pyflink怎么在udf中获取执行环境中登记的分布式缓存文件呢？

在PyFlink中，可以通过udf的调用时参数或者global context来获取执行环境中的分布式缓存文件。

其中，调用时参数是指在编写SQL时通过REGISTER FUNCTION命令将Python函数注册为UDF，然后在SQL查询中调用UDF时可以传递参数。例如，定义如下Python函数：

import os

def test_udf(param1):
    cache_file = os.path.join(param1, "cache_file")
    with open(cache_file, "r") as f:
        return f.read()

在SQL查询中可以这样调用该函数，并传递分布式缓存所在的目录参数：

-- 注册UDF
REGISTER FUNCTION my_udf AS 'path/to/test_udf.py' USING 'python';

-- 调用UDF
SELECT my_udf(DOWNLOAD_CACHE_FILE('cache_dir')) FROM source_table;

在此示例中，UDF的参数用于拼接分布式缓存路径，可以通过DOWNLOAD_CACHE_FILE内置函数来获取分布式缓存所在的目录。

另一种方法是通过global context来获取分布式缓存文件。可以通过udf的实现函数（即test_udf函数）的第一个参数context来获取分布式缓存目录。例如：

import os

def test_udf(context, param1):
    cache_dir = context.get_job_parameter("cache_dir")
    cache_file = os.path.join(cache_dir, "cache_file")
    with open(cache_file, "r") as f:
        return f.read()

在这个示例中，通过context.get_job_parameter方法获取了分布式缓存目录。在执行SQL查询时，需要通过SET JOB_PARAMETERS命令来指定分布式缓存目录参数：

-- 设置参数
SET JOB_PARAMETERS '{"cache_dir": "path/to/cache_dir"}';

-- 注册UDF
REGISTER FUNCTION my_udf AS 'path/to/test_udf.py' USING 'python';

-- 调用UDF
SELECT my_udf('param1') FROM source_table;

在此示例中，通过SET JOB_PARAMETERS设置的参数传递给了test_udf函数的第一个参数context，在其中可以调用context.get_job_parameter方法获取指定的分布式缓存目录。

就用Java 呗，此回答整理自钉群“【③群】Apache Flink China社区”