实时计算Flink版：使用UDAF实现数据排序和聚合

示例数据

居民用电户电网终端数据表electric_info，包括事件标识event_id，用户标识user_id，事件时间event_time，用户终端状态status。需要将用户的终端状态按照事件时间升序排列。

• electric_info

  event_id	user_id	event_time	status
  1	1222	2023-06-30 11:14:00	LD
  2	1333	2023-06-30 11:12:00	LD
  3	1222	2023-06-30 11:11:00	TD
  4	1333	2023-06-30 11:12:00	LD
  5	1222	2023-06-30 11:15:00	TD
  6	1333	2023-06-30 11:18:00	LD
  7	1222	2023-06-30 11:19:00	TD
  8	1333	2023-06-30 11:10:00	TD
  9	1555	2023-06-30 11:16:00	TD
  10	1555	2023-06-30 11:17:00	LD

• 预期结果

  user_id	status
  1222	TD,LD,TD,TD
  1333	TD,LD,LD,LD
  1555	TD,LD

步骤一：准备数据源

本文以云数据库RDS为例。

1. 创建RDS MySQL实例。

   说明

   RDS MySQL版实例需要与Flink工作空间处于同一VPC。不在同一VPC下时请参见网络连通性。

2. 创建数据库和账号。

   创建名称为electric的数据库，并创建高权限账号或具有数据库electric读写权限的普通账号。

3. 通过DMS登录RDS MySQL，在electric数据库中创建表electric_info和electric_info_SortListAgg，并插入数据。

   CREATE TABLE `electric_info` (
     event_id bigint NOT NULL PRIMARY KEY COMMENT '事件id',
     user_id bigint NOT NULL COMMENT '用户标识', 
     event_time timestamp NOT NULL COMMENT '事件时间',
     status varchar(10) NOT NULL COMMENT '用户终端状态'
   );
   
   CREATE TABLE `electric_info_SortListAgg` (
     user_id bigint NOT NULL PRIMARY KEY COMMENT '用户标识', 
     status_sort varchar(50) NULL COMMENT '用户终端状态按事件时间升序'
   );
   
   -- 准备数据
   INSERT INTO electric_info VALUES 
   (1,1222,'2023-06-30 11:14','LD'),
   (2,1333,'2023-06-30 11:12','LD'),
   (3,1222,'2023-06-30 11:11','TD'),
   (4,1333,'2023-06-30 11:12','LD'),
   (5,1222,'2023-06-30 11:15','TD'),
   (6,1333,'2023-06-30 11:18','LD'),
   (7,1222,'2023-06-30 11:19','TD'),
   (8,1333,'2023-06-30 11:10','TD'),
   (9,1555,'2023-06-30 11:16','TD'),
   (10,1555,'2023-06-30 11:17','LD');

步骤二：注册UDF

1. 下载ASI_UDX-1.0-SNAPSHOT.jar。

   pom.xml文件已配置了Flink 1.17.1版该自定义函数需要的最小化依赖信息。关于使用自定义函数的更多信息，详情请参见自定义函数。

2. 本示例中ASI_UDAF实现了多行数据合并一行并按照指定列进行排序，详情如下。后续您可以根据实际业务情况进行修改。

   package ASI_UDAF;
   
   import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
   import org.apache.flink.table.functions.AggregateFunction;
   
   import java.util.ArrayList;
   import java.util.Comparator;
   import java.util.Iterator;
   import java.util.List;
   
   public class ASI_UDAF{
   	/**Accumulator class*/
   	public static class AcList {
   		public  List<String> list;
   	}
   
   	/**Aggregate function class*/
   	public static class SortListAgg extends AggregateFunction<String,AcList> {
   		public String getValue(AcList asc) {
   			/**Sort the data in the list according to a specific rule*/
   			asc.list.sort(new Comparator<String>() {
   				@Override
   				public int compare(String o1, String o2) {
   					return Integer.parseInt(o1.split("#")[1]) - Integer.parseInt(o2.split("#")[1]);
   				}
   			});
   			/**Traverse the sorted list, extract the required fields, and join them into a string*/
   			List<String> ret = new ArrayList<String>();
   			Iterator<String> strlist = asc.list.iterator();
   			while (strlist.hasNext()) {
   				ret.add(strlist.next().split("#")[0]);
   			}
   			String str = StringUtils.join(ret, ',');
   			return str;
   		}
   
   		/**Method to create an accumulator*/
   		public AcList createAccumulator() {
   			AcList ac = new AcList();
   			List<String> list = new ArrayList<String>();
   			ac.list = list;
   			return ac;
   		}
   
   		/**Accumulation method: add the input data to the accumulator*/
   		public void accumulate(AcList acc, String tuple1) {
   			acc.list.add(tuple1);
   		}
   
   		/**Retraction method*/
   		public void retract(AcList acc, String num) {
   		}
   	}
   }

