Flink 实践教程：进阶10-自定义聚合函数（UDAF）

吴云涛 • 2023-01-02 • 云技术社区 • 276 阅读

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。

本文将为您详细介绍如何使用自定义聚合函数（UDAF），将处理后的存入 MySQL 中。

Flink 实践教程：进阶10-自定义聚合函数（UDAF）

前置准备

创建流计算 Oceanus 集群

在流计算 Oceanus 产品活动页面 1 元购买 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 `udaf_input` (
  `id`       int(10) NOT NULL,
  `product`  varchar(50) DEFAULT '',
  `value`    int(10) DEFAULT NULL,
  `weight`   int(10) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8

-- 插入数据
INSERT INTO `udaf_input` (`id`, `product`, `value`, `weight`) VALUES (1, 'oceanus-1', 2, 2);
INSERT INTO `udaf_input` (`id`, `product`, `value`, `weight`) VALUES (2, 'oceanus-1', 3, 3);
INSERT INTO `udaf_input` (`id`, `product`, `value`, `weight`) VALUES (3, 'oceanus-2', 5, 4);
INSERT INTO `udaf_input` (`id`, `product`, `value`, `weight`) VALUES (5, 'oceanus-2', 6, 5);

-- 建表语句，用于接收 Sink 端数据
CREATE TABLE `udaf_output` (
  `product`  varchar(50) NOT NULL DEFAULT '',
  `sum`      double(11,0) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`product`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8

开发 UDTF

我们自定义一个 UDFA，继承 AggregateFunction，对算子输入的两个字段计算加权平均值。

1. 代码编写

WeightedAvgAccumulator类：

package demos.UDAF;

public class WeightedAvgAccumulator{
    public long sum = 0;
    public int count = 0;
}

WeightedAvg 类：

package demos.UDAF;

import org.apache.flink.table.functions.AggregateFunction;

public class WeightedAvg extends AggregateFunction<Long, WeightedAvgAccumulator> {

    @Override
    public WeightedAvgAccumulator createAccumulator() {
        return new WeightedAvgAccumulator();
    }

    @Override
    public Long getValue(WeightedAvgAccumulator acc) {
        if (acc.count == 0) {
            return null;
        } else {
            return acc.sum / acc.count;
        }
    }

    public void accumulate(WeightedAvgAccumulator acc, Long iValue, Integer iWeight) {
        acc.sum += iValue * iWeight;
        acc.count += iWeight;
    }

    public void retract(WeightedAvgAccumulator acc, Long iValue, Integer iWeight) {
        acc.sum -= iValue * iWeight;
        acc.count -= iWeight;
    }

    public void merge(WeightedAvgAccumulator acc, Iterable<WeightedAvgAccumulator> it) {
        for (WeightedAvgAccumulator a : it) {
            acc.count += a.count;
            acc.sum += a.sum;
        }
    }

    public void resetAccumulator(WeightedAvgAccumulator acc) {
        acc.count = 0;
        acc.sum = 0L;
    }
}

2. 打包 Jar

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

命令行打包后生成的 Jar 包可以在项目 target 目录下找到。

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 WeightedAvg  AS 'demos.UDAF.WeightedAvg';

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

2. 创建 Source

CREATE TABLE `mysql_cdc_source_table` (
  `id`        INT,
  `product`   VARCHAR,
  `value`     INT,
  `weight`    INT,
  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' = 'udaf_input'     -- 需要同步的数据表名
);

3. 创建 Sink

CREATE TABLE `jdbc_source_table` (
    `product`  VARCHAR,
    `sum`      DOUBLE,
    PRIMARY KEY(`product`) 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' = 'udaf_output',    -- 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
);

4. 编写业务 SQL

INSERT INTO jdbc_source_table
SELECT
product,CAST(WeightedAvg(`value`,`weight`) AS DOUBLE) AS `sum`
FROM mysql_cdc_source_table GROUP BY `product`;

总结

本文首先在本地开发 UDAF 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udaf_input表数据，调用 UDAF 函数对输入的两个字段计算加权平均值后存入 MySQL 中。其他的自定义函数，例如自定义标量函数（UDF）和自定义表值函数（UDTF）的使用方法和视频教程可以参考之前的文章 Flink 实践教程：进阶8-自定义标量函数（UDF） [5]、Flink 实践教程：进阶9-自定义表值函数（UDTF） [6]