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

add jar hdfs:///tmp/hiveudf/udf-1.0-20230307.jar; 什么意思

这是在 Hive 中添加一个用户自定义函数（UDF）的 JAR 文件的命令。该命令指定了 JAR 文件所在的 HDFS 路径，并将其加载到 Hive 中，以便在 Hive 查询中使用该自定义函数。其中，“hdfs:///tmp/hiveudf/udf-1.0-20230307.jar”是 JAR 文件在 HDFS 中的路径。

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。