Flink 的 Table API 和 SQL 提供了多种自定义函数的接口，以抽象类的形式定义。当前 UDF
主要有以下几类：

标量函数（Scalar Functions）：将输入的标量值转换成一个新的标量值；
表函数（Table Functions）：将标量值转换成一个或多个新的行数据，也就是扩展成一个表；
聚合函数（Aggregate Functions）：将多行数据里的标量值转换成一个新的标量值；
表聚合函数（Table Aggregate Functions）：将多行数据里的标量值转换成一个或多个新的行数据；

标量函数（Scalar Functions）

自定义标量函数可以把 0 个、 1 个或多个标量值转换成一个标量值，它对应的输入是一行数据中的字段，输出则是唯一的值。所以从输入和输出表中行数据的对应关系看，标量函数是“一对一”的转换，类似于hive中的UDF。
想要实现自定义的标量函数，我们需要自定义一个类来继承抽象类 ScalarFunction，并实
现叫作 eval() 的求值方法。标量函数的行为就取决于求值方法的定义，它必须是公有（public），
而且名字必须是 eval。求值方法 eval 可以重载多次，任何数据类型都可作为求值方法的参数和返回值类型。

使用场景：求传入对象的哈希值

public static class HashFunction extends ScalarFunction {
 // 接受任意类型输入，返回 INT 型输出
 public int eval(@DataTypeHint(inputGroup = InputGroup.ANY) Object o) {
 return o.hashCode();
 }
}
// 注册函数
tableEnv.createTemporarySystemFunction("HashFunction", HashFunction.class);
// 在 SQL 里调用注册好的函数
tableEnv.sqlQuery("SELECT HashFunction(myField) FROM MyTable");

表函数（Table Functions）

表函数的输入参数也可以是 0 个、1 个或多个标量值；不同的是，它可以返回任意多行数据。“多行数据”事实上就构成了一个表，所以“表函数”可以认为就是返回一个表的函数，这是一个“一对多”的转换关系，类似于Hive中的UDTF(窗口TVF本质上就是一个表函数)。让输入表中的每一行，与它转换得到的表进行联结（join），然后再拼成一个完整的大表，这就相当于对原来的表进行了扩展。在 Hive 的 SQL 语法中，提供了“侧向视图”（lateral view，也叫横向视图）的功能，可以将表中的一行数据拆分成多行；Flink SQL 也有类似的功能，是用 LATERAL TABLE 语法来实现的。

实现自定义的表函数，需要自定义类来继承抽象类 TableFunction，内部必须要实现的也是一个名为 eval 的求值方法。与标量函数不同的是，TableFunction 类本身是有一个泛型参数T 的，这就是表函数返回数据的类型；而 eval()方法没有返回类型，内部也没有 return语句，是通过调用 collect()方法来发送想要输出的行数据的。

使用场景：对字段进行拆分，一行变多行。

// 注意这里的类型标注，输出是 Row 类型，Row 中包含两个字段：word 和 length。
@FunctionHint(output = @DataTypeHint("ROW<word STRING, length INT>"))
public static class SplitFunction extends TableFunction<Row> {
 public void eval(String str) {
     for (String s : str.split(" ")) {
         // 使用 collect()方法发送一行数据
         collect(Row.of(s, s.length()));
     }
 }
}
// 注册函数
tableEnv.createTemporarySystemFunction("SplitFunction", SplitFunction.class);
// 重命名侧向表中的字段
tableEnv.sqlQuery(
 "SELECT myField, newWord, newLength " +
 "FROM MyTable " +
 "LEFT JOIN LATERAL TABLE(SplitFunction(myField)) AS T(newWord, newLength) ON TRUE");

聚合函数（Aggregate Functions）

用户自定义聚合函数（User Defined AGGregate function，UDAGG）会把一行或多行数据
（也就是一个表）聚合成一个标量值。这是一个标准的“多对一”的转换，类似于Hive中的UDAF。聚合函数的概念我们之前已经接触过多次，如 SUM()、MAX()、MIN()、AVG()、COUNT()都是常见的系统内置聚合函数。
自定义聚合函数需要继承抽象类 AggregateFunction。AggregateFunction 有两个泛型参数
<T, ACC>，T 表示聚合输出的结果类型，ACC 则表示聚合的中间状态类型，所以要创建一个累加器。

