本案例根據某電網公司的真實業務需求，通過Blink SQL+UDAF實現實時流上的差值聚合計算，通過本案例，讓讀者熟悉UDAF編寫，并理解UDAF中的方法調用關系和順序。
感謝@軍長在實現過程中的指導。筆者水平有限，若有紕漏，請批評指出。

一、客戶需求

電網公司每天采集各個用戶的電表數據（格式如下表），其中data_date為電表數據上報時間，cons_id為電表id，r1為電表度數，其他字段與計算邏輯無關，可忽略。為了后續演示方便，僅輸入cons_id=100000002的數據。

no(string)data_date(string)cons_id(string)org_no(string)r1(double)

101	20190716	100000002	35401	13.76
101	20190717	100000002	35401	14.12
101	20190718	100000002	35401	16.59
101	20190719	100000002	35401	18.89

表1：輸入數據
電網公司希望通過實時計算（Blink）對電表數據處理后，每天得到每個電表最近兩天（當天和前一天）的差值數據，結果類似如下表：

cons_id(string)data_date(string)subDegreeR1(double)

100000002	20190717	0.36
100000002	20190718	2.47
100000002	20190719	2.3

表2：期望的輸出數據

二、需求分析

根據客戶的需求，比較容易得到兩種解決方案：1、通過over窗口（2 rows over window）開窗進行差值聚合；2、通過hop窗口（sliding=1天，size=2天）進行差值聚合。
over窗口和hop窗口均是Blink支持的標準窗口，使用起來非常簡單。本需求的最大難點在于差值聚合，Blink支持SUM、MAX、MIN、AVG等內置的聚合函數，但沒有滿足業務需求的差值聚合函數，因此需要通過自定義聚合函數（UDAF）來實現。

三、UDAF開發

實時計算自定義函數開發搭建環境請參考UDX概述，在此不再贅述。本案例使用Blink2.2.7版本，下面簡要描述關鍵代碼的編寫。
完整代碼（為了方便上傳，使用了txt格式）：SubtractionUdaf.txt
1、在com.alibaba.blink.sql.udx.SubtractionUdaf包中創建一個繼承AggregateFunction類的SubtractionUdaf類。

public class SubtractionUdaf extends AggregateFunction<Double, SubtractionUdaf.Accum>

其中Double是UDAF輸出的類型，在本案例中為相鄰兩天的電表差值度數。SubtractionUdaf.Accum是內部自定義的accumulator數據結構。
2、定義accumulator數據結構，用戶保存UDAF的狀態。

public static class Accum {private long currentTime;//最新度數的上報時間private double oldDegree;//前一次度數private double newDegree;//當前最新度數private long num; //accumulator中已經計算的record數量，主要用于mergeprivate List<Tuple2<Double, Long>> listInput;//緩存所有的輸入，主要用于retract}

3、實現createAccumulator方法，初始化UDAF的accumulator

//初始化udaf的accumulatorpublic SubtractionUdaf.Accum createAccumulator() {SubtractionUdaf.Accum acc = new SubtractionUdaf.Accum();acc.currentTime = 0;acc.oldDegree = 0.0;acc.newDegree = 0.0;acc.num = 0;acc.listInput = new ArrayList<Tuple2<Double, Long>>();return acc;}

4、實現getValue方法，用于通過存放狀態的accumulator計算UDAF的結果，本案例需求是計算新舊數據兩者的差值。

public Double getValue(SubtractionUdaf.Accum accumulator) {return accumulator.newDegree - accumulator.oldDegree;}

