Hello,
这个算是个易用性的问题，我之前有创建了JIRA[1]。你现在直接用[DataTypes.STRING(),
DataTypes.STRING()]作resultType就是对的。关于input_types那个问题，实际上input_types在内部是通过上游的result_type匹配得出来的，所以你这里没对应也是对的，1.12版本将不再需要指定result_type了。
Best,
Xingbo
[1] https://issues.apache.org/jira/browse/FLINK-19138
chenxuying 于2020年9月30日周三 下午7:18写道：
> 上面最后说的splitStr = udtf(SplitStr(), DataTypes.STRING(), [DataTypes.BIGINT(),
> DataTypes.BIGINT()])需要改成这个地方splitStr = udtf(SplitStr(), DataTypes.STRING(),
> [DataTypes.STRING(), DataTypes.STRING()])udtf的第三个参数,
> 好像只要是能跟sink的字段类型对应就能运行, 但是第二个参数并不能跟source字段对应却能运行就感觉有点奇怪
> 在 2020-09-30 19:07:06，"chenxuying" 写道：
> >版本:
> >pyflink==1.0
> >apache-flink==1.11.2
> >代码如下:
> >env = StreamExecutionEnvironment.get_execution_environment()
> >env.set_parallelism(1)
> >t_env = StreamTableEnvironment.create(env)
> >t_env.get_config().get_configuration().set_string("python.fn-execution.memory.managed",
> 'true')
> >
> >
> >class SplitStr(TableFunction):
> >def eval(self, data):
> >for row in data:
> >yield row[0], row[1]
> >splitStr = udtf(
> >SplitStr(),
> >DataTypes.ARRAY(
> >DataTypes.ROW(
> >[
> >DataTypes.FIELD("name", DataTypes.STRING()),
> >DataTypes.FIELD("id", DataTypes.STRING())
> >]
> >)
> >),
> >DataTypes.ROW(
> >[
> >DataTypes.FIELD("name", DataTypes.STRING()),
> >DataTypes.FIELD("id", DataTypes.STRING())
> >]
> >)
> >)
> >t_env.register_function("splitStr", splitStr)
> >
> >
> >t_env.sql_update("""
> >CREATE TABLE mySource (
>
> >id varchar,
> >data array>
> >) WITH (
> >'connector' = 'kafka',
> >'topic' = 'mytesttopic',
> >'properties.bootstrap.servers' = '172.17.0.2:9092',
> >'properties.group.id' = 'flink-test-cxy',
> >'scan.startup.mode' = 'latest-offset',
> >'format' = 'json'
> >)
> >""")
> >t_env.sql_update("""
> >CREATE TABLE mysqlsink (
> >id varchar
> >,name varchar
> >,age varchar
> >)
> >with (
> >'connector' = 'print'
> >)
> >""")
> >t_env.sql_update("insert into mysqlsink select id,name,age from mySource
> ,LATERAL TABLE(splitStr(data)) as T(name, age)")
> >t_env.execute("test")
> >
> >
> >最终报错
> >TypeError: Invalid result_type: result_type should be DataType but
> contains RowField(name, VARCHAR)
> >报错的地方是
> >File
> "C:\Users\xuyin\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\pyflink\table\udf.py",
> line 264, in __init__
> >
> >
> >def __init__(self, func, input_types, result_types, deterministic=None,
> name=None):
> >super(UserDefinedTableFunctionWrapper, self).__init__(
> >func, input_types, deterministic, name)
> >
> >
> >if not isinstance(result_types, collections.Iterable):
> >result_types = [result_types]
> >
> >
> >for result_type in result_types:
> >if not isinstance(result_type, DataType):
> >raise TypeError(
> >"Invalid result_type: result_type should be DataType but contains
> {}".format(
> >result_type))
> >
> >
> >self._result_types = result_types
> >self._judtf_placeholder = None
> >
> >
> >断点中可以看到result_types是对应着ROW里面的FIELD数组,所以报错了,这个是bug吗
> >
> >
> >另外的,假如我在
> >上面在创建udtf的时候,如果这样写
> >splitStr = udtf(SplitStr(), DataTypes.STRING(), [DataTypes.BIGINT(),
> DataTypes.BIGINT()])
> >却可以正常运行,但是显然类型跟我实际运行的不对应
>
