udf文件上传--上传两个有依赖的udf函数，flinksql任务，一个udf函数依赖其他第三方代码

在使用 Flink SQL 的过程中，您可以通过将自定义函数（UDF）上传到 Flink 的运行时来使用自定义函数。 为了使 Flink 可以访问自定义函数，您需要将 UDF 文件以及其他任何依赖文件（如第三方代码）一起打包成 JAR 文件，然后将该 JAR 文件上传到 Flink 的运行时。 例如，您可以使用如下命令将 JAR 文件上传到 Flink 运行时：

$./bin/flink run -c <main_class> -p <parallelism> <jar_file>

其中，`<main_class>` 是您的应用程序的入口点，`<parallelism>` 是您希望使用的并行度，`<jar_file>` 是您打包的 JAR 文件的路径。 请注意，您还可以使用 Flink 的 Web UI 来上传 JAR 文件，或者使用 Flink REST API 进行编程方式的上传。

相关问题

scala 自定义函数udf 所有数-平均值的平方

好的，可以使用 Scala 自定义函数 UDF 实现这一操作。以下是示例代码：

import org.apache.spark.sql.functions._
import org.apache.spark.sql.expressions.UserDefinedFunction
import org.apache.spark.sql.types.{DoubleType, ArrayType}

// 定义 UDF 函数
val udfFunction: UserDefinedFunction = udf(
  (nums: Seq[Double]) => {
    val mean: Double = nums.sum / nums.length
    val squaredDeviations: Seq[Double] = nums.map(num => math.pow(num - mean, 2))
    squaredDeviations.sum
  }: Double,
  DoubleType
)

// 使用 UDF 函数
val df = Seq(
  (Seq(1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0)),
  (Seq(2.0, 4.0, 6.0, 8.0, 10.0))
).toDF("nums")

df.select(udfFunction(col("nums")).as("squared_deviations"))

这段代码中，首先定义了一个 UDF 函数 `udfFunction`，该函数接收一个 `Seq[Double]` 类型的参数 `nums`，计算所有数值与平均值的差的平方和，并返回一个 `Double` 类型的值。

然后，在使用该函数时，我们需要将数据集中的列表列 `nums` 作为参数传递给该函数，并将结果列命名为 `squared_deviations`。

注意，该函数的返回类型应该为 `DoubleType`，而不是 `ArrayType(DoubleType)`，因为我们最终只需要一个值，而不是一个数组。

hive udf函数写一个查询语句

### 回答1：
众所周知，Hive是一个基于Hadoop的数据仓库基础架构，它的查询语言类似于标准的SQL。

在Hive中，我们可以通过编写自定义函数（UDF）来扩展其功能。UDF函数可以在Hive的查询语句中使用，以进行自定义的计算和转换操作。

假设我们有一个表，存储了用户的信息，包括用户ID（user_id）、姓名（name）、年龄（age）等字段。现在我们想要查询出年龄大于等于18岁的用户的姓名和年龄。

为了实现这个需求，我们可以编写一个自定义的UDF函数。以下是一个示例：

1. 编写UDF函数的Java代码：

import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;
import org.apache.hadoop.io.Text;

public class AgeGreaterThan18 extends UDF {
  public Text evaluate(Text age) {
    if (age == null) {
      return null;
    }
    int ageInt = Integer.parseInt(age.toString());
    if (ageInt >= 18) {
      return new Text("大于等于18岁");
    } else {
      return new Text("小于18岁");
    }
  }
}

2. 将上述代码编译打包成一个JAR文件（例如，ageudf.jar）。

3. 将JAR文件上传到Hive的UDF存储目录中（例如，/user/hive/udfs）。

4. 在Hive中创建UDF函数：

CREATE FUNCTION age_greater_than_18 AS 'com.example.udf.AgeGreaterThan18' USING JAR 'hdfs:///user/hive/udfs/ageudf.jar';

5. 使用UDF函数查询用户信息：

SELECT name, age_greater_than_18(age) FROM user_info;

