TableAggregateFunction
package com.atguigu.sql;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple3;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.Table;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;
import org.apache.flink.table.functions.AggregateFunction;
import org.apache.flink.table.functions.TableAggregateFunction;
import org.apache.flink.util.Collector;
import static org.apache.flink.table.api.Expressions.$;
import static org.apache.flink.table.api.Expressions.call;
public class MyTableAggregateFunctionDemo {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);
// 姓名,分数,权重
DataStreamSource<Integer> numDS = env.fromElements(3, 6, 12, 5, 8, 9, 4);
Table numTable = tableEnv.fromDataStream(numDS, $("num"));
tableEnv.createTemporaryFunction("Top2", Top2.class); // TODO 2.注册函数
// TODO 3.调用 自定义函数: 只能用 Table API
numTable
.flatAggregate(call("Top2", $("num")).as("value", "rank"))
.select( $("value"), $("rank"))
.execute()
.print();
}
// TODO 1.继承 TableAggregateFunction< 返回类型,累加器类型<加权总和,权重总和> >
// 返回类型 (数值,排名) =》 (12,1) (9,2)
// 累加器类型 (第一大的数,第二大的数) ===》 (12,9)
public static class Top2 extends TableAggregateFunction<Tuple2<Integer, Integer>, Tuple2<Integer, Integer>> {
@Override
public Tuple2<Integer, Integer> createAccumulator() {
return Tuple2.of(0, 0);
}
/**
* 每来一个数据调用一次,比较大小,更新 最大的前两个数到 acc中
*
* @param acc 累加器
* @param num 过来的数据
*/
public void accumulate(Tuple2<Integer, Integer> acc, Integer num) {
if (num > acc.f0) {
// 新来的变第一,原来的第一变第二
acc.f1 = acc.f0;
acc.f0 = num;
} else if (num > acc.f1) {
// 新来的变第二,原来的第二不要了
acc.f1 = num;
}
}
/**
* 输出结果: (数值,排名)两条最大的
*
* @param acc 累加器
* @param out 采集器<返回类型>
*/
public void emitValue(Tuple2<Integer, Integer> acc, Collector<Tuple2<Integer, Integer>> out) {
if (acc.f0 != 0) {
out.collect(Tuple2.of(acc.f0, 1));
}
if (acc.f1 != 0) {
out.collect(Tuple2.of(acc.f1, 2));
}
}
}
}