PyFlink 教程(二):PyFlink Table API - Python 自定义函数

PyFlink 教程(二):PyFlink Table API - Python 自定义函数
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Python 自定义函数是 PyFlink Table API 中最重要的功能之一,其允许用户在 PyFlink Table API 中使用 Python 语言开发的自定义函数,极大地拓宽了 Python Table API 的使用范围。
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PyFlink 教程(二):PyFlink Table API - Python 自定义函数

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Python 自定义函数是 PyFlink Table API 中最重要的功能之一,其允许用户在 PyFlink Table API 中使用 Python 语言开发的自定义函数,极大地拓宽了 Python Table API 的使用范围。

背景

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Python 自定义函数是 PyFlink Table API 中最重要的功能之一,其允许用户在 PyFlink Table API 中使用 Python 语言开发的自定义函数,极大地拓宽了 Python Table API 的使用范围。

目前 Python 自定义函数的功能已经非常完善,支持多种类型的自定义函数,比如 UDF(scalar function)、UDTF(table function)、UDAF(aggregate function),UDTAF(table aggregate function,1.13 支持)、Panda UDF、Pandas UDAF 等。接下来,我们详细介绍一下如何在 PyFlink Table API 作业中使用 Python 自定义函数。

Python 自定义函数基础

根据输入 / 输出数据的行数,Flink Table API & SQL 中,自定义函数可以分为以下几类:

自定义函数 Single Row Input Multiple Row Input
Single Row Output ScalarFunction AggregateFunction
Multiple Row Output TableFunction TableAggregateFunction

PyFlink 针对以上四种类型的自定义函数都提供了支持,接下来,我们分别看一下每种类型的自定义函数如何使用。

Python UDF

Python UDF,即 Python ScalarFunction,针对每一条输入数据,仅产生一条输出数据。比如以下示例,展示了通过多种方式,来定义名字为 "sub_string" 的 Python UDF:

from pyflink.table.udf import udf, FunctionContext, ScalarFunction
from pyflink.table import DataTypes

方式一:
@udf(result_type=DataTypes.STRING())
def sub_string(s: str, begin: int, end: int):
    return s[begin:end]

方式二:
sub_string = udf(lambda s, begin, end: s[begin:end], result_type=DataTypes.STRING())

方式三:
class SubString(object):
    def __call__(self, s: str, begin: int, end: int):
        return s[begin:end]

sub_string = udf(SubString(), result_type=DataTypes.STRING())

方式四:
def sub_string(s: str, begin: int, end: int):
    return s[begin:end]

sub_string_begin_1 = udf(functools.partial(sub_string, begin=1), result_type=DataTypes.STRING())

方式五:
class SubString(ScalarFunction):
    def open(self, function_context: FunctionContext):
        pass

    def eval(self, s: str, begin: int, end: int):
        return s[begin:end]

sub_string = udf(SubString(), result_type=DataTypes.STRING())

说明:

  • 需要通过名字为 “ udf ” 的装饰器,声明这是一个 scalar function;
  • 需要通过装饰器中的 result_type 参数,声明 scalar function 的结果类型;
  • 上述方式五,通过继承 ScalarFunction 的方式来定义 Python UDF 有以下用处:
    • ScalarFunction 的基类 UserDefinedFunction 中定义了一个 open 方法,该方法只在作业初始化时执行一次,因此可以利用该方法,做一些初始化工作,比如加载机器学习模型、连接外部服务等。
    • 此外,还可以通过 open 方法中的 function_context 参数,注册及使用 metrics。
env_settings = EnvironmentSettings.new_instance().in_streaming_mode().use_blink_planner().build()
t_env = StreamTableEnvironment.create(environment_settings=env_settings)

table = t_env.from_elements([("hello", 1), ("world", 2), ("flink", 3)], ['a', 'b'])
table.select(sub_string(table.a, 1, 3))

