开发者社区 > 大数据与机器学习 > 实时计算 Flink > 正文

Apache Flink 1.10中定义 Python UDF的方式有哪些?

Apache Flink 1.10中定义 Python UDF的方式有哪些?

展开
收起
Lee_tianbai 2020-12-30 14:09:12 693 0
1 条回答
写回答
取消 提交回答
  • 在 Apache Flink 1.10 中我们有多种方式进行 UDF 的定义,比如: ● Extend ScalarFunction, e.g

    class HashCodeMean(ScalarFunction):
     def eval(self, i, j):
     return (hash(i) + hash(j)) / 2
    

    ● Lambda Functio

    lambda i, j: (hash(i) + hash(j)) / 2
    

    ● Named Function

    def hash_code_mean(i, j):
     return (hash(i) + hash(j)) / 2
    

    ● Callable Function

    class CallableHashCodeMean(object):
     def __call__(self, i, j):
     return (hash(i) + hash(j)) / 2
    

    上面定义函数除了第一个扩展 ScalaFunction 的方式是 PyFlink 特有 的,其他方式都是 Python 语言本身就支持的,也就是说,在 Apache Flink 1.10 中 PyFlink 允许以任何 Python 语言所支持的方式定义 UDF。

    2020-12-30 14:11:02
    赞同 展开评论 打赏

实时计算Flink版是阿里云提供的全托管Serverless Flink云服务,基于 Apache Flink 构建的企业级、高性能实时大数据处理系统。提供全托管版 Flink 集群和引擎,提高作业开发运维效率。

相关产品

  • 实时计算 Flink版
  • 相关电子书

    更多
    From Python Scikit-Learn to Sc 立即下载
    Data Pre-Processing in Python: 立即下载
    双剑合璧-Python和大数据计算平台的结合 立即下载