使用场景：计算加权平均数

// 累加器类型定义
public static class WeightedAvgAccumulator {
 public long sum = 0; // 加权和
 public int count = 0; // 数据个数
}
// 自定义聚合函数，输出为长整型的平均值，累加器类型为 WeightedAvgAccumulator
public static class WeightedAvg extends AggregateFunction<Long,WeightedAvgAccumulator> {
 @Override
 public WeightedAvgAccumulator createAccumulator() {
 return new WeightedAvgAccumulator(); // 创建累加器
 }
 @Override
 public Long getValue(WeightedAvgAccumulator acc) {
 if (acc.count == 0) {
 return null; // 防止除数为 0
 } else {
 return acc.sum / acc.count; // 计算平均值并返回
 }
 }
 // 累加计算方法，每来一行数据都会调用
 public void accumulate(WeightedAvgAccumulator acc, Long iValue, Integer 
iWeight) {
 acc.sum += iValue * iWeight;
 acc.count += iWeight;
 }
}

// 注册自定义聚合函数
tableEnv.createTemporarySystemFunction("WeightedAvg", WeightedAvg.class);
// 调用函数计算加权平均值
Table result = tableEnv.sqlQuery("SELECT student, WeightedAvg(score, weight) FROM ScoreTable GROUP BY student");

表聚合函数（Table Aggregate Functions）

          用户自定义表聚合函数（UDTAGG）可以把一行或多行数据（也就是一个表）聚合成另一张表，结果表中可以有多行多列。很明显，这就像表函数和聚合函数的结合体，是一个“多对多”的转换。
        自定义表聚合函数需要继承抽象类 TableAggregateFunction。TableAggregateFunction结构和原理与 AggregateFunction 非常类似，同样有两个泛型参数<T, ACC>，用一个 ACC 类型的累加器（accumulator）来存储聚合的中间结果。
        表聚合函数得到的是一张表；在流处理中做持续查询，应该每次都会把这个表重新计算输出。如果输入一条数据后，只是对结果表里一行或几行进行了更新（Update），这时我们重新计算整个表、全部输出显然就不够高效了。为了提高处理效率，TableAggregateFunction 还提供了一个 emitUpdateWithRetract()方法，它可以在结果表发生变化时，以“撤回”（retract）老数据、发送新数据的方式增量地进行更新。如果同时定义了 emitValue()和 emitUpdateWithRetract()两个方法，在进行更新操作时会优先调用 emitUpdateWithRetract()。

使用场景：Top N 查询

// 聚合累加器的类型定义，包含最大的第一和第二两个数据
public static class Top2Accumulator {
 public Integer first;
 public Integer second;
}
// 自定义表聚合函数，查询一组数中最大的两个，返回值为(数值，排名)的二元组
public static class Top2 extends TableAggregateFunction<Tuple2<Integer, Integer>, 
Top2Accumulator> {
 @Override
 public Top2Accumulator createAccumulator() {
 Top2Accumulator acc = new Top2Accumulator();
 acc.first = Integer.MIN_VALUE; // 为方便比较，初始值给最小值
 acc.second = Integer.MIN_VALUE;
 return acc;
 }
 // 每来一个数据调用一次，判断是否更新累加器
 public void accumulate(Top2Accumulator acc, Integer value) {
if (value > acc.first) {
 acc.second = acc.first;
 acc.first = value;
 } else if (value > acc.second) {
 acc.second = value;
 }
 }
 // 输出(数值，排名)的二元组，输出两行数据
 public void emitValue(Top2Accumulator acc, Collector<Tuple2<Integer, Integer>> 
out) {
 if (acc.first != Integer.MIN_VALUE) {
 out.collect(Tuple2.of(acc.first, 1));
 }
 if (acc.second != Integer.MIN_VALUE) {
 out.collect(Tuple2.of(acc.second, 2));
 }
 }
}

// 注册表聚合函数函数
tableEnv.createTemporarySystemFunction("Top2", Top2.class);
// 在 Table API 中调用函数
tableEnv.from("MyTable")
 .groupBy($("myField"))
 .flatAggregate(call("Top2", $("value")).as("value", "rank"))
 .select($("myField"), $("value"), $("rank"));

目前 SQL 中没有直接使用表聚合函数的方式，所以需要使用 Table API 的方式来调用。这里使用了 flatAggregate()方法，它就是专门用来调用表聚合函数的接口。

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Flink中的UDF的实现

标量函数（Scalar Functions）

表函数（Table Functions）

聚合函数（Aggregate Functions）

表聚合函数（Table Aggregate Functions）

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