作者：腾讯云流计算 Oceanus 团队

流计算 Oceanus 简介  

流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器，是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标，加速企业实时化数字化的建设进程。

操作教程

本文将您详细介绍如何使用自定义标量函数（UDF），对随机产生的数据进行处理后存入 MySQL 中。

前置准备

创建流计算 Oceanus 集群

进入 Oceanus 控制台 [1]，点击左侧【集群管理】，点击左上方【创建集群】，具体可参考 Oceanus 官方文档 创建独享集群 [2]。

创建 MySQL 实例

进入 MySQL 控制台 [3]，点击【新建】。具体可参考官方文档 创建 MySQL 实例 [4]。进入实例后，单击右上角【登陆】即可登陆 MySQL 数据库。

创建 MySQL 表

-- 建表语句，用于接收 Sink 端数据
CREATE TABLE `udf_output` (
 `id`        int(10) NOT NULL,
 `len_name`  int(10) DEFAULT NULL,
 PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8

开发 UDF

这里定义一个获取字符串字段长度的函数。如果传入一个字段，则获取这个字段的长度后返回；如果传入两个字段，则获取这两个字段的长度和后返回。

1. 代码编写

在本地IDE中创建 maven 项目，编写自定义函数UDF的代码。

// 类名：StringLengthUdf
package demos.UDF;


import org.apache.flink.table.functions.ScalarFunction;


public class StringLengthUdf extends ScalarFunction {


   public long eval（String a) {
       return a == null ? 0 : a.length();
  }


   public long eval（String b, String c) {
       return eval（b) + eval（c);
  }
}

2. 项目打包

使用 IDEA 自带打包工具 Build Artifacts 或者命令行进行打包。命令行打包命令：

mvn clean package

命令行打包后生成的 JAR 包可以在项目 target 目录下找到。

流计算 Oceanus 作业

上传依赖

在 Oceanus 控制台，点击左侧【依赖管理】，点击左上角【新建】新建依赖，上传本地 JAR 包。

创建 SQL 作业

在 Oceanus 控制台，点击左侧【作业管理】，点击左上角【新建】新建作业，作业类型选择 SQL 作业，点击【开发调试】进入作业编辑页面。单击【作业参数】，在【引用程序包】处选择刚才上传的 JAR 包。

1. 创建 Function

CREATE TEMPORARY SYSTEM FUNCTION StringLengthUdf AS 'demos.UDF.StringLengthUdf';

StringLengthUdf代表创建的函数名，demos.UDF.StringLengthUdf代表类路径。

2. 创建 Source

CREATE TABLE random_source (
id INT,
name1 VARCHAR,
name2 VARCHAR
 ) WITH (
 'connector' = 'datagen',
 'rows-per-second'='1',          -- 每秒产生的数据条数
 'fields.id.kind'='sequence',    -- 无界的随机数
 'fields.id.start'='1',          -- 随机数的最小值
 'fields.id.end'='5',            -- 随机数的最大值
 'fields.name1.length'='10',     -- 随机字符串的长度
 'fields.name2.length'='10'      -- 随机字符串的长度
);

3. 创建 Sink

CREATE TABLE `jdbc_upsert_sink_table` (
   `id` INT,
   `len_name` INT,
   PRIMARY KEY(id) NOT ENFORCED
) WITH (
   -- 指定数据库连接参数
   'connector' = 'jdbc',
   'url' = 'jdbc:mysql://xx.xx.xx.xx:xxxx/testdb?rewriteBatchedStatements=true&serverTimezone=Asia/Shanghai',         -- 请替换为您的实际 MySQL 连接参数
   'table-name' = 'udf_output',           -- 需要写入的数据表
   'username' = 'root',                   -- 数据库访问的用户名（需要提供 INSERT 权限）
   'password' = 'xxxxxxxxx',              -- 数据库访问的密码
   'sink.buffer-flush.max-rows' = '200',  -- 批量输出的条数
   'sink.buffer-flush.interval' = '2s'    -- 批量输出的间隔
);

4. 编写业务 SQL

INSERT INTO jdbc_upsert_sink_table
SELECT
id,
CAST(StringLengthUdf(name1,name2) AS INT) AS `len_name`
FROM random_source;

运行作业

点击【发布草稿】->【运行版本】即可运行，可通过【日志】面板 TaskManager 或 Flink UI 查看运行信息。

总结

本文首先在本地开发 UDF 函数，将其打成 JAR 包后上传到 Oceanus 平台引用。接下来使用 Datagen 连接器产生虚拟数据，调用 UDF 函数进行不同字段的字符串长度的加和操作后存入 MySQL 中。

  • 自定义标量函数（UDF）将0个、1个或多个标量值映射到一个新的标量值。
  • UDF 需要在 ScalarFunction 类中实现 eval 方法，且必须声明为 public 类型；自定义函数中 open 方法和 close 方法可选；可被重载，即在一个 UDF 中实现多个 eval 方法。