0基础学习PyFlink——用户自定义函数之UDTAF

本文主要是介绍0基础学习PyFlink——用户自定义函数之UDTAF，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

大纲

UDTAF
TableAggregateFunction的实现
- 累加器
- - 定义
  - 创建
  - 累加
- 返回
- - 类型
  - 计算
完整代码

在前面几篇文章中，我们分别介绍了UDF、UDTF和UDAF这三种用户自定义函数。本节我们将介绍最后一种函数：UDTAF——用户自定义表值聚合函数。
在这里插入图片描述

UDTAF

UDTAF函数即具备了UDTF的特点，也具备UDAF的特点。即它可以像《0基础学习PyFlink——用户自定义函数之UDTF》介绍的UDTF那样可以返回任意数量的行作为输，又可以像《0基础学习PyFlink——用户自定义函数之UDAF》介绍的UDAF那样通过聚合的数据（多组）计算出一个值。
举一个例子：我们拿到一个学生成绩表，每行包括：

学生姓名
英语成绩
数学成绩
年级

现在我们需要把这张表调整为：

学生姓名
成绩
科目
科目年级平均成绩
年级

将一行中的“英语成绩”和“数学成绩”，拆成“成绩”和“科目”，相当于把一行数据拆解成多行，如上图左侧“张三”只有一行，而右侧有两行“张三”信息。这种拆解操作就需要T类型的用户自定义函数，比如UDTF和UDTAF。
而我们需要计算一个年级一科的平均成绩，比如1年级英语的平均成绩，则需要按年级聚合之后再做计算。这个就需要A类型的用户自定义函数，比如UDAF和UDTAF。
同时要满足上述两种技术方案的就是UDTAF。我们先看下主体代码，它和《0基础学习PyFlink——用户自定义函数之UDAF》中的很像。但是有两个重要区别：
要设置成in_streaming_mode模式，否则会报错；
udtaf要修饰一个对象，而非一个方法；

def calc():config = Configuration()# write all the data to one fileconfig.set_string('parallelism.default', '1')env_settings = EnvironmentSettings \.new_instance() \.in_streaming_mode() \.with_configuration(config) \.build()t_env = TableEnvironment.create(env_settings)row_type_tab_source = DataTypes.ROW([DataTypes.FIELD('name', DataTypes.STRING()), DataTypes.FIELD('english', DataTypes.FLOAT()), DataTypes.FIELD('math', DataTypes.FLOAT()), DataTypes.FIELD('grade', DataTypes.STRING())])students_score = [("张三", 80.0, 60.0, "1"),("李四", 75.0, 95.0, "1"),("王五", 90.0, 90.0, "2"),("赵六", 85.0, 70.0, "2"),("孙七", 60.0, 0.0, "3"),]tab_source = t_env.from_elements(students_score, row_type_tab_source)split_class = udtaf(SplitClass())tab_source.group_by(col('grade')) \.flat_aggregate(split_class) \.select(col('*')) \.execute().print()

TableAggregateFunction的实现

用于计算的类要继承于TableAggregateFunction，即UDTAF中的TAF。

class SplitClass(TableAggregateFunction):_class_keys = ["english", "math"]

我们需要通过get_result_type告诉框架，UDTAF函数返回的是什么类型的数据。一般我们都是构造一个行类型——ROW，然后定义其每个字段的值和类型：

name：string类型，用户姓名；
score：float类型，考分；
avg score：float类型，科目年级平均分数；
class：sting类型，科目名称；

累加器

accumulator（累加器）是用于参与计算的中间数据。比如这个案例中，我们会向让accumulator保存拆解后的数据（即一行拆解成多行后的数据），然后再计算各年级每科的平均成绩。

定义

    def get_accumulator_type(self):return DataTypes.ARRAY(DataTypes.ROW([DataTypes.FIELD("name", DataTypes.STRING()), DataTypes.FIELD("score", DataTypes.FLOAT()), DataTypes.FIELD("class", DataTypes.STRING())]))

因为只是为了保存展开的数据，于是我们只用定义均值计算之前的字段：

name：string类型，姓名；
score：float类型，分数；
class：string类型，科目名称；

创建

刚开始时，我们让其是一个空数组，对应上定义中的ARRAY类型。

    def create_accumulator(self):return []

累加

我们对科目进行遍历，进行行的拆分。即将(“张三”, 80.0, 60.0, “1”)拆解成(“张三”, 80.0, “english”)和(“张三”, 60.0, “math”)这样的两组数据。

    def accumulate(self, accumulator, row):for i in self._class_keys:accumulator.append(Row(row["name"], row[i], i))

类型

    def get_result_type(self):return DataTypes.ROW([DataTypes.FIELD("name", DataTypes.STRING()), DataTypes.FIELD("score", DataTypes.FLOAT()), DataTypes.FIELD("avg score", DataTypes.FLOAT()), DataTypes.FIELD("class", DataTypes.STRING())])

