詳解Flink SQL函數大全

Flink SQL是Flink框架提供的一種SQL語言集成。除了支持基本的SQL查詢外，Flink SQL還支持一系列的函數，這些函數可以用於處理數據，例如日期計算和字元串處理等。Flink SQL函數大全包括時間函數、窗口函數、自定義函數、獲取當前時間函數等。

一、Flink SQL時間函數

時間函數在Flink SQL中有很重要的作用。下面我們來介紹幾個常用的Flink SQL時間函數：

1. CURRENT_TIME

CURRENT_TIME函數返回當前時間

SELECT CURRENT_TIME;

2. CURRENT_DATE

CURRENT_DATE函數返回當前日期

SELECT CURRENT_DATE;

3. TO_TIMESTAMP

TO_TIMESTAMP函數將字元串轉換為時間戳

SELECT TO_TIMESTAMP('2022-03-05 14:00:00', 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss');

4. DATE_FORMAT

DATE_FORMAT函數將時間戳按照指定格式輸出

SELECT DATE_FORMAT(TO_TIMESTAMP('2022-03-05 14:00:00', 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss'), 'yyyy-MM-dd');

二、Flink SQL窗口函數

Flink SQL窗口函數是Flink SQL的一個核心功能，它可以進行流式數據的按窗口聚合計算。

1. OVER PARTITION BY

OVER PARTITION BY語句用於指定分組欄位，對指定欄位進行聚合計算。

SELECT *, SUM(amt) OVER(PARTITION BY city ORDER BY event_time ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) AS total_amt FROM orders;

2. HOP

HOP函數用於創建一個跳躍的時間窗口，第一個參數表示時間戳，第二個參數表示窗口大小，第三個參數表示窗口跳躍的大小。

SELECT TUMBLE_START(event_time, INTERVAL '5' MINUTE) AS window_start, COUNT(*) FROM orders GROUP BY HOP(event_time, INTERVAL '5' MINUTE, INTERVAL '1' MINUTE);

3. SESSION

SESSION函數用於創建一個會話窗口，當兩個事件的時間戳之差超過指定的時間間隔時，會話窗口自動結束。

SELECT SESSION_START(event_time, INTERVAL '30' MINUTE) AS session_start, COUNT(*) FROM orders GROUP BY SESSION(event_time, INTERVAL '30' MINUTE);

三、Flink SQL自定義函數

Flink SQL還支持自定義函數，可以使用自定義函數實現一些特殊的功能。

1. 自定義UDF

自定義UDF函數的示例代碼如下：

public class MyUDF extends ScalarFunction {
    public String eval(String str) {
        return str.toUpperCase();
    }
}

在Flink SQL中使用自定義UDF函數：

CREATE TEMPORARY SYSTEM FUNCTION my_udf AS 'com.example.MyUDF';
SELECT my_udf(city) FROM orders;

2. 自定義UDAF

自定義UDAF函數的示例代碼如下：

public class MyUDAF extends AggregateFunction<Integer, Tuple2<Integer, Integer>>, Integer> {
    public Integer createAccumulator() {
        return new Tuple2(0, 0);
    }

    public void accumulate(Tuple2 accumulator, int value) {
        accumulator.f0 += value;
        accumulator.f1 += 1;
    }

    public Integer getResult(Tuple2 accumulator) {
        return accumulator.f0 / accumulator.f1;
    }

    public Tuple2 merge(Tuple2 a, Tuple2<Integer, Integer> b) {
        a.f0 += b.f0;
        a.f1 += b.f1;
        return a;
    }
}

在Flink SQL中使用自定義UDAF函數：

CREATE TEMPORARY SYSTEM FUNCTION my_udaf AS 'com.example.MyUDAF';
SELECT my_udaf(order_amount) FROM orders;

四、Flink SQL獲取當前時間函數

獲取當前時間函數在Flink SQL中經常用到，它可以用於時序數據分析中的時間戳生成。

1. UNIX_TIMESTAMP

UNIX_TIMESTAMP函數返回1970年1月1日以來的秒數。

SELECT UNIX_TIMESTAMP(CURRENT_TIMESTAMP);

2. LOCALTIMESTAMP

LOCALTIMESTAMP函數返回當前時區的時間戳。

SELECT LOCALTIMESTAMP;

五、Flink SQL窗口函數實例

下面是一個Flink SQL窗口函數實例，用於統計每個城市的訂單數量和訂單總金額：

CREATE TABLE orders (
    event_time TIMESTAMP,
    city STRING,
    order_amount BIGINT
) WITH (
    'connector.type' = 'kafka',
    'connector.version' = 'universal',
    'connector.topic' = 'orders',
    'connector.startup-mode' = 'earliest-offset',
    'connector.properties.zookeeper.connect' = 'localhost:2181',
    'connector.properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092',
    'format.type' = 'json'
);

SELECT 
    city,
    TUMBLE_START(event_time, INTERVAL '5' MINUTE) AS window_start,
    COUNT(*) AS order_count,
    SUM(order_amount) AS total_amount
FROM orders
GROUP BY city, TUMBLE(event_time, INTERVAL '5' MINUTE);

六、Flink SQL IFNULL函數

IFNULL函數用於判斷一個欄位是否為NULL，並返回一個默認值。

SELECT IFNULL(city, 'Unknown') FROM orders;

結語

本文詳細介紹了Flink SQL函數大全的多個方面，包括時間函數、窗口函數、自定義函數、獲取當前時間函數、窗口函數實例以及IFNULL函數。這些函數可以幫助我們輕鬆高效地處理數據，實現更複雜的數據分析。