5、實現accumulate方法，用于根據輸入數據更新UDAF存放狀態的accumulator。考慮到數據可能亂序以及可能的retract，數據數據包括了對應的度數iValue，還包括上報度數的時間（構造的事件時間ts）。

public void accumulate(SubtractionUdaf.Accum accumulator, double iValue, long ts) {System.out.println("method : accumulate" );accumulator.listInput.add(Tuple2.of(Double.valueOf(iValue),Long.valueOf(ts)));Collections.sort(accumulator.listInput,this.comparator);//按照時間排序accumulator.num ++;if(accumulator.listInput.size() == 1){accumulator.newDegree = iValue;accumulator.oldDegree = 0.0;accumulator.currentTime = ts;}else {//處理可能存在的數據亂序問題accumulator.newDegree = accumulator.listInput.get(0).f0;accumulator.currentTime = accumulator.listInput.get(0).f1;accumulator.oldDegree = accumulator.listInput.get(1).f0;}}

其中accumulator為UDAF的狀態，iValue和ts為實際的輸入數據。
注意需要處理可能存在的輸入數據亂序問題。
6、實現retract方法，用于在某些優化場景下（如使用over窗口）對retract的數據進行處理。

public void retract(SubtractionUdaf.Accum accumulator, double iValue, long ts) throws Exception{if(accumulator.listInput.contains(Tuple2.of(iValue, ts))){if(accumulator.listInput.indexOf(Tuple2.of(iValue, ts)) == 0){//retract的是最新值accumulator.listInput.remove(0);accumulator.num--;if(accumulator.listInput.isEmpty()){accumulator.currentTime = 0;accumulator.oldDegree = 0.0;accumulator.newDegree = 0.0;}else if(accumulator.listInput.size() == 1) {accumulator.currentTime = accumulator.listInput.get(0).f1;accumulator.newDegree = accumulator.listInput.get(0).f0;accumulator.oldDegree = 0.0;}else{accumulator.currentTime = accumulator.listInput.get(0).f1;accumulator.newDegree = accumulator.listInput.get(0).f0;accumulator.oldDegree = accumulator.listInput.get(1).f0;}} else if(accumulator.listInput.indexOf(Tuple2.of(iValue, ts)) == 1){//retract的是次新值accumulator.listInput.remove(1);accumulator.num--;if(accumulator.listInput.size() == 1){accumulator.oldDegree = 0.0;}else {accumulator.oldDegree = accumulator.listInput.get(1).f0;}}else {//retract的是其他值accumulator.listInput.remove(Tuple2.of(iValue, ts));accumulator.num--;}}else {throw new Exception("Cannot retract a unexist record : iValue = "+ iValue + "timestamp = "+ ts);}}

需要考慮retract的是最新的數據還是次新的數據，需要不同的邏輯處理。
7、實現merge方法，用于某些優化場景（如使用hop窗口）。

public void merge(SubtractionUdaf.Accum accumulator, Iterable<SubtractionUdaf.Accum> its) {int i = 0;System.out.println("method : merge" );System.out.println("accumulator : "+ accumulator.newDegree);System.out.println("accumulator : "+ accumulator.currentTime);for (SubtractionUdaf.Accum entry : its) {if(accumulator.currentTime < entry.currentTime){if(entry.num > 1){accumulator.currentTime = entry.currentTime;accumulator.oldDegree = entry.oldDegree;accumulator.newDegree = entry.newDegree;accumulator.num += entry.num;accumulator.listInput.addAll(entry.listInput);}else if(entry.num == 1){accumulator.currentTime = entry.currentTime;accumulator.oldDegree = accumulator.newDegree;accumulator.newDegree = entry.newDegree;accumulator.num ++;accumulator.listInput.addAll(entry.listInput);}}else{if(accumulator.num > 1){accumulator.num += entry.num;accumulator.listInput.addAll(entry.listInput);}else if(accumulator.num == 1){accumulator.oldDegree = entry.newDegree;accumulator.num += entry.num;accumulator.listInput.addAll(entry.listInput);}else if(accumulator.num == 0){accumulator.currentTime = entry.currentTime;accumulator.oldDegree = entry.oldDegree;accumulator.newDegree = entry.newDegree;accumulator.num = entry.num;accumulator.listInput.addAll(entry.listInput);}}Collections.sort(accumulator.listInput,this.comparator);System.out.println("merge : "+i);System.out.println("newDegree : "+entry.newDegree);System.out.println("oldDegree = "+entry.oldDegree);System.out.println("currentTime : "+entry.currentTime);}}

