Realtime Compute for Apache Flink:UDF の管理

カタログ UDF

1. UDF 登録ページに移動します。

   1. Realtime Compute for Apache Flink コンソールにログインします。

   2. 対象のワークスペースの [Actions] 列で、[Console] をクリックします。

   3. 左側のナビゲーションペインで、[Development] > [ETL] をクリックします。

   4. [Functions] タブをクリックします。

2. [Register UDF] をクリックします。

3. UDF の JAR ファイルをアップロードします。

   UDF の JAR ファイルは、以下のいずれかの方法でアップロードできます。

   • [ファイルのアップロード]：[Select a file] フィールドの横にある [Select a file] をクリックして、UDF アーティファクトを選択します。UDF に依存関係がある場合は、[Dependency File] フィールドの横にある [Select a file] をクリックして、必要なファイルをアップロードします。

     説明

     • UDF ファイルは、選択した OSS バケットの sql-artifacts ディレクトリにアップロードされます。

     • Java UDF の場合、依存関係は UDF の JAR ファイルにパッケージ化するか、個別にアップロードできます。Python UDF の場合は、依存関係を個別にアップロードすることを推奨します。

   • [外部 URL]：別のサービスの UDF ファイルを使用するには、その外部 URL を指定します。

     説明

     サポートされている外部 URL は、次の 2 種類のみです。

     • Flink ワークスペースの作成時に選択した OSS バケットの URL。アタッチされた OSS バケットは、Realtime Compute for Apache Flink コンソール の [ワークスペース詳細] ページで確認できます。

     • Realtime Compute for Apache Flink がアクセス権限 (公開読み取りまたは付与された権限) を持つ別の外部ストレージシステムの URL。

4. [OK] をクリックします。

5. [Available Functions] ページで、登録する UDF を選択し、[Create Function] をクリックします。

   開発コンソールはアーティファクトファイルを解析し、Flink の UDF、UDAF、UDTF インターフェイスを使用するクラスを識別し、関数名フィールドにクラス名を自動的に入力します。UDF が登録されると、[Functions] リストで確認できます。登録された各 UDF の左側に、黄色の「fx」アイコンが表示されます。

   説明

   カタログ UDF を登録すると、デフォルトで最新の Flink バージョンが解析に使用されます。SQL デプロイメントで古いエンジンバージョンを使用している場合、互換性の問題が発生する可能性があります。この問題を解決するには、必要なエンジンバージョンに基づいて UDF コードを実装し、デプロイメントレベルの UDF として登録してください。詳細については、「デプロイメントレベルのUDF」をご参照ください。

デプロイメントレベルの UDF

デプロイメントレベルの UDF を登録するには、次の手順に従ってください。

1. UDF の JAR ファイルまたは Python ファイルをアップロードします。

   左側のナビゲーションペインで、[Artifacts] に移動し、UDF の JAR ファイルまたは Python ファイルをアップロードします。

2. デプロイメントでデプロイメントレベルの UDF を指定します。

   デプロイメントの [Additional Dependencies] セクションで、UDF の JAR ファイルまたは Python ファイルを指定します。

3. デプロイメントレベルの UDF を登録します。

   • Java UDF

     CREATE TEMPORARY FUNCTION yourfunctionname;

   • Python UDF

     CREATE TEMPORARY FUNCTION yourfunctionname LANGUAGE Python;