pyflink输出四个结果，应该怎么定义udf

您可以使用 Flink 的 UDF 接口来定义您的 UDF。具体来说，您需要实现 `org.apache.flink.table.functions.ScalarFunction` 接口，并重写 `eval` 方法来执行您的计算逻辑。在 `eval` 方法中，您可以访问输入参数并返回计算结果。最后，您需要将您的 UDF 注册到 Flink 表环境中，以便在 SQL 查询中使用。

相关问题

Pyflink udf

PyFlink中的UDF是用户自定义函数，用于在PyFlink应用程序中执行自定义的数据处理逻辑。UDF可以通过使用装饰器@udf()来定义。例如，可以使用以下方式定义一个UDF：udf(lambda i, j: (hash(i) + hash(j)) / 2, \[forinputtypes\],\[forresulttypes\])。\[1\]

在PyFlink中，目前还没有将PyFlink部署到PyPI上，因此在Apache Flink 1.10发布之前，我们需要通过构建Flink的master分支源码来构建运行Python UDF的PyFlink版本。\[2\]

在Apache Flink 1.10中，我们可以以任何Python语言所支持的方式定义UDF。除了第一个扩展ScalaFunction的方式是PyFlink特有的，其他方式都是Python语言本身就支持的。这意味着我们可以根据自己的需求选择合适的方式来定义UDF。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [如何在 PyFlink 1.10 中自定义 Python UDF？](https://blog.csdn.net/weixin_44904816/article/details/103502193)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

pyflink自定义udf

在 PyFlink 中自定义 UDF（User-Defined Function），可以使用 Python 编写 UDF 函数，并将其注册到 Flink 中。下面是一个简单的例子，演示如何使用 Python 编写 UDF 函数，并在 PyFlink 中注册和使用它：

from pyflink.table.udf import udf
from pyflink.table import ScalarFunction
from pyflink.table import DataTypes
from pyflink.table import EnvironmentSettings

# 自定义 UDF 函数
@udf(result_type=DataTypes.STRING(), func_type="scalar")
def my_upper(s: str) -> str:
    return s.upper()

# 创建 PyFlink 表环境
env_settings = EnvironmentSettings.new_instance().in_batch_mode().use_blink_planner().build()
t_env = BatchTableEnvironment.create(environment_settings=env_settings)

# 注册 UDF 函数
t_env.register_function("my_upper", my_upper)

# 使用 UDF 函数
input_path = "/path/to/input"
output_path = "/path/to/output"
t_env.execute_sql(f"""
    CREATE TABLE my_input (
        id INT,
        name STRING
    ) WITH (
        'connector' = 'csv',
        'format' = 'csv',
        'path' = '{input_path}'
    )
""")
t_env.execute_sql(f"""
    CREATE TABLE my_output (
        id INT,
        name_upper STRING
    ) WITH (
        'connector' = 'csv',
        'format' = 'csv',
        'path' = '{output_path}'
    )
""")
t_env.execute_sql("""
    INSERT INTO my_output
    SELECT id, my_upper(name) AS name_upper
    FROM my_input
""")

在上面的例子中，我们使用 `@udf` 装饰器定义了一个名为 `my_upper` 的 UDF 函数，用于将字符串转换为大写。然后，我们在 PyFlink 中注册了这个 UDF 函数，使用 `t_env.register_function` 方法将 `my_upper` 函数注册到 Flink 中。最后，我们使用 `my_upper` 函数将输入表中的字符串转换为大写，并将结果写入输出表中。