Python UDTF

Python UDTF,即 Python TableFunction,针对每一条输入数据,Python UDTF 可以产生 0 条、1 条或者多条输出数据,此外,一条输出数据可以包含多个列。比如以下示例,定义了一个名字为 split 的Python UDF,以指定字符串为分隔符,将输入字符串切分成两个字符串:

from pyflink.table.udf import udtf
from pyflink.table import DataTypes

@udtf(result_types=[DataTypes.STRING(), DataTypes.STRING()])
def split(s: str, sep: str):
    splits = s.split(sep)
    yield splits[0], splits[1]

说明:

  • 需要通过名字为 “ udtf ” 的装饰器,声明这是一个 table function;
  • 需要通过装饰器中的 result_types 参数,声明 table function 的结果类型。由于 table function 每条输出可以包含多个列,result_types 需要指定所有输出列的类型;
  • Python UDTF 的定义,也支持 Python UDF 章节中所列出的多种定义方式,这里只展示了其中一种。

定义完 Python UDTF 之后,可以直接在 Python Table API 中使用:

env_settings = EnvironmentSettings.new_instance().in_streaming_mode().use_blink_planner().build()
t_env = StreamTableEnvironment.create(environment_settings=env_settings)

table = t_env.from_elements([("hello|word", 1), ("abc|def", 2)], ['a', 'b'])

table.join_lateral(split(table.a, '|').alias("c1, c2"))
table.left_outer_join_lateral(split(table.a, '|').alias("c1, c2"))

Python UDAF

Python UDAF,即 Python AggregateFunction。Python UDAF 用来针对一组数据进行聚合运算,比如同一个 window 下的多条数据、或者同一个 key 下的多条数据等。针对同一组输入数据,Python AggregateFunction 产生一条输出数据。比如以下示例,定义了一个名字为 weighted_avg 的 Python UDAF:

from pyflink.common import Row
from pyflink.table import AggregateFunction, DataTypes
from pyflink.table.udf import udaf


class WeightedAvg(AggregateFunction):

    def create_accumulator(self):
        # Row(sum, count)
        return Row(0, 0)

    def get_value(self, accumulator: Row) -> float:
        if accumulator[1] == 0:
            return 0
        else:
            return accumulator[0] / accumulator[1]

    def accumulate(self, accumulator: Row, value, weight):
        accumulator[0] += value * weight
        accumulator[1] += weight

    def retract(self, accumulator: Row, value, weight):
        accumulator[0] -= value * weight
        accumulator[1] -= weight


weighted_avg = udaf(f=WeightedAvg(),
                    result_type=DataTypes.DOUBLE(),
                    accumulator_type=DataTypes.ROW([
                        DataTypes.FIELD("f0", DataTypes.BIGINT()),
                        DataTypes.FIELD("f1", DataTypes.BIGINT())]))

说明:

  • 需要通过名字为 “ udaf ” 的装饰器,声明这是一个 aggregate function,
  • 需要分别通过装饰器中的 result_type 及 accumulator_type 参数,声明 aggregate function 的结果类型及 accumulator 类型;
  • create_accumulator,get_value 和 accumulate 这 3 个方法必须要定义,retract 方法可以根据需要定义,详细信息可以参见 Flink 官方文档 [1];需要注意的是,由于必须定义 create_accumulator,get_value 和 accumulate 这 3 个方法,Python UDAF 只能通过继承AggregateFunction 的方式进行定义(Pandas UDAF 没有这方面的限制)。

定义完 Python UDAF 之后,可以在 Python Table API 中这样使用:

env_settings = EnvironmentSettings.new_instance().in_streaming_mode().use_blink_planner().build()
t_env = StreamTableEnvironment.create(environment_settings=env_settings)

t = t_env.from_elements([(1, 2, "Lee"), (3, 4, "Jay"), (5, 6, "Jay"), (7, 8, "Lee")],
                        ["value", "count", "name"])

t.group_by(t.name).select(weighted_avg(t.value, t.count).alias("avg"))

Python UDTAF

Python UDTAF,即 Python TableAggregateFunction。Python UDTAF 用来针对一组数据进行聚合运算,比如同一个 window 下的多条数据、或者同一个 key 下的多条数据等,与 Python UDAF 不同的是,针对同一组输入数据,Python UDTAF 可以产生 0 条、1 条、甚至多条输出数据。

