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* Weighted Average user-defined aggregate function. */ public class UdfAggFunction extends AggregateFunction<Long, WeightedAvgAccum> { // 初始化
图2 安装Python SDK Python开发环境配置 SDK获取与安装 初始化DLI客户端 父主题： Python SDK
代码参考示例如下： public class MySink extends RichSinkFunction<Tuple2<Boolean, Row>> { // 初始化 @Override public void open(Configuration parameters
代码参考示例如下： public class MySink extends RichSinkFunction<Tuple2<Boolean, Row>> { // 初始化 @Override public void open(Configuration parameters
RAND(A) 所有数字类型 根据初始化种子A，返回一个0.0和1.0之间的随机double类型的数（包含0.0，不包含1.0）。若初始化种子相同，则返回的随机数相同。 RAND_INTEGER(A) 所有数字类型 返回一个0和A之间的随机整数（包含0，不包含A）。
RAND(A) 所有数字类型 根据初始化种子A，返回一个0.0和1.0之间的随机double类型的数（包含0.0，不包含1.0）。若初始化种子相同，则返回的随机数相同。 RAND_INTEGER(A) 所有数字类型 返回一个0和A之间的随机整数（包含0，不包含A）。
RAND(A) 所有数字类型 根据初始化种子A，返回一个0.0和1.0之间的随机double类型的数（包含0.0，不包含1.0）。若初始化种子相同，则返回的随机数相同。 RAND_INTEGER(A) 所有数字类型 返回一个0和A之间的随机整数（包含0，不包含A）。
RAND(A) 所有数字类型 根据初始化种子A，返回一个0.0和1.0之间的随机double类型的数（包含0.0，不包含1.0）。若初始化种子相同，则返回的随机数相同。 RAND_INTEGER(A) 所有数字类型 返回一个0和A之间的随机整数（包含0，不包含A）。
importorg.apache.flink.table.functions.TableFunction; importorg.apache.flink.types.Row; publicclassUdfTableFunctionextendsTableFunction<Row>{ /** *初始化操作
importorg.apache.flink.table.functions.TableFunction; importorg.apache.flink.types.Row; publicclassUdfTableFunctionextendsTableFunction<Row>{ /** *初始化操作
class PartialResult { public Long sum; } public static class VarianceEvaluator implements UDAFEvaluator { //初始化
方案二：在open里面初始化算子的时候加载文件，可以使用相对路径/绝对路径的方式 以kafka sink为例：需要加载两个文件（userData/kafka-sink.conf，userData/client.truststore.jks） 使用相对路径的配置示例： 使用相对路径：
初始化consumer/producer都是在taskmanager里执行的，所以需要获取到taskmanager对应container下truststore文件的路径，在初始化前将其引入properties中才能生效。 kafka source可以在open里引入。
INTERSECT 功能描述 INTERSECT返回多个查询结果的交集。 语法格式 1 select_statement INTERSECT select_statement; 关键字 INTERSECT：返回多个查询结果的交集，且每一个SELECT语句返回的列数必须相同，列的类型和列名不一定要相同
OVER 功能描述 窗口函数与OVER语句一起使用。OVER语句用于对数据进行分组，并对组内元素进行排序。窗口函数用于给组内的值生成序号。 语法格式 1 2 3 4 5 SELECT window_func(args) OVER ([PARTITION BY col_name,
percentile_approx percentile_approx函数用于返回组内数字列近似的第p位百分数（包括浮点数）。 命令格式 percentile_approx(DOUBLE col, p [, B]) 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 说明 col 是 数据类型为数值的列
percentlie_approx percentile_approx函数用于计算近似百分位数，适用于大数据量。先对指定列升序排列，然后取第p位百分数最靠近的值。 命令格式 percentile_approx (colname,DOUBLE p) 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选
quarter quarter函数用于返回该date所在的季度，范围为1~4。 命令格式 quarter(string date) 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明 date 是 DATE 或 STRING 代表需要处理的日期。 格式为： yyyy-mm-dd
percentile percentlie函数用于返回数值区域的百分比数值点。 命令格式 percentile(BIGINT col, p) 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 说明 col 是 数据类型为数值的列。其他类型返回NULL。 p 是 0<=P<=1,否则返回NULL
percentlie percentile函数用于计算精确百分位数，适用于小数据量。先对指定列升序排列，然后取第p位百分数的精确值。 命令格式 percentile(colname,DOUBLE p) 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明 colname 是 STRING
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