Hi Lucas,
是这样的，这个Pandas的输出类型是一列Row, 而你现在的sink需要接收的是一列BIGINT和一列INT。
你可以尝试将sql语句改成以下形式:
select orderCalc(code, amount).get(0), orderCalc(code, amount).get(1)
from `some_source`
group by TUMBLE(eventTime, INTERVAL '1' SECOND), code, amount
此外你这里实际是Pandas UDAF的用法吧，如果是的话则需要把”@udf”换成”@udaf”
Best,
Wei
> 在 2020年12月13日，13:13，Lucas <guoliubi...@foxmail.com> 写道：
>
> 使用了1.12.0的flink，3.7的python。自定义了一个pandas的UDF，定义大概如下
>
> @udf(input_types=[DataTypes.STRING(), DataTypes.FLOAT()],
> result_type=DataTypes.ROW(
> [DataTypes.FIELD('buyQtl', DataTypes.BIGINT()),
> DataTypes.FIELD('aveBuy', DataTypes.INT())),
> func_type='pandas')
> def orderCalc(code, amount):
>
> df = pd.DataFrame({'code': code, 'amount': amount})
> # pandas 数据处理后输入另一个dataframe output
> return (output['buyQtl'], output['aveBuy'])
>
>
> 定义了csv的sink如下
>
> create table csvSink (
> buyQtl BIGINT,
> aveBuy INT
> ) with (
> 'connector.type' = 'filesystem',
> 'format.type' = 'csv',
> 'connector.path' = 'e:/output'
> )
>
>
>
> 然后进行如下的操作：
>
> result_table = t_env.sql_query("""
> select orderCalc(code, amount)
> from `some_source`
> group by TUMBLE(eventTime, INTERVAL '1' SECOND), code, amount
> """)
> result_table.execute_insert("csvSink")
>
>
>
> 在执行程序的时候提示没法入库
>
> py4j.protocol.Py4JJavaError: An error occurred while calling
> o98.executeInsert.
>
> : org.apache.flink.table.api.ValidationException: Column types of query
> result and sink for registered table
> 'default_catalog.default_database.csvSink' do not match.
>
> Cause: Different number of columns.
>
>
>
> Query schema: [EXPR$0: ROW<`buyQtl` BIGINT, `aveBuy` INT >]
>
> Sink schema: [buyQtl: BIGINT, aveBuy: INT]
>
> at
> org.apache.flink.table.planner.sinks.DynamicSinkUtils.createSchemaMismatchEx
> ception(DynamicSinkUtils.java:304)
>
> at
> org.apache.flink.table.planner.sinks.DynamicSinkUtils.validateSchemaAndApply
> ImplicitCast(DynamicSinkUtils.java:134)
>
>
>
> 是UDF的输出结构不对吗，还是需要调整sink table的结构？
>
