
    function.retract(accumulators, input)
    function.setAggregationResults(accumulators, newRow.row)//会调用getValue
    }

## 总结 ##

自定义聚合函数是一个增量聚合的过程，中间结果保存在状态中，能够保证其容错与一致性语义。用户自定义聚合函数继承AggregateFunction即可，至少实现createAccumulator 、accumulate 、getValue这三个方法，其他方法都是可选的。

推荐阅读

[1. Flink中延时调用设计与实现][1._Flink]

[2. Flink维表关联系列之Hbase维表关联：LRU策略][2. Flink_Hbase_LRU]

[3. 你应该了解的Watermark][3._Watermark]

[4. Flink exactly-once系列之事务性输出实现][4._Flink exactly-once]

[5. Flink时间系统系列之实例讲解：如何做定时输出][5. Flink]

[6. Flink实战:全局TopN分析与实现][6._Flink_TopN]

[7. Flink per-Job模式InfluxdbReporter上报JobName][7._Flink per-Job_InfluxdbReporter_JobName]

关注回复Flink获取更多信息~

![format_png][]

[Flink SQL]: https://blog.csdn.net/u013516966/article/details/103209958
[1._Flink]: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU5MTc1NDUyOA%3D%3D&chksm=fe2b6668c95cef7e3639c575ac8cb899e7317f82c2b446a23335c8f33dc97a968ea7f345b914&idx=1&mid=2247483943&scene=21&sn=d3e1002255cbd6cfe16855639f82b80f#wechat_redirect
[2. Flink_Hbase_LRU]: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU5MTc1NDUyOA%3D%3D&chksm=fe2b6640c95cef5633a4ea18b81fbe2f0ecded5f9004226a3dfec6e75c094b99c58ffbf28307&idx=1&mid=2247483919&scene=21&sn=23628a87a5de9fec669248664df86e78#wechat_redirect
[3._Watermark]: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU5MTc1NDUyOA%3D%3D&chksm=fe2b6645c95cef533c8044be2f06be988e08449ac47432e1370fc5c6d7aac0ebf1c82fdca84c&idx=1&mid=2247483914&scene=21&sn=c2d18ea26669adb69df9fdb1845751c5#wechat_redirect
[4._Flink exactly-once]: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU5MTc1NDUyOA%3D%3D&chksm=fe2b6598c95cec8eca29fc8c23b789bf1b11e250188ce3de0d0e462d0ad463ad94042b408990&idx=1&mid=2247483863&scene=21&sn=4dfc5b69f6488985aee4086f0fa9d372#wechat_redirect
[5. Flink]: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU5MTc1NDUyOA%3D%3D&chksm=fe2b65d5c95cecc39bf4fd92b2e5b798a52be30b0359fe95d84c8049ee952439831de13e179b&idx=1&mid=2247483802&scene=21&sn=0fdb31192bbacd2062468ef7a050b540#wechat_redirect
[6._Flink_TopN]: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU5MTc1NDUyOA%3D%3D&chksm=fe2b662ec95cef38b10fb32240d62c6bc934020b6dd2476a8911e13ff9c128102fa131f59467&idx=1&mid=2247484001&scene=21&sn=e7c0a159023d7552c5354a923e4dbce4#wechat_redirect
[7._Flink per-Job_InfluxdbReporter_JobName]: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU5MTc1NDUyOA%3D%3D&chksm=fe2b6629c95cef3f984993c16b6e4c291493a227a604f8b480afe394f1ee32cc383be3a496f1&idx=1&mid=2247484006&scene=21&sn=688e365f39719d56732e46929dffa97c#wechat_redirect
[format_png]: https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9tbWJpei5xcGljLmNuL21tYml6X3BuZy9TN3RJdm81eFlNNTdzV2VYeTJpY0xTdHY4MUNRU1ZINUFKa0J4aWFPWWRPRWlhaWNMM1R1akJnSWJHM0ZZaWNoZ0pXaWF2QWhtRXI3OG1BS1hvb3h3dkxUZVNCQS82NDA?x-oss-process=image/format,png