【Flink-1.17-教程】-【四】Flink DataStream API（3）转换算子（Transformation）【用户自定义函数（UDF）】

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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。

1）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：用来从用户的点击数据中筛选包含“sensor_1”的内容：

方式一：实现 FilterFunction 接口

public class TransFunctionUDF {public static void main(String[] args) throws Exception {StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();DataStreamSource<WaterSensor> stream = env.fromElements(new WaterSensor("sensor_1", 1, 1),new WaterSensor("sensor_1", 2, 2),new WaterSensor("sensor_2", 2, 2),new WaterSensor("sensor_3", 3, 3));DataStream<String> filter = stream.filter(new UserFilter());filter.print();env.execute();}public static class UserFilter implementsFilterFunction<WaterSensor> {@Overridepublic boolean filter(WaterSensor e) throws Exception {return e.id.equals("sensor_1");}}
}

方式二：通过匿名类来实现 FilterFunction 接口

DataStream<String> stream = stream.filter(new FilterFunction<WaterSensor>() {@Overridepublic boolean filter(WaterSensor e) throws Exception {return e.id.equals("sensor_1");}});

方式二的优化：为了类可以更加通用，我们还可以将用于过滤的关键字"home"抽象出来作为类的属性，调用构造方法时传进去

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();DataStreamSource<WaterSensor> stream = env.fromElements(new WaterSensor("sensor_1", 1, 1),new WaterSensor("sensor_1", 2, 2),new WaterSensor("sensor_2", 2, 2),new WaterSensor("sensor_3", 3, 3));DataStream<String> stream = stream.filter(newFilterFunctionImpl("sensor_1"));public static class FilterFunctionImpl implementsFilterFunction<WaterSensor> {private String id;FilterFunctionImpl(String id) {this.id = id;}@Overridepublic boolean filter(WaterSensor value) throws Exception {return thid.id.equals(value.id);}}}

方式三：采用匿名函数（Lambda）

public class TransFunctionUDF {public static void main(String[] args) throws Exception {StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();DataStreamSource<WaterSensor> stream = env.fromElements(new WaterSensor("sensor_1", 1, 1),new WaterSensor("sensor_1", 2, 2),new WaterSensor("sensor_2", 2, 2),new WaterSensor("sensor_3", 3, 3));
//map 函数使用 Lambda 表达式，不需要进行类型声明SingleOutputStreamOperator<String> filter =stream.filter(sensor -> "sensor_1".equals(sensor.id));filter.print();env.execute();}
}

2）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。

来看一个例子说明：

public class RichFunctionExample {public static void main(String[] args) throws Exception {StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();env.setParallelism(2);env.fromElements(1, 2, 3, 4).map(new RichMapFunction<Integer, Integer>() {@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 Integer map(Integer integer) throwsException {return integer + 1;}@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");}}).print();env.execute();}
}

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