在Flink中lag函数后续都不会再支持了吗？

在Flink中，LAG函数的使用情况与具体的Flink版本和运行模式（流模式或批模式）密切相关。根据知识库中的信息，以下是关于LAG函数支持情况的详细解答：

1. LAG函数的基本说明

LAG函数是一种窗口函数，用于访问当前行之前某一行的数据。它通常用于基于时间或顺序的计算场景。例如，在流数据处理中，可以通过LAG函数获取前一条记录的值。

然而，知识库中明确指出：

流模式下暂不支持LAG函数。

这意味着在流模式下，无论使用哪个Flink版本，LAG函数均不可用。如果尝试在流模式下使用LAG函数，可能会导致运行错误或结果不符合预期。

2. 不同Flink版本的支持情况

根据知识库中的描述，Flink内置函数的支持情况可能因版本而异。以下是一些关键点：

• Flink 1.12版本：在Flink 1.12版本中，LAG函数可能是可用的，但仅限于批模式。如果在流模式下使用，可能会出现数据不正确的情况。
• 其他版本：从Flink 1.13及更高版本开始，LAG函数在流模式下仍然不被支持。如果用户尝试在这些版本中使用LAG函数，可能会遇到类似的问题。

因此，工单中提到的“只有1.12版本可以用”的说法并不完全准确。更准确的说法是：

LAG函数在批模式下可能可用，但在流模式下始终不被支持。

3. 替代方案

如果您的业务场景需要在流模式下实现类似LAG函数的功能，可以考虑以下替代方案：

（1）使用自定义函数（UDF/UDTF）

通过开发自定义表值函数（UDTF）或自定义聚合函数（UDAF），可以实现类似于LAG的功能。例如： - 使用状态管理（State Management）来存储前一条记录的值。 - 在处理当前记录时，从状态中读取前一条记录的值。

开发自定义函数的具体步骤可以参考知识库中关于Python UDTF和UDAF的开发指南。

（2）调整业务逻辑

如果业务允许，可以将流模式转换为批模式处理。在批模式下，LAG函数是可以正常使用的。

4. 重要提醒

• 流模式限制：请务必注意，LAG函数在流模式下始终不被支持。如果您的作业运行在流模式下，请避免使用该函数。
• 版本兼容性：不同Flink版本对函数的支持可能存在差异。建议在升级Flink版本后，重新测试相关功能以确保兼容性。
• 日志调试：如果在使用LAG函数时遇到问题，可以通过日志输出的方式定位问题。例如，在Python自定义函数中使用logging模块记录相关信息。

总结

综上所述，LAG函数在Flink流模式下不会被支持，且其在批模式下的可用性可能因版本而异。如果您需要在流模式下实现类似功能，建议使用自定义函数或调整业务逻辑。对于具体版本的支持情况，请参考对应版本的官方文档或进行实际测试验证。