3. 进入注册UDF页面。

   注册UDF方式的优点是便于后续开发进行代码复用。对于Java类型的UDF，您也可以通过依赖文件项进行上传，详情请参见自定义聚合函数（UDAF）。

   1. 登录实时计算控制台。

   2. 在Flink全托管页签，单击目标工作空间操作列下的控制台。

   3. 单击SQL开发。

   4. 单击左侧的函数页签，单击注册UDF。

      

4. 在选择文件位置上传步骤1中的JAR文件，单击确定。

   

   说明

   您的UDF JAR文件会被上传到您选择的OSS Bucket中的sql-artifacts目录下。此外，Flink开发控制台会解析您UDF JAR文件中是否使用了Flink UDF、UDAF和UDTF接口的类，并自动提取类名，填充到Function Name字段中。

5. 在可用函数页面，将Function Name修改为ASI_UDAF后，单击创建函数。

   

   在SQL编辑器页面左侧函数列表，您可以看到已注册成功的UDF。

步骤三：创建Flink作业

1. 在SQL开发页面，单击新建。

   

2. 单击空白的流作业草稿。

3. 单击下一步。

4. 在新建作业草稿对话框，填写作业配置信息。

   作业参数	说明
   文件名称	作业的名称。 说明 作业名称在当前项目中必须保持唯一。
   存储位置	指定该作业的存储位置。 您还可以在现有文件夹右侧，单击图标，新建子文件夹。
   引擎版本	当前作业使用的Flink的引擎版本。需要与pom中的version一致。 引擎版本号含义、版本对应关系和生命周期重要时间点详情请参见引擎版本介绍。

5. 编写DDL和DML代码。

   --创建临时表electric_info
   CREATE TEMPORARY TABLE electric_info (
     event_id bigint not null,
     `user_id` bigint not null, 
     event_time timestamp(6) not null,
     status string not null,
     primary key(event_id) not enforced
   ) WITH (
     'connector' = 'mysql',
     'hostname' = 'rm-bp1s1xgll21******.mysql.rds.aliyuncs.com',
     'port' = '3306',
     'username' = 'your_username',
     'password' = '${secret_values.mysql_pw}',
     'database-name' = 'electric',
     'table-name' = 'electric_info'
   );
   
   CREATE TEMPORARY TABLE electric_info_sortlistagg (
     `user_id` bigint not null, 
     status_sort varchar(50) not null,
     primary key(user_id) not enforced
   ) WITH (
     'connector' = 'mysql',
     'hostname' = 'rm-bp1s1xgll21******.mysql.rds.aliyuncs.com',
     'port' = '3306',
     'username' = 'your_username',
     'password' = '${secret_values.mysql_pw}',
     'database-name' = 'electric',
     'table-name' = 'electric_info_sortlistagg'
   );
   
   --将electric_info表中的数据聚合并插入到electric_info_sortlistagg表中
   --将status和event_time拼接成的字符串作为参数传递给已注册的自定义函数ASI_UDAF
   INSERT INTO electric_info_sortlistagg 
   SELECT `user_id`, `ASI_UDAF`(CONCAT(status,'#',CAST(UNIX_TIMESTAMP(event_time) as STRING)))
   FROM electric_info GROUP BY user_id;

   参数说明如下，您可以根据实际情况进行修改。MySQL连接器更多参数详情请参见MySQL。

   参数	说明	备注
   connector	连接器类型。	本示例固定值为mysql。
   hostname	MySQL数据库的IP地址或者Hostname。	本文填写为RDS实例的内网地址。
   username	MySQL数据库服务的用户名。	无。
   password	MySQL数据库服务的密码。	本示例通过使用名为mysql_pw密钥的方式填写密码值，避免信息泄露，详情请参见密钥管理。
   database-name	MySQL数据库名称。	本示例填写为步骤一：准备数据源中创建的数据库electric。
   table-name	MySQL表名。	本示例填写为electric或electric_info_sortlistagg。
   port	MySQL数据库服务的端口号。	无。

6. （可选）单击右上方的深度检查和调试，功能详情请参见SQL作业开发。

7. 单击部署，单击确定。

8. 在左侧导航栏，单击作业运维，在目标作业名称右侧，单击操作列下的启动，选择无状态启动。

步骤四：查询结果

在RDS中使用如下语句查看用户的终端状态按照事件时间升序排列结果。

SELECT * FROM `electric_info_sortlistagg`;

结果如下：

相关文档

• Flink支持的内置函数，详情请参见内置函数。

• 作业部署和启动，详情请参见部署作业和作业启动。

• 如果您需要修改作业运行参数，请参见配置作业部署信息。部分参数也支持动态更新，减少作业启停带来的业务断流时间，详情请参见动态更新作业参数。

• 在SQL作业中使用Python自定义函数，详情请参见自定义函数。