以下示例,定义了一个名字为 Top2 的 Python UDTAF:

from pyflink.common import Row
from pyflink.table import DataTypes
from pyflink.table.udf import udtaf, TableAggregateFunction

class Top2(TableAggregateFunction):

    def create_accumulator(self):
        # 存储当前最大的两个值
        return [None, None]

    def accumulate(self, accumulator, input_row):
        if input_row[0] is not None:
            # 新的输入值最大
            if accumulator[0] is None or input_row[0] > accumulator[0]:
                accumulator[1] = accumulator[0]
                accumulator[0] = input_row[0]
            # 新的输入值次大
            elif accumulator[1] is None or input_row[0] > accumulator[1]:
                accumulator[1] = input_row[0]

    def emit_value(self, accumulator): 
        yield Row(accumulator[0])
        if accumulator[1] is not None:
            yield Row(accumulator[1])

top2 = udtaf(f=Top2(),
             result_type=DataTypes.ROW([DataTypes.FIELD("a", DataTypes.BIGINT())]),
             accumulator_type=DataTypes.ARRAY(DataTypes.BIGINT()))

说明:

  • Python UDTAF 功能是 Flink 1.13 之后支持的新功能;
  • create_accumulator,accumulate 和 emit_value 这 3 个方法必须定义,此外 TableAggregateFunction 中支持 retract、merge 等方法,可以根据需要选择是否定义,详细信息可以参见 Flink 官方文档[2]。

定义完 Python UDTAF 之后,可以在 Python Table API 中这样使用:

env_settings = EnvironmentSettings.new_instance().in_streaming_mode().use_blink_planner().build()
t_env = StreamTableEnvironment.create(environment_settings=env_settings)

t = t_env.from_elements([(1, 'Hi', 'Hello'),
                         (3, 'Hi', 'hi'),
                         (5, 'Hi2', 'hi'),
                         (2, 'Hi', 'Hello'),
                         (7, 'Hi', 'Hello')],
                        ['a', 'b', 'c'])

t_env.execute_sql("""
       CREATE TABLE my_sink (
         word VARCHAR,
         `sum` BIGINT
       ) WITH (
         'connector' = 'print'
       )
    """)

result = t.group_by(t.b).flat_aggregate(top2).select("b, a").execute_insert("my_sink")

# 1)等待作业执行结束,用于local执行,否则可能作业尚未执行结束,该脚本已退出,会导致minicluster过早退出
# 2)当作业通过detach模式往remote集群提交时,比如YARN/Standalone/K8s等,需要移除该方法
result.wait()

当执行以上程序,可以看到类似如下输出:

11> +I[Hi, 7]
10> +I[Hi2, 5]
11> +I[Hi, 3]

说明:

  • Python UDTAF 只能用于 Table API,不能用于 SQL 语句中;
  • flat_aggregate 的结果包含了原始的 grouping 列以及 UDTAF(top 2)的输出,因此,可以在 select 中访问列 “ b ”。

Python 自定义函数进阶

在纯 SQL 作业中使用 Python 自定义函数

Flink SQL 中的 CREATE FUNCTION 语句支持注册 Python 自定义函数,因此用户除了可以在 PyFlink Table API 作业中使用 Python 自定义函数之外,还可以在纯 SQL 作业中使用 Python 自定义函数。

CREATE TEMPORARY FUNCTION sub_string AS 'test_udf.sub_string' LANGUAGE PYTHON

CREATE TABLE source (
  a VARCHAR
) WITH (
  'connector' = 'datagen'
);

CREATE TABLE sink (
  a VARCHAR
) WITH (
  'connector' = 'print'
);

INSERT INTO sink
SELECT sub_string(a, 1, 3)
FROM source;

在 Java 作业中使用 Python 自定义函数

用户可以通过 DDL 的方式注册 Python 自定义函数,这意味着,用户也可以在 Java Table API 作业中使用 Python 自定义函数,比如:

