Flink 十大技术难点实战 之九 如何在 PyFlink 1.10 中自定义 Python U...
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发布时间：2024-10-24 14:52
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时间：2024-11-14 23:35
在 Apache Flink 1.10 版本中，PyFlink 的功能得到了显著的提升，尤其是在 Python UDF 的支持方面。本文将深入探讨如何在 PyFlink 1.10 中自定义 Python UDF，以解决实际业务需求。首先，我们回顾 PyFlink 的发展趋势，它已经迅速从一个新兴技术成长为一个稳定且功能丰富的计算框架。随着 Beam on Flink 的引入，Beam SDK 编写的 Job 可以在多种 Runner 上运行，这为 PyFlink 的扩展性提供了强大的支持。在 Flink on Beam 的背景下，我们可以看到 PyFlink 通过与 Beam Portability Framework 的集成，使得 Python UDF 的支持变得既容易又稳定。这得益于 Beam Portability Framework 的成熟架构，它抽象了语言间的通信协议、数据传输格式以及通用组件，从而使得 PyFlink 能够快速构建 Python 算子，并支持多种 Python 运行模式。此外，作者在 Beam 社区的优化贡献也为 Python UDF 的稳定性和完整性做出了重要贡献。
在 Apache Flink 1.10 中，定义和使用 Python UDF 的方式多种多样，包括扩展 ScalarFunction、使用 Lambda Function、定义 Named Function 或者 Callable Function。这些方式都充分利用了 Python 的语言特性，使得开发者能够以熟悉且高效的方式编写 UDF。使用时，开发者只需注册定义好的 UDF，然后在 Table API/SQL 中调用即可。
接下来，我们通过一个具体案例来阐述如何在 PyFlink 中定义和使用 Python UDF。例如，假设苹果公司需要统计其产品在双 11 期间各城市的销售数量和销售金额分布情况。在案例中，我们首先定义了两个 UDF：split UDF 用于解析订单字符串，get UDF 用于将各个列信息展平。然后，我们通过注册 UDF 并在 Table API/SQL 中调用，实现了对数据的统计分析。通过简单的代码示例，我们可以看到核心逻辑的实现非常直观，主要涉及数据解析和集合计算。
为了使读者能够亲自动手实践，本文提供了详细的环境配置步骤。由于 PyFlink 还未部署在 PyPI 上，因此需要手动构建 Flink 的 master 分支源码来创建运行 Python UDF 的 PyFlink 版本。构建过程中，需要确保安装了必要的依赖，如 JDK 1.8+、Maven 3.x、Scala 2.11+、Python 3.6+ 等。配置好环境后，可以通过下载 Flink 源代码、编译、构建 PyFlink 发布包并安装来完成环境部署。
在 PyFlink 的 Job 结构中，一个完整的 Job 包含数据源定义、业务逻辑定义和计算结果输出定义。通过自定义 Source connector、Transformations 和 Sink connector，我们可以实现特定的业务需求。以本文中的示例为例，我们定义了一个 Socket Connector 和一个 Retract Sink。Socket Connector 用于接收外部数据源，而 Retract Sink 则用于持续更新统计结果并展示到 HTML 页面上。此外，我们还引入了自定义的 Source 和 Sink，以及业务逻辑的实现，最终通过运行示例代码来验证功能的正确性。
综上所述，本文详细介绍了如何在 PyFlink 1.10 中利用 Python UDF 进行业务开发，包括架构设计、UDF 定义、使用流程、环境配置以及实例实现。通过本文的指导，读者可以了解到如何充分利用 PyFlink 的强大功能，解决实际业务场景中的复杂问题。