需要考慮merge的是否是比當前新的數據，需要不同的處理邏輯。
8、其他方面，考慮到需要對輸入度數按照事件時間排序，在open方法中實例化了自定義的Comparator類，對accumulator數據結構中的inputList按事件時間的降序排序。

public void open(FunctionContext context) throws Exception {//定義record的先后順序，用于listInput的排序，時間越新的record在list中越前面this.comparator = new Comparator<Tuple2<Double, Long>>() {public int compare( Tuple2<Double, Long> o1, Tuple2<Double, Long> o2) {if (Long.valueOf(o1.f1) < Long.valueOf(o2.f1)) {return 1;} else if (Long.valueOf(o1.f1) > Long.valueOf(o2.f1)) {return -1;}else {return 0;}}};}

請參考[使用IntelliJ IDEA開發自定義函數]()完成UDAF編譯、打包，并參考UDX概述完成資源的上傳和引用。

四、SQL開發及測試結果

（一）over窗口

SQL代碼如下，語法檢查、上線、啟動作業（選擇當前啟動位點）。并將表1數據上傳至datahub。

CREATE FUNCTION OverWindowSubtractionUdaf as 'com.alibaba.blink.sql.udx.SubtractionUdaf';CREATE TABLE input_dh_e_mp_read_curve (`no` VARCHAR,data_date VARCHAR,cons_id VARCHAR,org_no VARCHAR,r1 DOUBLE,ts as TO_TIMESTAMP(concat(data_date,'000000'),'yyyyMMddHHmmss'),WATERMARK wk FOR ts as withOffset(ts, 2000) ) WITH (type = 'datahub',endPoint = 'http://dh-cn-shanghai.aliyun-inc.com',roleArn='acs:ram::XXX:role/aliyunstreamdefaultrole',project = 'jszc_datahub',topic = 'input_dh_e_mp_read_curve' ); CREATE TABLE data_out(cons_id varchar,data_date varchar,subDegreeR1 DOUBLE )with(type = 'print' );INSERT into data_out SELECTcons_id,last_value(data_date) OVER (PARTITION BY cons_id ORDER BY ts ROWS BETWEEN 1 preceding AND CURRENT ROW) as data_date,OverWindowSubtractionUdaf(r1,unix_timestamp(ts)) OVER (PARTITION BY cons_id ORDER BY ts ROWS BETWEEN 1 preceding AND CURRENT ROW) as data_date FROM input_dh_e_mp_read_curve

由于使用了print connector，從對應的sink的taskmanager.out日志中可以查看到輸出如下（已忽略其他debug日志）：

task-1> (+)100000002,20190716,13.76 task-1> (+)100000002,20190717,0.35999999999999943 task-1> (+)100000002,20190718,2.4700000000000006

對比期望輸出（表2），20190717和20190718兩個窗口的數據均正確，表明業務邏輯正確，但此輸出與期望輸出有少許差異：
（1）20190716輸出為13.76，這是因為第一個over窗口只有一條數據導致的，這種數據可以在業務層過濾掉；
（2）20190719的數據沒有輸出，這是因為我們設置了watermark，測試環境下20190719之后沒有數據進來觸發20190719對應的窗口的結束。