TableEnvironment tEnv = TableEnvironment.create(
            EnvironmentSettings.newInstance().useBlinkPlanner().inBatchMode().build());
tEnv.executeSql("CREATE TEMPORARY FUNCTION sub_string AS 'test_udf.sub_string' LANGUAGE PYTHON");
tEnv.createTemporaryView("source", tEnv.fromValues("hello", "world", "flink").as("a"));
tEnv.executeSql("SELECT sub_string(a) FROM source").collect();

详细示例可以参见 PyFlink Playground [3]。

该功能的一个重要用处是将 Java 算子与 Python 算子混用。用户可以使用 Java 语言来开发绝大部分的作业逻辑,当作业逻辑中的某些部分必须使用 Python 语言来编写时,可以通过如上方式来调用使用 Python 语言编写的自定义函数。

如果是 DataStream 作业,可以先将 DataStream 转换成 Table,然后再通过上述方式,调用 Python 语言编写的自定义函数。

依赖管理

在 Python 自定义函数中访问第三方 Python 库是非常常见的需求,另外,在机器学习预测场景中,用户也可能需要在 Python 自定义函数中加载一个机器学习模型。当我们通过 local 模式执行 PyFlink 作业时,可以将第三方 Python 库安装在本地 Python 环境中,或者将机器学习模型下载到本地;然而当我们将 PyFlink 作业提交到远程执行的时候,这也可能会出现一些问题:

  • 第三方 Python 库如何被 Python 自定义函数访问。不同的作业,对于 Python 库的版本要求是不一样的,将第三方 Python 库预安装到集群的 Python 环境中,只适用于安装一些公共的依赖,不能解决不同作业对于 Python 依赖个性化的需求;
  • 机器学习模型或者数据文件,如何分发到集群节点,并最终被 Python 自定义函数访问。

除此之外,依赖可能还包括 JAR 包等,PyFlink 中针对各种依赖提供了多种解决方案:

依赖类型 解决方案 用途描述 示例(flink run)
flink run参数 配置项 API
作业入口文件 -py / --python 指定作业的入口文件,只能是.py文件 -py file:///path/to/table_api_demo.py
作业入口entry module -pym / --pyModule 指定作业的entry module,功能和--python类似,可用于当作业的Python文件为zip包等情况,无法通过--python指定的时候,相比--python来说,更通用 -pym table_api_demo-pyfs file:///path/to/table_api_demo.py
Python三方库文件 -pyfs / --pyFiles python.files add_python_file 指定一个到多个Python文件(.py/.zip/.whl等,逗号分割),这些Python文件在作业执行时,会放到Python进程的PYTHONPATH中,可以在Python自定义函数中直接访问 -pyfs file:///path/to/table_api_demo.py,file:///path/to/deps.zip
存档文件 -pyarch /--pyArchives python.archives add_python_archive 指定一个到多个存档文件(逗号分割),这些存档文件,在作业执行的时候,会被解压,并放到Python进程的工作目录,可以通过相对路径的方式进行访问 -pyarchfile:///path/to/venv.zip
Python解释器路径 -pyexec / --pyExecutable python.executable set_python_executable 指定作业执行时,所使用的Python解释器路径 -pyarchfile:///path/to/venv.zip-pyexec venv.zip/venv/bin/python3
requirements文件 -pyreq / --pyRequirements python.requirements set_python_requirements 指定requirements文件,requirements文件中定义了作业的Python三方库依赖,作业执行时,会根据requirements的内容,通过pip安装相关依赖 -pyreq requirements.txt
JAR包 pipeline.classpaths,pipeline.jars 没有专门的API,可以通过configuration的set_string方法设置 指定作业依赖的JAR包,通常用于指定connector JAR包

说明:

  • 需要注意的是,Python UDF 的实现所在的文件,也需要在作业执行的时候,作为依赖文件上传;
  • 可以通过合用 “存档文件” 与 “ Python 解释器路径”,指定作业使用上传的 Python 虚拟环境来执行,比如:
table_env.add_python_archive("/path/to/py_env.zip")

