FlinkAPI开发之自定义函数UDF

本文主要是介绍FlinkAPI开发之自定义函数UDF，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！

案例用到的测试数据请参考文章：
Flink自定义Source模拟数据流
原文链接：https://blog.csdn.net/m0_52606060/article/details/135436048

概述

用户自定义函数（user-defined function，UDF），即用户可以根据自身需求，重新实现算子的逻辑。
用户自定义函数分为：函数类、匿名函数、富函数类。

函数类（Function Classes）

Flink暴露了所有UDF函数的接口，具体实现方式为接口或者抽象类，例如MapFunction、FilterFunction、ReduceFunction等。所以用户可以自定义一个函数类，实现对应的接口。
需求：用来从用户的订单数据中筛选订单金额大于50的内容：

方式一：通过匿名类来实现FilterFunction接口：

import com.zxl.bean.Orders;
import com.zxl.datas.OrdersData;
import org.apache.flink.api.common.functions.FilterFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;public class DemoTest {public static void main(String[] args) throws Exception {//创建Flink流处理执行环境StreamExecutionEnvironment environment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();//设置并行度为1environment.setParallelism(1);//调用Flink自定义Source// TODO: 2024/1/6 订单数据DataStreamSource<Orders> ordersDataStreamSource = environment.addSource(new OrdersData());// TODO: 2024/1/7 实现自定义接口FilterFunctionDataStream<Orders> streamOperator = ordersDataStreamSource.filter(new FilterFunction<Orders>() {@Overridepublic boolean filter(Orders orders) throws Exception {//过滤金额大于10000元的订单if (orders.getOrder_amount() > 50) {return true;} else {return false;}}});streamOperator.print();environment.execute();}
}

方式二： 实现FilterFunction接口

import com.zxl.bean.Orders;
import org.apache.flink.api.common.functions.FilterFunction;public class OrderFilter implements FilterFunction<Orders> {@Overridepublic boolean filter(Orders orders) throws Exception {//过滤金额大于10000元的订单if (orders.getOrder_amount() > 50) {return true;} else {return false;}}
}

import com.zxl.Functions.OrderFilter;
import com.zxl.bean.Orders;
import com.zxl.datas.OrdersData;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;public class DemoTest {public static void main(String[] args) throws Exception {//创建Flink流处理执行环境StreamExecutionEnvironment environment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();//设置并行度为1environment.setParallelism(1);//调用Flink自定义Source// TODO: 2024/1/6 订单数据DataStreamSource<Orders> ordersDataStreamSource = environment.addSource(new OrdersData());// TODO: 2024/1/7 返回类型记得修改为 DataStreamDataStream<Orders> operator = ordersDataStreamSource.filter(new OrderFilter());operator.print();environment.execute();}
}

方式三：采用匿名函数（Lambda）

//创建Flink流处理执行环境StreamExecutionEnvironment environment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();//设置并行度为1environment.setParallelism(1);//调用Flink自定义Source// TODO: 2024/1/6 订单数据DataStreamSource<Orders> ordersDataStreamSource = environment.addSource(new OrdersData());// TODO: 2024/1/7 函数使用Lambda表达式，不需要进行类型声明DataStream<Orders> streamOperator = ordersDataStreamSource.filter(orders -> orders.getOrder_amount() > 50);streamOperator.print();environment.execute();

富函数类（Rich Function Classes）

“富函数类”也是DataStream API提供的一个函数类的接口，所有的Flink函数类都有其Rich版本。富函数类一般是以抽象类的形式出现的。例如：RichMapFunction、RichFilterFunction、RichReduceFunction等。
与常规函数类的不同主要在于，富函数类可以获取运行环境的上下文，并拥有一些生命周期方法，所以可以实现更复杂的功能。
Rich Function有生命周期的概念。典型的生命周期方法有：
open()方法，是Rich Function的初始化方法，也就是会开启一个算子的生命周期。当一个算子的实际工作方法例如map()或者filter()方法被调用之前，open()会首先被调用。
close()方法，是生命周期中的最后一个调用的方法，类似于结束方法。一般用来做一些清理工作。
需要注意的是，这里的生命周期方法，对于一个并行子任务来说只会调用一次；而对应的，实际工作方法，例如RichMapFunction中的map()，在每条数据到来后都会触发一次调用。

import com.zxl.bean.Orders;
import com.zxl.datas.OrdersData;
import org.apache.flink.api.common.functions.RichMapFunction;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;public class DemoTest {public static void main(String[] args) throws Exception {//创建Flink流处理执行环境StreamExecutionEnvironment environment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();//设置并行度为1environment.setParallelism(1);//调用Flink自定义Source// TODO: 2024/1/6 订单数据DataStreamSource<Orders> ordersDataStreamSource = environment.addSource(new OrdersData());ordersDataStreamSource.print();// TODO: 2024/1/7 接口类型第一个是传入类型，第二个是输出类型DataStream<String> operator = ordersDataStreamSource.map(new RichMapFunction<Orders, String>() {@Overridepublic void open(Configuration parameters) throws Exception {super.open(parameters);System.out.println("索引是：" + getRuntimeContext().getIndexOfThisSubtask() + " 的任务的生命周期开始");}@Overridepublic String map(Orders orders) throws Exception {return orders.getOrder_date().toString()+"字符串";}@Overridepublic void close() throws Exception {super.close();System.out.println("索引是：" + getRuntimeContext().getIndexOfThisSubtask() + " 的任务的生命周期结束");}});operator.print();environment.execute();}
}

这篇关于FlinkAPI开发之自定义函数UDF的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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