用户自定义函数 udf_memory_limit 参数说明：控制每个数据库节点执行UDF时可用的最大物理内存量。本参数当前版本不生效，请使用FencedUDFMemoryLimit和UDFWorkerMemHardLimit参数控制fenced udf worker虚存。 该参数

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用户自定义函数 udf_memory_limit 参数说明：控制每个数据库节点执行UDF时可用的最大物理内存量。本参数当前版本不生效，请使用FencedUDFMemoryLimit和UDFWorkerMemHardLimit参数控制fenced udf worker虚存。 该参数

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什么是函数？什么是自定义函数？什么是内置函数？ 数据探索允许用户在使用SQL脚本发起任务时，在脚本中引入函数，以实现特定的功能。 其中函数包含自定义函数和内置函数两种： 自定义函数指用户通过脚本（当前暂只支持Python）自定义的函数实现，注册成功后可以重复被不同的任务引用。 内

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在FunctionGraph中开发函数。 下面以python2.7为例，函数代码需要满足如下条件： 函数代码只支持您自定义的用户数据，且它的格式为：event["user_data"]。 函数代码获取的请求参数与API网关自定义认证中的参数关系为：函数请求参数中的自定义用户数据对应API网关自定义认证中的

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部分的字符串处理函数，这类函数始终可以下推。 如果一个函数的返回结果在一个SQL语句的调用过程中，结果是相同的，那么它就是STABLE的。例如，时间相关的处理函数，它的最终显示结果可能与具体的GUC参数相关（例如控制时间显示格式的参数），这类函数都是STABLE的，此类函数仅当其

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eader的身份来源，其参数值在您调用使用该前端自定义认证的API时传入 Query中的请求参数：对应自定义认证中参数位置为Query的身份来源，其参数值在您调用使用该前端自定义认证的API时传入 您自定义的用户数据：对应自定义认证中的用户数据，其参数值在您创建自定义认证时输入

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自定义函数实现了自动的类型推导提取，通过反射从函数的类及其求值方法中派生数据类型。然而以反射方式提取数据类型并不总是成功的，比如UDTF中常见的Row类型。 由于 Flink 1.11 起引入了新的自定义函数注册接口，使用了新的自定义函数类型推断机制，因此原先1.10 重载 getResultType

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自定义函数实现了自动的类型推导提取，通过反射从函数的类及其求值方法中派生数据类型。然而以反射方式提取数据类型并不总是成功的，比如UDTF中常见的Row类型。 由于 Flink 1.11 起引入了新的自定义函数注册接口，使用了新的自定义函数类型推断机制，因此原先1.10 重载 getResultType

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点击“保存并测试”，查看函数运行结果，确认函数逻辑的正确性。 日志显示，已调用了发放设备接口，函数主要逻辑正确。至此，您已完成自定义策略函数的编写，可进行后续步骤。 后续操作 完成自定义策略函数的编写后，创建关联该函数的自定义策略实例以及设备或注册组，通过设备南向操作触发函数，将设备发放到指定目的接入点（设备接入实例）。

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自定义函数开发规范 用户在自行开发自定义函数时，函数的输入参数和输出参数需要遵守本节的开发规范。 自定义函数的编译方式请参考FunctionGraph的《开发指南》。 函数输入参数 工作流执行自定义函数时，函数输入参数的JSON格式的结构体和环境变量的定义如下： 表1 函数输入的JSON格式体

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自定义函数开发规范 Data+已下线，如果需要使用数据处理服务，可使用数据工坊 DWR。 详情请参见数据工坊 DWR。 用户在自行开发自定义函数时，函数的输入参数和输出参数需要遵守本节的开发规范。 自定义函数的编译方式请参考FunctionGraph的《开发指南》。 函数输入参数

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dotnet publish -c release -o /app # 指定新的基础镜像为mcr.microsoft.com/dotnet/aspnet:7.0，并将第二步生成的构建产物复制到新的基础镜像中 FROM mcr.microsoft.com/dotnet/aspnet:7

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自定义后端开发（函数后端） 函数后端脚本开发说明 AesUtils类说明 APIConnectResponse类说明 Base64Utils类说明 CacheUtils类说明 CipherUtils类说明 ConnectionConfig类说明 DataSourceClient类说明

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创建Hive用户自定义函数 当Hive的内置函数不能满足需要时，可以通过编写用户自定义函数UDF（User-Defined Functions）插入自己的处理代码并在查询中使用它们。 按实现方式，UDF分如下分类： 普通的UDF，用于操作单个数据行，且产生一个数据行作为输出。 用户定义聚集函数UDAF（User-Defined

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开发Impala用户自定义函数 当Impala的内置函数不能满足需要时，可以通过编写用户自定义函数UDF（User-Defined Functions）插入自己的处理代码并在查询中使用它们。 按实现方式，UDF有如下分类： 普通的UDF，用于操作单个数据行，且产生一个数据行作为输出。

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开发Impala用户自定义函数 当Impala的内置函数不能满足需要时，可以通过编写用户自定义函数UDF（User-Defined Functions）插入自己的处理代码并在查询中使用它们。 按实现方式，UDF有如下分类： 普通的UDF，用于操作单个数据行，且产生一个数据行作为输出。

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。 用户自定义函数需要用户控制函数中变量的内存、线程等资源的占用，如果控制不当可能会导致内存溢出、CPU使用高等问题。 若集群开启了Ranger鉴权，需要关闭Ranger鉴权后才能使用Python的UDF函数。 下面以编写一个AddDoublesUDF为例，说明UDF的编写和使用方法。

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SQL编辑页面，自定义配置中修改该参数值，即可达到快速修改UDF参数值的目的。 操作步骤 自定义函数中提供了可选的open(FunctionContext context)方法，FunctionContext具备参数传递功能，自定义配置项通过此对象来传递。自定义函数的参数传递操作步骤如下：

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SQL编辑页面，自定义配置中修改该参数值，即可达到快速修改UDF参数值的目的。 操作步骤 自定义函数中提供了可选的open(FunctionContext context)方法，FunctionContext具备参数传递功能，自定义配置项通过此对象来传递。自定义函数的参数传递操作步骤如下：

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开发Hive用户自定义函数 当Hive的内置函数不能满足需要时，可以通过编写用户自定义函数UDF（User-Defined Functions）插入自己的处理代码并在查询中使用它们。 按实现方式，UDF分为有如下分类： 普通的UDF，用于操作单个数据行，且产生一个数据行作为输出。

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开发Impala用户自定义函数 当Impala的内置函数不能满足需要时，可以通过编写用户自定义函数UDF（User-Defined Functions）插入自己的处理代码并在查询中使用它们。 按实现方式，UDF有如下分类： 普通的UDF，用于操作单个数据行，且产生一个数据行作为输出。

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