Flink SQL 函数大全，带你玩转数据分析

SQL 函数：赋能 Flink SQL 数据分析

了解 Flink SQL 函数

Flink SQL 是 Apache Flink 中一个强大的数据分析工具，而函数则是 Flink SQL 的基石，使我们能够高效地处理数据并从中提取有价值的信息。函数根据输入和输出类型分为四种主要类型：

1. 标量函数：从标量到标量

标量函数将单个输入标量值转换为单个输出标量值。例如，我们可以创建将温度从摄氏度转换为华氏度的函数：

CREATE FUNCTION celsius_to_fahrenheit(celsius INT) AS
  (celsius * 1.8) + 32;

2. 表函数：从标量到表

表函数将单个输入标量值转换为一个或多个输出行数据，本质上将输入扩展为一个表。例如，我们可以创建将字符串拆分为单词的函数：

CREATE FUNCTION split_words(input STRING) AS
  TABLE (
    word STRING
  )
  WITH (
    PIPELINED = TRUE
  )
  AS
  (
    SELECT word
    FROM UNNEST(SPLIT(input, ' ')) AS word
  );

3. 聚合函数：从多行到标量

聚合函数将多行数据中的标量值转换为单个输出标量值。例如，我们可以创建计算平均温度的函数：

CREATE FUNCTION avg_temperature(temperatures ARRAY<DOUBLE>) AS
  SUM(temperatures) / COUNT(temperatures);

4. 表聚合函数：从多行到表

表聚合函数将多行数据中的标量值转换为一个或多个输出行数据。例如，我们可以创建计算每个城市平均温度的函数：

CREATE FUNCTION city_avg_temperature(city STRING, temperatures ARRAY<DOUBLE>) AS
  TABLE (
    city STRING,
    average_temperature DOUBLE
  )
  WITH (
    PIPELINED = TRUE
  )
  AS
  (
    SELECT city, SUM(temperatures) / COUNT(temperatures) AS average_temperature
    FROM UNNEST(temperatures) AS temperature
    GROUP BY city
  );

在代码中使用自定义函数

要使用自定义函数，我们需要实现对应的 UDF 抽象类，然后在表环境中注册它。例如，让我们创建一个将温度从摄氏度转换为华氏度的 UDF：

Java 代码示例：

public class CelsiusToFahrenheitUDF extends ScalarFunction {
  @Override
  public Double eval(Double celsius) {
    return (celsius * 1.8) + 32;
  }
}

在表环境中注册：

TableEnvironment tableEnv = ...;
tableEnv.registerFunction("celsius_to_fahrenheit", new CelsiusToFahrenheitUDF());

现在，我们可以在 SQL 查询中使用自定义函数了：

SELECT celsius_to_fahrenheit(20) AS fahrenheit;

总结

函数是 Flink SQL 的强大工具，可以扩展其功能，满足各种数据分析需求。通过自定义函数，我们可以轻松地处理数据，提取有价值的信息，从而做出明智的决策。

常见问题解答

1. 如何检查可用函数？

SHOW FUNCTIONS;

2. 如何删除函数？

DROP FUNCTION [IF EXISTS] function_name;

3. 表函数如何与其他函数配合使用？

表函数可以作为其他函数的输入，例如聚合函数。

4. 如何处理空值？

Flink SQL 使用 NULL 值来表示空值，函数通常会处理空值并返回适当的结果。

5. 函数是否可以在流式数据上使用？

大多数函数支持流式处理，只要它们是标量或表函数即可。聚合函数和表聚合函数需要窗口操作才能用于流式数据。