Hi, 我们有例子覆盖你这种情况的[1]，你需要看下你udf1的逻辑是什么样的
[1] https://github.com/apache/flink/blob/release-1.11/flink-python/pyflink/table/tests/test_udf.py#L67 Best, Xingbo whh_960101 <[email protected]> 于2020年10月15日周四 下午2:30写道： > 您好，我使用pyflink时的代码如下，有如下问题： > > > source = st_env.from_path('source') > #st_env是StreamTableEnvironment，source是kafka源端 > #只在where语句中加udf1 (input_types =DataTypes.STRING(), result_type = > DataTypes.BOOLEAN()) > table = > source.select("msg").where(udf1(msg)=True).execute_insert('sink').get_job_client().get_job_execution_result().result() > > > 这样打印出来的结果很好的筛选了数据 > > > 但如果在select语句中加另一个udf2 (input_types =DataTypes.STRING(), result_type = > DataTypes.STRING())（将msg简单处理为新的String） > table = > source.select("udf2(msg)").where(udf1(msg)=True).execute_insert('sink').get_job_client().get_job_execution_result().result() > 这个where筛选就失效了，最后打印出全部数据 > > > 如果改成where在前也不行，换成filter也不行 > table = > source.where(udf1(msg)=True).select("udf2(msg)").execute_insert('sink').get_job_client().get_job_execution_result().result() > > > select、where中的udf会冲突吗？这个问题该怎么解决？ > 希望您们能够给予解答！感谢！ > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > >
