Flink如何热加载Java和python的udf的呢？

Flink支持热加载Java和Python的UDF（User-Defined Function），具体步骤如下：

1. 编写Java或Python UDF代码，并将其打包成JAR或PY文件。

2. 在Flink应用程序中引用该JAR或PY文件，例如：

   StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
   env.registerFunction("myudf", MyUdf.class);
   

3. 将JAR或PY文件上传到Flink集群的共享存储目录中，例如HDFS、S3等。

4. 在Flink应用程序中使用load方法加载JAR或PY文件中的UDF，例如：

   String jarPath = "hdfs:///path/to/myudf.jar";
   String pyPath = "hdfs:///path/to/myudf.py";
   env.getConfig().setString(JobManagerOptions.JOB_MANAGER_RPC_ADDRESS, "localhost");
   env.getConfig().setInteger(RestOptions.PORT, 8081);
   env.getConfig().setString(RestOptions.ADDRESS, "localhost");
   env.addSource(new FileProcessingSource(new Path(jarPath), new Path(pyPath)));
   

5. 重启Flink应用程序，即可使用新的UDF。

在Apache Flink中，动态加载User Defined Function (UDF)是通过将UDF类的字节码文件打包成一个独立的JAR文件，并将其添加到Flink的作业中实现的。以下是具体步骤：

1. 编写UDF类：首先，你需要编写一个Java或Python的UDF类，这个类需要实现Flink提供的接口，如Java的RichFunction或Python的StreamElement等。

2. 编译UDF类：然后，你需要将UDF类编译成一个字节码文件（.class或.pyc文件）。对于Java，你可以使用Java编译器进行编译；对于Python，你可以使用Python解释器进行编译。

3. 打包JAR文件：接着，你需要将编译后的字节码文件打包成一个JAR文件。你可以使用任何支持JAR文件格式的工具进行打包，如Java的jar命令或Maven的package命令。

4. 加载JAR文件：最后，你需要将打包好的JAR文件添加到Flink的作业中。你可以通过Flink的命令行工具或编程接口（如Java的ExecutionEnvironment.addJar()方法）来加载JAR文件。

5. 实例化UDF类：一旦JAR文件被加载，Flink就会在作业启动时自动加载这个JAR文件，并实例化UDF类，以便在作业执行过程中使用。

注意，虽然上述步骤是针对Java UDF的，但对于Python UDF，过程是类似的，只是需要使用Python的Cython或Py4J等工具将Python函数转换为Java可以调用的形式。

参考下： Java flink（sql和table）调用python-udf的操作说明https://blog.csdn.net/zhizhi120/article/details/134090300