# 指定使用py_env.zip包中带的python来执行用户自定义函数,必须通过相对路径来指定
table_env.get_config().set_python_executable("py_env.zip/py_env/bin/python")
  • 推荐用户使用 conda 来构建 Python 虚拟环境,conda 构建的 Python 虚拟环境包含了执行 Python 所需的绝大多数底层库,可以极大地避免当本地环境与集群环境不一样时,所构建的 Python 虚拟环境在集群执行时,缺少各种底层依赖库的问题。关于如何使用 conda 构建的 Python 虚拟环境,可以参考阿里云 VVP 文档中 “使用 Python 三方包” 章节的介绍 [4]
  • 有些 Python 三方库需要安装才能使用,即并非 ”将其下载下来就可以直接放到 PYTHONPATH 中引用“,针对这种类型的 Python 三方库,有两种解决方案:
    • 将其安装在 Python 虚拟环境之中,指定作业运行使用所构建的 Python 虚拟环境;
    • 找一台与集群环境相同的机器(或 docker),安装所需的 Python 三方库,然后将安装文件打包。该方式相对于 Python 虚拟环境来说,打包文件比较小。详情可以参考阿里云 VVP 文档中 “使用自定义的 Python 虚拟环境” 章节的介绍 [5]。

调试

PyFlink 支持用户通过远程调试的方式,来调试 Python 自定义函数,具体方法可以参见文章 “如何从 0 到 1 开发 PyFlink API 作业” [6] 中 “远程调试” 章节的介绍。

另外,用户还可以在 Python 自定义函数中,通过 logging 的方式,打印日志。需要注意的是,日志输出需要在 TaskManager 的日志文件中查看,而不是当前 console。具体使用方式,请参见 “如何从 0 到 1 开发 PyFlink API 作业” [6] 中 “自定义日志” 章节的介绍。需要注意的是,当通过 local 方式运行作业的时候,TM 的日志位于 PyFlink 的安装目录,比如:

>>> import pyflink

['/Users/dianfu/venv/pyflink-usecases/lib/python3.8/site-packages/pyflink']

调优

Python 自定义函数的性能在很大程度上取决于 Python 自定义函数自身的实现,如果遇到性能问题,您首先需要想办法尽可能优化 Python 自定义函数的实现。

除此之外,Python 自定义函数的性能也受以下参数取值的影响。

参数 说明
python.fn-execution.bundle.size Python自定义函数的执行是异步的,在作业执行过程中,Java算子将数据异步发送给Python进程进行处理。Java算子在将数据发送给Python进程之前,会先将数据缓存起来,到达一定阈值之后,再发送给Python进程。python.fn-execution.bundle.size参数可用来控制可缓存的数据最大条数,默认值为100000。
python.fn-execution.bundle.time 用来控制数据的最大缓存时间。当缓存的数据条数到达python.fn-execution.bundle.size定义的阈值或缓存时间到达python.fn-execution.bundle.time定义的阈值时,会触发缓存数据的计算。默认值为1000,单位是毫秒。
python.fn-execution.arrow.batch.size 用来控制当使用Pandas UDF时,一个arrow batch可容纳的数据最大条数,默认值为10000。说明 python.fn-execution.arrow.batch.size参数值不能大于python.fn-execution.bundle.size参数值。

说明:

  • checkpoint 时,会触发缓存数据的计算,因此当上述参数配置的值过大时,可能会导致checkpoint 时需要处理过多的数据,从而导致 checkpoint 时间过长,甚至会导致 checkpoint 失败。当遇到作业的 checkpoint 时间比较长的问题时,可以尝试减少上述参数的取值。

常见问题

1)Python 自定义函数的实际返回值类型与 result_type 中声明的类型不一致,该问题会导致 Java 算子在收到 Python 自定义函数的执行结果,进行反序列化时报错,错误堆栈类似:

