FlinkAPI开发之自定义函数UDF

案例用到的测试数据请参考文章：
Flink自定义Source模拟数据流
原文链接：https://blog.csdn.net/m0_52606060/article/details/135436048

概述

用户自定义函数（user-defined function，UDF），即用户可以根据自身需求，重新实现算子的逻辑。
用户自定义函数分为：函数类、匿名函数、富函数类。

函数类（Function Classes）

Flink暴露了所有UDF函数的接口，具体实现方式为接口或者抽象类，例如MapFunction、FilterFunction、ReduceFunction等。所以用户可以自定义一个函数类，实现对应的接口。
需求：用来从用户的订单数据中筛选订单金额大于50的内容：

方式一：通过匿名类来实现FilterFunction接口：

import com.zxl.bean.Orders;import com.zxl.datas.OrdersData;import org.apache.flink.api.common.functions.FilterFunction;import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

public class DemoTest {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //创建Flink流处理执行环境
        StreamExecutionEnvironment environment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        //设置并行度为1
        environment.setParallelism(1);
        //调用Flink自定义Source
        // TODO: 2024/1/6 订单数据
        DataStreamSource<Orders> ordersDataStreamSource = environment.addSource(new OrdersData());
        // TODO: 2024/1/7 实现自定义接口FilterFunction
        DataStream<Orders> streamOperator = ordersDataStreamSource.filter(new FilterFunction<Orders>(){
            @Override
            public boolean filter(Orders orders) throws Exception {
                //过滤金额大于10000元的订单
                if(orders.getOrder_amount()>50){returntrue;}else{returnfalse;}}});
        streamOperator.print();
        environment.execute();}}

方式二： 实现FilterFunction接口

import com.zxl.bean.Orders;import org.apache.flink.api.common.functions.FilterFunction;

public class OrderFilter implements FilterFunction<Orders>{
    @Override
    public boolean filter(Orders orders) throws Exception {
        //过滤金额大于10000元的订单
        if(orders.getOrder_amount()>50){returntrue;}else{returnfalse;}}}

import com.zxl.Functions.OrderFilter;import com.zxl.bean.Orders;import com.zxl.datas.OrdersData;import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

public class DemoTest {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //创建Flink流处理执行环境
        StreamExecutionEnvironment environment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        //设置并行度为1
        environment.setParallelism(1);
        //调用Flink自定义Source
        // TODO: 2024/1/6 订单数据
        DataStreamSource<Orders> ordersDataStreamSource = environment.addSource(new OrdersData());
        // TODO: 2024/1/7 返回类型记得修改为 DataStream
        DataStream<Orders> operator = ordersDataStreamSource.filter(new OrderFilter());
        operator.print();
        environment.execute();}}

方式三：采用匿名函数（Lambda）

//创建Flink流处理执行环境
        StreamExecutionEnvironment environment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        //设置并行度为1
        environment.setParallelism(1);
        //调用Flink自定义Source
        // TODO: 2024/1/6 订单数据
        DataStreamSource<Orders> ordersDataStreamSource = environment.addSource(new OrdersData());
        // TODO: 2024/1/7 函数使用Lambda表达式，不需要进行类型声明
        DataStream<Orders> streamOperator = ordersDataStreamSource.filter(orders -> orders.getOrder_amount()>50);
        streamOperator.print();
        environment.execute();

富函数类（Rich Function Classes）

“富函数类”也是DataStream API提供的一个函数类的接口，所有的Flink函数类都有其Rich版本。富函数类一般是以抽象类的形式出现的。例如：RichMapFunction、RichFilterFunction、RichReduceFunction等。
与常规函数类的不同主要在于，富函数类可以获取运行环境的上下文，并拥有一些生命周期方法，所以可以实现更复杂的功能。
Rich Function有生命周期的概念。典型的生命周期方法有：
open()方法，是Rich Function的初始化方法，也就是会开启一个算子的生命周期。当一个算子的实际工作方法例如map()或者filter()方法被调用之前，open()会首先被调用。
close()方法，是生命周期中的最后一个调用的方法，类似于结束方法。一般用来做一些清理工作。
需要注意的是，这里的生命周期方法，对于一个并行子任务来说只会调用一次；而对应的，实际工作方法，例如RichMapFunction中的map()，在每条数据到来后都会触发一次调用。

import com.zxl.bean.Orders;import com.zxl.datas.OrdersData;import org.apache.flink.api.common.functions.RichMapFunction;import org.apache.flink.configuration.Configuration;import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

public class DemoTest {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //创建Flink流处理执行环境
        StreamExecutionEnvironment environment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        //设置并行度为1
        environment.setParallelism(1);
        //调用Flink自定义Source
        // TODO: 2024/1/6 订单数据
        DataStreamSource<Orders> ordersDataStreamSource = environment.addSource(new OrdersData());
        ordersDataStreamSource.print();
        // TODO: 2024/1/7 接口类型第一个是传入类型，第二个是输出类型
        DataStream<String> operator = ordersDataStreamSource.map(new RichMapFunction<Orders, String>(){
            @Override
            public void open(Configuration parameters) throws Exception {
                super.open(parameters);
                System.out.println("索引是：" + getRuntimeContext().getIndexOfThisSubtask() + " 的任务的生命周期开始");}

            @Override
            public String map(Orders orders) throws Exception {return orders.getOrder_date().toString()+"字符串";}

            @Override
            public void close() throws Exception {
                super.close();
                System.out.println("索引是：" + getRuntimeContext().getIndexOfThisSubtask() + " 的任务的生命周期结束");}});
        operator.print();
        environment.execute();}}