开发者社区 > 大数据与机器学习 > 大数据开发治理DataWorks > 正文

我要写一个udf 传入的是字符串 返回的是一个数组,我这个地方该如何写?

1650问.png

展开
收起
游客3oewgrzrf6o5c 2022-07-15 16:47:29 430 0
1 条回答
写回答
取消 提交回答
  • 全栈JAVA领域创作者

    可以使用Flink的UDF函数来实现这个需求。具体步骤如下:

    编写一个Java类,实现Flink的UDF接口。UDF接口有两个方法:evaluate和getFunctionSignature(),evaluate方法用于执行UDF函数,getFunctionSignature()方法用于返回UDF函数的参数类型和返回值类型。
    将Java类打成jar包,并上传到Flink的classpath中。
    在Flink的配置文件中配置UDF函数,例如:

    {
      "name": "my_udf",
      "type": "class",
      "class": "com.example.MyUDF",
      "params": [
        {
          "name": "input",
          "type": "string"
        },
        {
          "name": "output",
          "type": "array",
          "elementType": "string"
        }
      ]
    }
    

    其中,name表示UDF函数的名称,type表示UDF函数的类型,class表示UDF函数的类路径,params表示UDF函数的参数列表,input和output分别表示UDF函数的输入和输出参数。

    在Flink的代码中使用UDF函数,例如:

    DataStream<String> stream = ...;
    
    DataStream<String[]> result = stream
      .map(new MapFunction<String, String[]>() {
        @Override
        public String[] map(String value) throws Exception {
          // 执行UDF函数
          String[] result = myUDF(value);
          return result;
        }
      })
      .returns(Arrays.class);
    
    // 输出结果
    result.print();
    

    其中,myUDF是UDF函数的名称,value是UDF函数的输入参数,result是UDF函数的输出结果。

    需要注意的是,UDF函数的输入和输出参数类型需要与配置文件中的参数类型一致,否则会出现编译错误。另外,UDF函数的执行效率可能会受到限制,需要考虑优化。

    2023-08-04 12:00:09
    赞同 展开评论 打赏

DataWorks基于MaxCompute/Hologres/EMR/CDP等大数据引擎,为数据仓库/数据湖/湖仓一体等解决方案提供统一的全链路大数据开发治理平台。

热门讨论

热门文章

相关电子书

更多
低代码开发师(初级)实战教程 立即下载
冬季实战营第三期:MySQL数据库进阶实战 立即下载
阿里巴巴DevOps 最佳实践手册 立即下载