Caused by: java.io.EOFException
    at java.io.DataInputStream.readInt(DataInputStream.java:392) ~[?:1.8.0_261]
    at org.apache.flink.table.runtime.typeutils.StringDataSerializer.deserializeInternal(StringDataSerializer.java:91) ~[flink-table-blink_2.11-1.12.0.jar:1.12.0]
    at org.apache.flink.table.runtime.typeutils.StringDataSerializer.deserialize(StringDataSerializer.java:87) ~[flink-table-blink_2.11-1.12.0.jar:1.12.0]
    at org.apache.flink.table.runtime.typeutils.StringDataSerializer.deserialize(StringDataSerializer.java:36) ~[flink-table-blink_2.11-1.12.0.jar:1.12.0]
    at org.apache.flink.table.runtime.typeutils.serializers.python.MapDataSerializer.deserializeInternal(MapDataSerializer.java:124) ~[flink-python_2.11-1.12.0.jar:1.12.0]
    at org.apache.flink.table.runtime.typeutils.serializers.python.MapDataSerializer.deserialize(MapDataSerializer.java:107) ~[flink-python_2.11-1.12.0.jar:1.12.0]
    at org.apache.flink.table.runtime.typeutils.serializers.python.MapDataSerializer.deserialize(MapDataSerializer.java:46) ~[flink-python_2.11-1.12.0.jar:1.12.0]
    at org.apache.flink.table.runtime.typeutils.serializers.python.RowDataSerializer.deserialize(RowDataSerializer.java:104) ~[flink-python_2.11-1.12.0.jar:1.12.0]
    at org.apache.flink.table.runtime.typeutils.serializers.python.RowDataSerializer.deserialize(RowDataSerializer.java:49) ~[flink-python_2.11-1.12.0.jar:1.12.0]
    at org.apache.flink.table.runtime.operators.python.scalar.RowDataPythonScalarFunctionOperator.emitResult(RowDataPythonScalarFunctionOperator.java:84) ~[flink-python_2.11-1.12.0.jar:1.12.0]

2)在 Python 自定义函数的 init 方法里实例化了一个不能被 cloudpickle 序列化的对象。

在提交作业的时候,PyFlink 会通过 cloudpickle 序列化 Python 自定义函数,若 Python 自定义函数包含不能被 cloudpickle 序列化的对象,则会遇到类似错误:TypeError: can't pickle xxx,可以将这种变量放在 open 方法里初始化。

3)在 Python 自定义函数的 init 方法里 load 一个非常大的数据文件。

由于在提交作业的时候,PyFlink 会通过 cloudpickle 序列化 Python 自定义函数,若在 init 方法里 load 一个非常大的数据文件,则整个数据文件都会被序列化并作为 Python 自定义函数实现的一部分,若数据文件非常大,可能会导致作业执行失败,可以将 load 数据文件的操作放在 open 方法里执行。

4)客户端 Python 环境与集群端 Python 环境不一致,比如 Python 版本不一致、PyFlink 版本不一致(大版本需要保持一致,比如都为 1.12.x)等。

总结

在这篇文章中,我们主要介绍了各种 Python 自定义函数的定义及使用方式,以及 Python 依赖管理、 Python 自定义函数调试及调优等方面的信息,希望可以帮助用户了解 Python 自定义函数。接下来,我们会继续推出 PyFlink 系列文章,帮助 PyFlink 用户深入了解 PyFlink 中各种功能、应用场景、最佳实践等。

另外,阿里云实时计算生态团队长期招聘优秀大数据人才(包括实习+社招),我们的工作包括:

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此外,也欢迎大家加入 “PyFlink交流群”,交流 PyFlink 相关的问题。

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引用链接

[1] https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.12/dev/python/table-api-users-guide/udfs/python_udfs.html#aggregate-functions

[2] https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.13/docs/dev/python/table/udfs/python_udfs/#table-aggregate-functions

[3] https://github.com/pyflink/playgrounds#7-python-udf-used-in-java-table-api-jobs

[4] https://help.aliyun.com/document_detail/207351.html?spm=a2c4g.11186623.6.687.1fe76f50loCz96#title-09r-29j-9d7

[5] https://help.aliyun.com/document_detail/207351.html?spm=a2c4g.11186623.6.687.4b18419aCuhgmq#title-r01-50c-j82

[6] https://mp.weixin.qq.com/s/GyFTjQl6ch8jc733mpCP7Q


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