Flink 实践教程 - 进阶（9）：自定义表值函数（UDTF）

2022 年 3 月 14 日
本文字数：2888 字
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作者：腾讯云流计算 Oceanus 团队

流计算 Oceanus 简介

流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器，是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标，加速企业实时化数字化的建设进程。

操作教程

本文将为您详细介绍如何使用自定义表值函数（UDTF），并将处理后的数据存入 MySQL 中。

作教程前置准备

创建流计算 Oceanus 集群

进入 Oceanus 控制台 [1]，点击左侧【集群管理】，点击左上方【创建集群】，具体可参考 Oceanus 官方文档 创建独享集群 [2]。

创建 MySQL 实例

进入 MySQL 控制台 [3]，点击【新建】。具体可参考官方文档 创建 MySQL 实例 [4]。进入实例后，单击右上角【登陆】即可登陆 MySQL 数据库。

创建 MySQL 表

-- 建表语句，用于向 Source 提供数据CREATE TABLE `udtf_input` (  `id`    int(10) NOT NULL,  `name`  varchar(20) DEFAULT '',  PRIMARY KEY (`id`)) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8-- 插入数据INSERT INTO `udtf_input` (`id`, `name`) VALUES (1, 'Oceanus-1');INSERT INTO `udtf_input` (`id`, `name`) VALUES (2, 'Oceanus-2');INSERT INTO `udtf_input` (`id`, `name`) VALUES (3, 'Oceanus-3');-- 建表语句，用于接收 Sink 端数据CREATE TABLE `udtf_output2` (  `id`      int(10) NOT NULL,  `name`    varchar(20) DEFAULT '',  `product` varchar(20) DEFAULT '',  `num`     varchar(20) DEFAULT '',  PRIMARY KEY (`id`)) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8

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开发 UDTF

这里使用 TableFunction 自定义一个 UDTF。这个 UDTF 使用-将传入进来的字段切分成两个字段后返回。

1. 代码编写

在本地 IDE 中创建 maven 项目，编写自定义函数 UDTF 的代码。

// 类名：SplitRowUdtfpackage demos.UDTF;import org.apache.flink.table.annotation.DataTypeHint;import org.apache.flink.table.annotation.FunctionHint;import org.apache.flink.table.functions.TableFunction;import org.apache.flink.types.Row;@FunctionHint(output = @DataTypeHint("ROW<product STRING, num STRING>"))public class SplitRowUdtf extends TableFunction<Row> {    public void eval(String a) {        String[] split = a.split("-");        String product = split[0];        String num = split[1];        collect(Row.of(product,num));    }}

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2. 项目打包

使用 IDEA 自带打包工具 Build Artifacts 或者命令行进行打包。命令行打包命令：

mvn clean package

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命令行打包后生成的 JAR 包可以在项目 target 目录下找到。

注意：与 Flink 相关的核心依赖包可以不打进 JAR 包，Oceanus 平台已提供，可将 scope 设置为 provided。具体可参考 Flink 实践教程：入门9-JAR 作业开发[5]。

流计算 Oceanus 作业

上传依赖

在 Oceanus 控制台，点击左侧【依赖管理】，点击左上角【新建】新建依赖，上传本地 JAR 包。

创建 SQL 作业

在 Oceanus 控制台，点击左侧【作业管理】，点击左上角【新建】新建作业，作业类型选择 SQL 作业，点击【开发调试】进入作业编辑页面。单击【作业参数】，在【引用程序包】处选择刚才上传的 JAR 包。

1. 创建 Function

CREATE TEMPORARY SYSTEM FUNCTION SplitRowUdtf  AS 'demos.UDTF.SplitRowUdtf';

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SplitRowUdtf代表创建的函数名，demos.UDTF.SplitRowUdtf代表代码所在路径。

2. 创建 Source

CREATE TABLE `mysql_cdc_source_table` ( `id`     INT, `name`   STRING, PRIMARY KEY (`id`) NOT ENFORCED -- 如果要同步的数据库表定义了主键, 则这里也需要定义) WITH ( 'connector' = 'mysql-cdc',    -- 固定值 'mysql-cdc' 'hostname' = 'xx.xx.xx.xx',    -- 数据库的 IP 'port' = 'xxxx',              -- 数据库的访问端口 'username' = 'root',          -- 数据库访问的用户名（需要提供 SHOW DATABASES、REPLICATION SLAVE、REPLICATION CLIENT、SELECT 和 RELOAD 权限） 'password' = 'xxxxxxxxx',     -- 数据库访问的密码 'database-name' = 'testdb',   -- 需要同步的数据库 'table-name' = 'udtf_input'   -- 需要同步的数据表名);3. 创建 SinkCREATE TABLE `jdbc_upsert_sink_table` (   `id`      INT,   `name`    VARCHAR,   `product` VARCHAR,   `num`     VARCHAR,   PRIMARY KEY(id) NOT ENFORCED) WITH (   -- 指定数据库连接参数   'connector' = 'jdbc',   'url' = 'jdbc:mysql://xx.xx.xx.xx:xxxx/testdb?rewriteBatchedStatements=true&serverTimezone=Asia/Shanghai',  -- 请替换为您的实际 MySQL 连接参数   'table-name' = 'udtf_output2',         -- 需要写入的数据表   'username' = 'root',                   -- 数据库访问的用户名（需要提供 INSERT 权限）   'password' = 'xxxxxxxxx',              -- 数据库访问的密码   'sink.buffer-flush.max-rows' = '200',  -- 批量输出的条数   'sink.buffer-flush.interval' = '2s'    -- 批量输出的间隔);

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4. 编写业务 SQL

-- cross join 写法INSERT INTO jdbc_upsert_sink_tableSELECTS.id,S.name,T.product,T.numFROM mysql_cdc_source_table  AS S,lateral table(SplitRowUdtf(name)) AS T(product,num);-- left join 写法INSERT INTO jdbc_upsert_sink_tableSELECTS.id,S.name,T.product,T.numFROM mysql_cdc_source_table  AS Sleft join lateral table(SplitRowUdtf(name)) AS T(product,num) on true;

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UDTF 支持 cross join 和 left join，在使用 UDTF 时需要添加 lateral 和 table 关键字。使用 cross join 时，左表的每一行数据都会关联上 UDTF 产出的每一行数据，如果 UDTF 不产出任何数据，则这 1 行不会输出；使用 left join 时，左表的每一行数据都会关联上 UDTF 产出的每一行数据，如果 UDTF 不产出任何数据，则这 1 行的 UDTF 的字段会用 null 值填充。

总结

本文首先在本地开发 UDTF 函数，将其打成 JAR 包后上传到 Oceanus 平台引用。接下来使用 MySQL CDC 连接器获取udtf_input表数据，调用 UDTF 函数将name字段切分成两个字段后存入 MySQL 中。UDTF 可以通过多次调用 collect() 实现将 1 行的数据转为多行返回。还可以将返回值声明成 Tuple 或 Row 类型即可实现 1 列转多列（如本文所示）。