flink1.15.0中不存在TypeInferenceUtil.createRowTypeInfo方法,继承TableFunction,实现getTypeInference时要怎么设置多个输出参数的类型呢?有样例吗?

时间: 2024-02-03 12:11:40 浏览: 19
在Flink 1.15.0中,`TypeInferenceUtil.createRowTypeInfo()`方法被移除了。现在你可以使用`TypeInformation.of()`方法来创建类型信息。 对于实现`TableFunction`接口时需要设置多个输出参数的类型,可以使用`TypeInformation.getTupleTypeInfo()`方法来创建一个元组类型,然后将每个输出参数的类型作为元组中的字段类型。 以下是一个使用`TableFunction`实现多输出参数的示例代码: ```java import org.apache.flink.api.common.typeinfo.TypeInformation; import org.apache.flink.api.java.typeutils.RowTypeInfo; import org.apache.flink.api.java.typeutils.TupleTypeInfo; import org.apache.flink.table.functions.TableFunction; import org.apache.flink.types.Row; public class MyTableFunction extends TableFunction<Row> { public void eval(String input, int numOutputs) { for (int i = 0; i < numOutputs; i++) { Row row = new Row(2); // 两个输出参数 row.setField(0, input); row.setField(1, i); collect(row); } } @Override public TypeInformation<Row> getResultType() { // 创建一个元组类型,包括一个String类型和一个Integer类型 return new TupleTypeInfo<>( TypeInformation.of(String.class), TypeInformation.of(Integer.class) ); } @Override public TypeInformation<?>[] getParameterTypes(Class<?>[] signature) { // 参数类型为String和int return new TypeInformation[] { TypeInformation.of(String.class), TypeInformation.of(Integer.class) }; } @Override public TypeInformation<Row> getTypeInference(TypeInformation<?>[] types) { // 为输出参数创建类型信息 TypeInformation<?> outputTypeInfo = new TupleTypeInfo<>( TypeInformation.of(String.class), TypeInformation.of(Integer.class) ); // 创建一个RowTypeInfo,包括多个输出参数的类型信息 return new RowTypeInfo(outputTypeInfo, types[1]); } } ``` 在上面的例子中,我们创建了一个包含一个`String`类型和一个`Integer`类型的元组类型作为输出参数的类型信息。然后,在`getTypeInference()`方法中,我们使用`RowTypeInfo`将这个类型信息与第二个参数的类型信息组合成一个完整的输出参数类型信息。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

大数据之flink教程-TableAPI和SQL.pdf

1.1 什么是 Table API 和 Flink SQL 2 1.2 需要引入的依赖 2 1.3 两种 planner(old & blink)的区别 4 第二章 API 调用 5 2.1 基本程序结构 5 2.2 创建表环境 5 2.3 在 Catalog 中注册表 7 2.3.1 表(Table)的概念...
recommend-type

Flink实用教程_预览版_v1.pdf

最新Flink教程,基于Flink 1.13.2。书中所有示例和案例代码均为双语。这是预览版。 目录 第1 章Flink 架构与集群安装..............................................................................................
recommend-type

Flink +hudi+presto 流程图.docx

Flink +hudi+presto 流程图.docx 自己实现后画的一个流程图,便于理解
recommend-type

《剑指大数据——Flink学习精要(Java版)》(最终修订版).pdf

《剑指大数据——Flink学习精要(Java版)》(最终修订版).pdf
recommend-type

基于Flink构建实时数据仓库.docx

基于Flink SQL的扩展工作,构建实时数仓的应用案例,未来工作的思考和展望4个方面介绍了OPPO基于Flink构建实时数仓的经验和未来的规划。
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

SPDK_NVMF_DISCOVERY_NQN是什么 有什么作用

SPDK_NVMF_DISCOVERY_NQN 是 SPDK (Storage Performance Development Kit) 中用于查询 NVMf (Non-Volatile Memory express over Fabrics) 存储设备名称的协议。NVMf 是一种基于网络的存储协议,可用于连接远程非易失性内存存储器。 SPDK_NVMF_DISCOVERY_NQN 的作用是让存储应用程序能够通过 SPDK 查询 NVMf 存储设备的名称,以便能够访问这些存储设备。通过查询 NVMf 存储设备名称,存储应用程序可以获取必要的信息,例如存储设备的IP地址、端口号、名称等,以便能
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。