在flink sql中如何使用

在Flink SQL中，我们可以使用UDF（User-Defined Function）来使用自定义的聚合函数。对于基于TDigest实现的近似分位数统计函数，我们可以将它封装为一个UDF，然后在Flink SQL中使用。

以下是UDF的代码实现：

import org.apache.flink.table.annotation.DataTypeHint;
import org.apache.flink.table.functions.AggregateFunction;
import org.apache.flink.table.functions.FunctionContext;
import org.apache.flink.table.functions.ScalarFunction;
import org.apache.flink.types.Row;
import com.tdunning.math.stats.TDigest;

public class ApproxQuantileUDF extends ScalarFunction {
    private double compression;
    private double quantile;
    private TDigest tdigest;

    public ApproxQuantileUDF(double compression, double quantile) {
        this.compression = compression;
        this.quantile = quantile;
    }

    @Override
    public void open(FunctionContext context) throws Exception {
        this.tdigest = TDigest.createDigest(compression);
    }

    public Double eval(Double value) {
        this.tdigest.add(value);
        return this.tdigest.quantile(quantile);
    }
}

在UDF的构造函数中，我们需要传入两个参数，compression代表TDigest压缩的程度，quantile代表要计算的分位数。在open方法中，我们使用TDigest.createDigest方法来创建一个TDigest实例。在eval方法中，我们将每一个输入的数据加入到TDigest的实例中，然后返回TDigest实例的分位数。

接下来，我们在Flink SQL中使用UDF，示例代码如下：

CREATE TEMPORARY SYSTEM FUNCTION approx_quantile_udf AS 'ApproxQuantileUDF' LANGUAGE JAVA;

SELECT approx_quantile_udf(price, 0.9) AS price_quantile FROM orders;

在这个示例中，我们使用了approx_quantile_udf这个UDF来计算orders表中price列的90%分位数。需要注意的是，我们需要先将ApproxQuantileUDF类编译打包成jar包，并将jar包添加到Flink的classpath中，才能在Flink SQL中使用该UDF。