DataWorks中Blink 怎么引用python写的udf函数？

在DataWorks中使用Blink引擎引用Python编写的UDF函数，可以按照以下步骤进行操作：

准备Python UDF函数：首先，编写您的自定义Python函数，确保它具有正确的输入参数和返回值。您可以使用Python的常用库（如pandas、numpy等）来更方便地进行数据处理和计算。

将Python UDF打包为Python资源文件：将Python UDF函数打包为Python资源文件（.zip格式）。该资源文件将被上传到DataWorks中以供引用。

创建Blink SQL节点：在DataWorks中创建一个Blink SQL节点来编写您的SQL查询和调用Python UDF函数。

上传Python资源文件：在Blink SQL节点中，点击右上方的“资源引用”，然后在弹出的资源窗口中点击“上传资源文件”。选择您打包好的Python资源文件上传到DataWorks中。上传成功后，可以在资源窗口中看到已上传的资源。

在Blink SQL节点中引用Python UDF函数：编写Blink SQL语句时，通过使用SQL的“CREATE FUNCTION”语句，引用您上传的Python资源文件中的UDF函数。示例代码如下：
```CREATE FUNCTION my_udf AS 'resource://your_python_resource_file.zip::your_python_module.your_udf_function' USING Jython;

其中，'resource://your_python_resource_file.zip' 是您上传的Python资源文件的路径，'your_python_module.your_udf_function' 是您自定义的Python UDF函数的路径和函数名。

使用Python UDF函数：在Blink SQL节点中的SQL语句中，可以直接使用已引用的Python UDF函数，如下所示：

```SELECT my_udf(column1) AS result FROM your_table;

以上是使用Blink引擎在DataWorks中引用Python编写的UDF函数的一般步骤。确保按照这些步骤进行操作，并根据您的具体情况进行调整。如果有更具体的问题，请参考DataWorks的官方文档或联系DataWorks的技术支持获取更详细的帮助。