UDTF（User Defined Table-Valued Functions）和UDF（User Defined Functions）在Flink和其他数据处理系统中有着明显的区别，主要体现在以下几个方面：

输出类型：

1. UDF：
   • UDF是用户定义的标量函数。
   • 它接收一个或多个标量值作为输入，并返回一个标量值作为输出。
2. UDTF：
   • UDTF是用户定义的表值函数。
   • 它接收一个或多个标量值作为输入，但可以返回多行数据（即多个标量值的组合）作为输出。

使用场景：

1. UDF：
   • 适用于需要处理并返回单个结果的场景，例如，计算字符串长度、进行数学运算等。
2. UDTF：
   • 适用于需要将单个输入拆分成多个输出的场景，例如，解析复杂的数据结构、将字符串拆分成单词等。

如何定义：

1. UDF：
   • UDF通常通过定义一个类并实现一个或多个方法（例如eval）来创建。
   • 输出结果通过return语句返回。
2. UDTF：
   • UDTF也是通过定义一个类来创建，但需要实现eval方法。
   • 输出结果通过yield语句产生，而不是return。

输出数据的结构：

1. UDF：
   • 输出是一个标量值，其类型在定义UDF时指定。
2. UDTF：
   • 输出是一个表（或行的集合），其结构（schema）在定义UDTF时指定。

示例：

UDF示例：

from pyflink.table import DataTypes
from pyflink.table.udf import udf
@udf(result_type=DataTypes.INT())
def length_udf(s: str) -> int:return len(s)

UDTF示例：

from pyflink.table import DataTypes
from pyflink.table.udf import udtf
@udtf(output_types=[DataTypes.INT(), DataTypes.STRING()])
class SplitStringUDTF:def eval(self, string):for i, c in enumerate(string):yield i, c

总结来说，UDF和UDTF的主要区别在于它们的输出类型和使用场景。UDF返回单个标量值，而UDTF返回多行数据。这使得UDTF在处理需要拆分和转换数据为多行结果的情况时非常有用。