可我要的最终结果不是string，最好是通用的Row类型，这样的话下次聚合其他维度就不用重复开发UDF了。
类似我这样的需求应该其他人也会遇到吧？
功能：collect出一个Multiset即map，key是数据本身，value是数据出现的次数，可以按出现次数排序等。
输出可以是去重或不去重的Array（按出现次数排序或不排序），也可以就是map本身
目前collect函数可以输出一个Multiset即map，但要怎么按value即出现次数排序并只输出排序后的keyset，用flink sql要怎么写呢？
在 2021-12-02 09:58:28，"cyril cui" <[email protected]> 写道：
>af里acc为个list，merge的时候合并，输出的时候 list拼成string即可
>
>casel.chen <[email protected]> 于2021年12月2日周四 上午9:46写道：
>
>> 使用场景如下，将kafka源表通过flink sql处理成mongodb汇表存入。按照班级进行group
>> by，输出对应班级所有的学生数据集合。请问用flink sql自带的collect函数能实现吗？如果能的话要怎么写sql?
>> 如果不能的话要怎么写UDAF，有例子参考吗？谢谢！
>>
>> kafka源表：
>> 班级 学号 姓名 年龄
>> 1 20001 张三 15
>> 2 20011 李四 16
>> 1 20002 王五 16
>> 2 20012 吴六 15
>>
>> create table source_table (
>> class_no: INT,
>> student_no: INT,
>> name: STRING,
>> age: INT
>> ) with (
>> 'connector' = 'kafka',
>> ...
>> );
>>
>>
>>
>> 通过flink sql处理输出 ==>
>>
>>
>> mongodb目标表：
>> 班级 学生信息
>> 1 [{"student_no": 20001, "name":"张三", "age": 15}, {"student_no":
>> 20002, "name":"王五", "age": 16}]
>> 2 [{"student_no": 20011, "name":"李四", "age": 16}, {"student_no":
>> 20012, "name":"吴六", "age": 15}]
>>
>> create table sink_table (
>> class_no INT,
>> students: ARRAY<ROW<student_no STRING, name STRING, age INT>>
>> ) with (
>> 'connector' = 'mongodb',
>> ...
>> );
>>
>>
