@udf(input_types =DataTypes.STRING(), result_type = DataTypes.BOOLEAN())
def udf1(msg): #udf1就是简单的筛选log中的error关键字
if msg is None:
return ''
msg_dic = json.loads(msg.strip())
log = msg_dic.get('log').lower()
if 'error' in log or 'fail' in log:
return True
else:
return False
@udf(input_types =DataTypes.STRING(), result_type = DataTypes.STRING())
def udf2(msg): #udf2就是简单的把msg中的log提取出来
if msg is None:
return ''
msg_dic = json.loads(msg.strip())
log = msg_dic.get('log')
return log
感觉两个udf没有冲突吧?
在 2020-10-15 16:57:39,"Xingbo Huang" <[email protected]> 写道:
>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!
>>
>>
>>
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