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在SQL中使用UDF和lambda函数使用示例分析，针对这个问题，这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答，希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。
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摘要： 场景 日志服务内置了20+类SQL函数。面对用户复杂的业务场景，例如使用json来沉淀业务数据，普通的SQL函数可能就无法满足需求，需要一些用户自定义处理逻辑。为了处理json类的业务数据，我们可以采用把json展开成多行的形式进行统计分析，今天我们介绍使用UDF(lambda)的方式来编写自定义逻辑，处理json、array、map类型的数据。
日志服务内置了20+类SQL函数。面对用户复杂的业务场景，例如使用json来沉淀业务数据，普通的SQL函数可能就无法满足需求，需要一些用户自定义处理逻辑。为了处理json类的业务数据，我们可以采用把json展开成多行的形式进行统计分析，今天我们介绍使用UDF(lambda)的方式来编写自定义逻辑，处理json、array、map类型的数据。
数据样例：
__source__: 11.164.232.105
__tag__:__hostname__: vm-req-170103232316569850-tianchi111932.tc
__topic__: TestTopic_4
array_column: [1,2,3]
double_column: 1.23
map_column: {"a":1,"b":2}
text_column: 商品为了遍历每一个array元素，并且把计算所有元素的均值，我们通过reduce函数进行计算。
* | select array_column, reduce( cast( json_parse(array_column) as array(bigint)) , CAST(ROW(0.0, 0) AS ROW(sum DOUBLE, count INTEGER)) , (s,x) -> cast(row( x+ s.sum, s.count+1) as ROW(sum double, count INTEGER)), s -> IF(s.count = 0, NULL, s.sum / s.count))
reduce 函数的具体语义参考语法文档。参数分为四部分
cast( json_parse(array_column) as array(bigint)) 表示输入的数组数据
CAST(ROW(0.0, 0) AS ROW(sum DOUBLE, count INTEGER)) 定义起始状态为一个复杂的row类型，分别记录sum和count
对每一个元素，计算累加值，(s,x) -> cast(row( x+ s.sum, s.count+1) as ROW(sum double, count INTEGER)) s代表已经有的状态，x代表新输入的元素，计算结果通过cast强制定义为row类型
最后对最终状态，计算avg值，s -> IF(s.count = 0, NULL, s.sum / s.count)。s代表最终状态。
* | select sum(rows.sum ) / sum(rows.count) from( select array_column, reduce( cast( json_parse(array_column) as array(bigint)) , CAST(ROW(0.0, 0) AS ROW(sum DOUBLE, count INTEGER)) , (s,x) -> cast(row( x+ s.sum, s.count+1) as ROW(sum double, count INTEGER)), s -> s) as rows from log )
通过子查询的方式，先reduce每一行的array的sum 和count。之后在嵌套查询中，求所有行的sum和count，最后相除求avg:
关于在SQL中使用UDF和lambda函数使用示例分析问题的解答就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，如果你还有很多疑惑没有解开，可以关注创新互联行业资讯频道了解更多相关知识。