（二）hop窗口

SQL代碼如下：語法檢查、上線、啟動作業（選擇當前啟動位點）。并將表1數據上傳至datahub。

CREATE FUNCTION HopWindowSubtractionUdaf as 'com.alibaba.blink.sql.udx.SubtractionUdaf';CREATE TABLE input_dh_e_mp_read_curve (`no` VARCHAR,data_date VARCHAR,cons_id VARCHAR,org_no VARCHAR,r1 DOUBLE,ts as TO_TIMESTAMP(concat(data_date,'000000'),'yyyyMMddHHmmss'),WATERMARK wk FOR ts as withOffset(ts, 2000) ) WITH (type = 'datahub',endPoint = 'http://dh-cn-shanghai.aliyun-inc.com',roleArn='acs:ram::XXX:role/aliyunstreamdefaultrole',project = 'jszc_datahub',topic = 'input_dh_e_mp_read_curve' ); CREATE TABLE data_out(cons_id varchar,data_date varchar,subDegreeR1 DOUBLE )with(type = 'print' ); INSERT into data_out SELECTcons_id,DATE_FORMAT(HOP_end(ts, INTERVAL '1' day,INTERVAL '2' day), 'yyyyMMdd'),HopWindowSubtractionUdaf(r1,unix_timestamp(ts)) FROM input_dh_e_mp_read_curve group by hop(ts, INTERVAL '1' day,INTERVAL '2' day),cons_id;

由于使用了print connector，從對應的sink的taskmanager.out日志中可以查看到輸出如下（已忽略其他debug日志）：

task-1> (+)100000002,20190716,13.76 task-1> (+)100000002,20190717,0.35999999999999943 task-1> (+)100000002,20190718,2.4700000000000006

對比期望輸出（表2），20190717和20190718兩個窗口的數據均正確，表明業務邏輯正確，但此輸出與期望輸出有少許差異：
（1）20190716輸出為13.76，這是因為第一個hop窗口只有一條數據導致的，這種數據可以在業務層過濾掉；
（2）20190719的數據沒有輸出，這是因為我們設置了watermark，測試環境下20190719之后沒有數據進來觸發20190719對應的窗口的結束。

五、幾點思考

1、關于UDAF內部方法的調用關系和順序

UDAF中主要有createAccumulator、getValue、accumulate、retract和merge方法，其調用關系和順序并不是完全確定，而是與Blink底層優化、Blink版本、開窗類型（如hop還是over窗口）等相關。
比較確定的是一次正常（沒有failover）的作業，createAccumulator方法只在作業啟動時調用一次，accumulate方法在每條數據輸入時調用一次，在觸發數據輸出時會調用一次getValue（并不代表只調用一次）。
而retract方法和merge方法則跟具體的優化方式或開窗類型有關，本案例中over窗口調用retract方法而不調用merge方法，hop窗口調用merge方法而不調用retract方法。
大家可以增加日志，觀察這幾個方法的調用順序，還是蠻有意思的。

2、如何知道需要實現UDAF中的哪些方法

UDAF中必須實現createAccumulator、getValue、accumulate方法，可選擇實現retract和merge方法。
一般情況下，可先實現createAccumulator、getValue、accumulate三個方法，然后編寫SQL后進行語法檢查，SQL編譯器會提示是否需要retract或merge方法。
比如，如果沒有實現retract方法，在使用over窗口時，語法檢查會報類似如下錯誤：

org.apache.flink.table.api.ValidationException: Function class 'com.alibaba.blink.sql.udx.SubtractionUdaf' does not implement at least one method named 'retract' which is public, not abstract and (in case of table functions) not static.

比如，如果沒有實現merge方法，在使用over窗口時，語法檢查會報類似如下錯誤：

org.apache.flink.table.api.ValidationException: Function class 'com.alibaba.blink.sql.udx.SubtractionUdaf' does not implement at least one method named 'merge' which is public, not abstract and (in case of table functions) not static.

3、本案例存在優化空間的地方

（1）本案例沒有考慮數據缺失的問題，比如因為某種原因（網絡問題、數據采集問題等）缺少20190717的數據。這種情況下會是什么樣的結果？大家可以自行測試下；
（2）本案例使用了一個List，然后通過Collections.sort方法進行排序，這不是很優的方法，如果用優先級隊列（priority?queue）性能應該會更好；

原文鏈接
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總結

以上是生活随笔為你收集整理的使用Blink SQL+UDAF实现差值聚合计算的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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