可我要的最终结果不是string,最好是通用的Row类型,这样的话下次聚合其他维度就不用重复开发UDF了。 类似我这样的需求应该其他人也会遇到吧? 功能:collect出一个Multiset即map,key是数据本身,value是数据出现的次数,可以按出现次数排序等。 输出可以是去重或不去重的Array(按出现次数排序或不排序),也可以就是map本身
目前collect函数可以输出一个Multiset即map,但要怎么按value即出现次数排序并只输出排序后的keyset,用flink sql要怎么写呢? 在 2021-12-02 09:58:28,"cyril cui" <cw68s...@gmail.com> 写道: >af里acc为个list,merge的时候合并,输出的时候 list拼成string即可 > >casel.chen <casel_c...@126.com> 于2021年12月2日周四 上午9:46写道: > >> 使用场景如下,将kafka源表通过flink sql处理成mongodb汇表存入。按照班级进行group >> by,输出对应班级所有的学生数据集合。请问用flink sql自带的collect函数能实现吗?如果能的话要怎么写sql? >> 如果不能的话要怎么写UDAF,有例子参考吗?谢谢! >> >> kafka源表: >> 班级 学号 姓名 年龄 >> 1 20001 张三 15 >> 2 20011 李四 16 >> 1 20002 王五 16 >> 2 20012 吴六 15 >> >> create table source_table ( >> class_no: INT, >> student_no: INT, >> name: STRING, >> age: INT >> ) with ( >> 'connector' = 'kafka', >> ... >> ); >> >> >> >> 通过flink sql处理输出 ==> >> >> >> mongodb目标表: >> 班级 学生信息 >> 1 [{"student_no": 20001, "name":"张三", "age": 15}, {"student_no": >> 20002, "name":"王五", "age": 16}] >> 2 [{"student_no": 20011, "name":"李四", "age": 16}, {"student_no": >> 20012, "name":"吴六", "age": 15}] >> >> create table sink_table ( >> class_no INT, >> students: ARRAY<ROW<student_no STRING, name STRING, age INT>> >> ) with ( >> 'connector' = 'mongodb', >> ... >> ); >> >>