可以看到result_type（返回类型）和accumulator_type（累加器类型）是不一样的（也可以一样，主要看怎么计算规则）。前者比后者多了“学科年级平均分”（avg score），这就更加接近我们希望获得的最终结果。
这些字段和我们目标字段只差一个grade（年级）。因为原始表中有grade，且我们会通过grade聚类，所以最终我们可以获得这个信息，而不用在这儿定义。
需要注意的是，虽然表值类型函数返回的是一组数据（若干Row），但是这儿只是返回Row的具体定义，而不是ARRAY[Row]。

计算

    def emit_value(self, accumulator):rows = []for i in self._class_keys: total = 0.0student_count = 0for y in accumulator:# y[2] y[]"class"]if i == y[2]:# y[1] y["score"]total = total + y[1]student_count = student_count + 1avg_score = total / student_countfor y in accumulator:if i == y[2]:rows.append(Row(y[0], y[1], avg_score, y[2]))for x in rows:   yield x

这个函数会在最后执行，它会通过累加器中的数据计算“学科年级平均分”，然后构造和“返回类型”一直的Row到rows数组中。最后通过yeild关键字返回一个生成器，我们可以将其看成还是一组Row，即拆解后的结果。

最后我们看下结果

+----+--------------------------------+--------------------------------+--------------------------------+--------------------------------+--------------------------------+
| op |                          grade |                           name |                          score |                      avg score |                          class |
+----+--------------------------------+--------------------------------+--------------------------------+--------------------------------+--------------------------------+
| +I |                              1 |                           张三 |                           80.0 |                           77.5 |                        english |
| +I |                              1 |                           李四 |                           75.0 |                           77.5 |                        english |
| +I |                              1 |                           张三 |                           60.0 |                           77.5 |                           math |
| +I |                              1 |                           李四 |                           95.0 |                           77.5 |                           math |
| +I |                              2 |                           王五 |                           90.0 |                           87.5 |                        english |
| +I |                              2 |                           赵六 |                           85.0 |                           87.5 |                        english |
| +I |                              2 |                           王五 |                           90.0 |                           80.0 |                           math |
| +I |                              2 |                           赵六 |                           70.0 |                           80.0 |                           math |
| +I |                              3 |                           孙七 |                           60.0 |                           60.0 |                        english |
| +I |                              3 |                           孙七 |                            0.0 |                            0.0 |                           math |
+----+--------------------------------+--------------------------------+--------------------------------+--------------------------------+--------------------------------+
10 rows in set

在这里插入图片描述

完整代码

from pyflink.common import Configuration
from pyflink.table import (EnvironmentSettings, TableEnvironment, Schema)
from pyflink.table.types import DataTypes
from pyflink.table.table_descriptor import TableDescriptor
from pyflink.table.expressions import lit, col
from pyflink.common import Row
from pyflink.table.udf import udf,udtf,udaf,udtaf,TableAggregateFunction
import pandas as pd
from pyflink.table.udf import UserDefinedFunction
from typing import Listclass SplitClass(TableAggregateFunction):_class_keys = ["english", "math"]def emit_value(self, accumulator):rows = []for i in self._class_keys: total = 0.0student_count = 0for y in accumulator:if i == y[2]:total = total + y[1]student_count = student_count + 1avg_score = total / student_countfor y in accumulator:if i == y[2]:rows.append(Row(y[0], y[1], avg_score, y[2]))return rowsdef create_accumulator(self):return []def accumulate(self, accumulator, row):for i in self._class_keys:accumulator.append(Row(row["name"], row[i], i))def get_accumulator_type(self):return DataTypes.ARRAY(DataTypes.ROW([DataTypes.FIELD("name", DataTypes.STRING()), DataTypes.FIELD("score", DataTypes.FLOAT()), DataTypes.FIELD("class", DataTypes.STRING())]))  def get_result_type(self):return DataTypes.ROW([DataTypes.FIELD("name", DataTypes.STRING()), DataTypes.FIELD("score", DataTypes.FLOAT()), DataTypes.FIELD("avg score", DataTypes.FLOAT()), DataTypes.FIELD("class", DataTypes.STRING())])def calc():config = Configuration()# write all the data to one fileconfig.set_string('parallelism.default', '1')env_settings = EnvironmentSettings \.new_instance() \.in_streaming_mode() \.with_configuration(config) \.build()t_env = TableEnvironment.create(env_settings)row_type_tab_source = DataTypes.ROW([DataTypes.FIELD('name', DataTypes.STRING()), DataTypes.FIELD('english', DataTypes.FLOAT()), DataTypes.FIELD('math', DataTypes.FLOAT()), DataTypes.FIELD('grade', DataTypes.STRING())])students_score = [("张三", 80.0, 60.0, "1"),("李四", 75.0, 95.0, "1"),("王五", 90.0, 90.0, "2"),("赵六", 85.0, 70.0, "2"),("孙七", 60.0, 0.0, "3"),]tab_source = t_env.from_elements(students_score, row_type_tab_source)split_class = udtaf(SplitClass())tab_source.group_by(col('grade')) \.flat_aggregate(split_class) \.select(col('*')) \.execute().print()if __name__ == '__main__':calc()