向量化自定义函数
向量化Python用户自定义函数，是在执行时，通过在JVM和Python VM之间以Arrow列存格式批量传输数据，来执行的函数。
向量化Python用户自定义函数的性能通常比非向量化Python用户自定义函数要高得多，因为向量化Python用户自定义函数可以大大减少序列化/反序列化的开销和调用开销。
此外，用户可以利用流行的Python库（例如Pandas，Numpy等）来实现向量化Python用户自定义函数的逻辑。这些Python库通常经过高度优化，并提供了高性能的数据结构和功能。
向量化用户自定义函数的定义，与非向量化用户自定义函数具有相似的方式，
用户只需要在调用udf或者udaf装饰器时添加一个额外的参数func_type="pandas"，将其标记为一个向量化用户自定义函数即可。
注意：要执行Python UDF，需要安装PyFlink的Python版本（3.5、3.6、3.7 或 3.8）。客户端和群集端都需要安装它。
向量化标量函数
向量化Python标量函数以pandas.Series类型的参数作为输入，并返回与输入长度相同的pandas.Series。
在内部实现中，Flink会将输入数据拆分为多个批次，并将每一批次的输入数据转换为Pandas.Series类型，
然后为每一批输入数据调用用户自定义的向量化Python标量函数。请参阅配置选项
python.fn-execution.arrow.batch.size，
以获取有关如何配置批次大小的更多详细信息。
向量化Python标量函数可以在任何可以使用非向量化Python标量函数的地方使用。
以下示例显示了如何定义自己的向量化Python标量函数，该函数计算两列的总和，并在查询中使用它：
@udf(result_type=DataTypes.BIGINT(), func_type="pandas")
def add(i, j):
return i + j
table_env = BatchTableEnvironment.create(env)
# use the vectorized Python scalar function in Python Table API
my_table.select(add(my_table.bigint, my_table.bigint))
# 在SQL API中使用Python向量化标量函数
table_env.create_temporary_function("add", add)
table_env.sql_query("SELECT add(bigint, bigint) FROM MyTable")向量化聚合函数
向量化Python聚合函数以一个或多个pandas.Series类型的参数作为输入，并返回一个标量值作为输出。
注意 现在返回类型还不支持 RowType 和 MapType。
向量化Python聚合函数能够用在GroupBy Aggregation（Batch），GroupBy Window Aggregation(Batch and Stream) 和
Over Window Aggregation(Batch and Stream bounded over window)。关于聚合的更多使用细节，你可以参考
相关文档.
注意 向量化聚合函数不支持部分聚合，而且一个组或者窗口内的所有数据，在执行的过程中，会被同时加载到内存，所以需要确保所配置的内存大小足够容纳这些数据。
注意 向量化聚合函数只支持运行在Blink Planner上。
以下示例显示了如何定一个自己的向量化聚合函数，该函数计算一列的平均值，并在GroupBy Aggregation, GroupBy Window Aggregation
and Over Window Aggregation 使用它:
@udaf(result_type=DataTypes.FLOAT(), func_type="pandas")
def mean_udaf(v):
return v.mean()
table_env = BatchTableEnvironment.create(
environment_settings=EnvironmentSettings.new_instance()
.in_batch_mode().use_blink_planner().build())
my_table = ... # type: Table, table schema: [a: String, b: BigInt, c: BigInt]
# 在GroupBy Aggregation中使用向量化聚合函数
my_table.group_by(my_table.a).select(my_table.a, mean_udaf(add(my_table.b)))
# 在GroupBy Window Aggregation中使用向量化聚合函数
tumble_window = Tumble.over(expr.lit(1).hours) \
.on(expr.col("rowtime")) \
.alias("w")
my_table.window(tumble_window) \
.group_by("w") \
.select("w.start, w.end, mean_udaf(b)")
# 在Over Window Aggregation中使用向量化聚合函数
table_env.create_temporary_function("mean_udaf", mean_udaf)
table_env.sql_query("""
SELECT a,
mean_udaf(b)
over (PARTITION BY a ORDER BY rowtime
ROWS BETWEEN UNBOUNDED preceding AND UNBOUNDED FOLLOWING)
FROM MyTable""")除了直接定义一个Python函数之外，还支持多种方式来定义向量化Python聚合函数。 以下示例显示了多种定义向量化Python聚合函数的方式。该函数需要两个类型为bigint的参数作为输入参数，并返回它们的最大值的和作为结果。
# 方式一：扩展基类 `AggregateFunction`
class MaxAdd(AggregateFunction):
def open(self, function_context):
mg = function_context.get_metric_group()
self.counter = mg.add_group("key", "value").counter("my_counter")
self.counter_sum = 0
def get_value(self, accumulator):
# counter
self.counter.inc(10)
self.counter_sum += 10
return accumulator[0]
def create_accumulator(self):
return []
def accumulate(self, accumulator, *args):
result = 0
for arg in args:
result += arg.max()
accumulator.append(result)
max_add = udaf(MaxAdd(), result_type=DataTypes.BIGINT(), func_type="pandas")
# 方式二：普通Python函数
@udaf(result_type=DataTypes.BIGINT(), func_type="pandas")
def max_add(i, j):
return i.max() + j.max()
# 方式三：lambda函数
max_add = udaf(lambda i, j: i.max() + j.max(), result_type=DataTypes.BIGINT(), func_type="pandas")
# 方式四：callable函数
class CallableMaxAdd(object):
def __call__(self, i, j):
return i.max() + j.max()
max_add = udaf(CallableMaxAdd(), result_type=DataTypes.BIGINT(), func_type="pandas")
# 方式五：partial函数
def partial_max_add(i, j, k):
return i.max() + j.max() + k
max_add = udaf(functools.partial(partial_max_add, k=1), result_type=DataTypes.BIGINT(), func_type="pandas")