FlinkAPI开发之自定义函数UDF

2024-01-08 05:02:15

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1
        environment.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FilterFunction
        DataStream<Orders> streamOperator = ordersDataStreamSource.filter(new FilterFunction<Orders>() {
            @Override
            public 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();
    }
}

在这里插入图片描述

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> {
    @Override
    public 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1
        environment.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 DataStream
        DataStream<Orders> operator = ordersDataStreamSource.filter(new OrderFilter());
        operator.print();
        environment.execute();
    }
}

在这里插入图片描述

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1
        environment.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();

在这里插入图片描述

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1
        environment.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>() {
            @Override
            public 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");
            }

            @Override
            public String map(Orders orders) throws Exception {
                return orders.getOrder_date().toString()+"字符串";
            }

            @Override
            public 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();
    }
}

文章来源:https://blog.csdn.net/m0_52606060/article/details/135435647
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