通过上述步骤，我们编写了一个名为age_greater_than_18的UDF函数，它接受一个年龄参数，并返回对应的结果。在查询用户信息时，我们使用age_greater_than_18函数来判断用户的年龄是否大于等于18岁，并将结果与姓名一起返回。

注意：上述示例仅用于演示UDF函数的使用方法，实际使用时需要根据自己的需求进行适当的修改和调整。

### 回答2：
Hive是一个建立在Hadoop上的数据仓库基础设施，可以实现大规模数据的存储和分析。UDF（User-Defined Functions）指的是由用户自定义的函数，通过UDF可以扩展Hive查询语句的功能。

以下是一个使用Hive UDF函数的查询语句示例：

假设有一个名为"students"的表，包含学生的成绩信息，字段包括"姓名"、"科目"和"成绩"。

首先，我们需要注册自定义的UDF函数。可以通过以下命令来完成：

CREATE FUNCTION calculate_grade AS 'com.example.udf.CalculateGrade';

这条命令将注册一个名为"calculate_grade"的UDF函数，该函数位于Java类"com.example.udf.CalculateGrade"中。

接下来，我们可以使用UDF函数来查询学生的成绩及其对应的等级。以下是示例查询语句：

SELECT 
    姓名,
    科目,
    成绩,
    calculate_grade(成绩) as 等级
FROM
    students;

这条查询语句将从"students"表中选择"姓名"、"科目"和"成绩"这三个字段，并使用注册的UDF函数"calculate_grade"来计算成绩对应的等级，将结果保存在名为"等级"的新列中。

以上就是一个利用Hive UDF函数的查询语句实例。通过自定义UDF函数，Hive提供了更多的功能和灵活性，使得我们可以根据具体需求来扩展和定制Hive查询的能力。

### 回答3：
Hive UDF（User-Defined Function，用户自定义函数）是一种自定义函数，可以在Hive中使用。下面是使用Hive UDF编写的一个查询语句的示例。

假设有一个表名为"employee"，包含以下列：
- id: 员工ID（int类型）
- name: 员工姓名（string类型）
- salary: 员工薪资（int类型）

现在要编写一个查询语句，用于计算员工薪资的增长率，即今年薪资相对于去年薪资的增长百分比。

首先，我们需要在Hive中创建一个UDF函数来计算增长率。可以将以下UDF代码保存在文件"udf_rate.jar"中。

import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;
import org.apache.hadoop.io.DoubleWritable;

public class GrowthRateUDF extends UDF {
    public DoubleWritable evaluate(DoubleWritable currentSalary, DoubleWritable lastYearSalary) {
        double current = currentSalary.get();
        double lastYear = lastYearSalary.get();

        if (lastYear == 0) {
            return null;
        }

        double growthRate = (current - lastYear) / lastYear * 100;

        return new DoubleWritable(growthRate);
    }
}

接下来，加载该UDF函数并使用它来编写查询语句：

-- 加载UDF函数
ADD JAR /path/to/udf_rate.jar;

-- 创建临时函数
CREATE TEMPORARY FUNCTION growth_rate AS 'com.example.GrowthRateUDF';

-- 使用UDF函数查询薪资增长率
SELECT
    id,
    name,
    salary,
    growth_rate(salary, LAG(salary) OVER (ORDER BY id)) AS growth_rate
FROM
    employee;

上述查询语句中，加载了UDF函数"udf_rate.jar"，并创建了一个临时函数"growth_rate"。然后，在SELECT语句中使用该函数计算每个员工的薪资增长率。使用LAG函数获取上一年的薪资，通过growth_rate函数计算增长率。最终查询结果将包含每个员工的ID、姓名、薪资和增长率。

注意：上述示例代码中的"com.example.GrowthRateUDF"应该替换为实际的UDF类的全限定名。此外，需要将"/path/to/udf_rate.jar"替换为实际的UDF函数的JAR文件路径。