flink-udf

Flink ユーザー定義関数（UDF）

Apache Flink 用のカスタム関数を Java で作成してデプロイし、カスタムロジックで SQL と Table API の機能を拡張します。

関数の種類

先に進む前に、ユーザーが必要としている関数の種類を確認してください。

• スカラー UDF：入力値を単一の出力値に変換します（例：カスタムハッシュ、文字列操作、計算）
• ユーザー定義テーブル関数（UDTF）：入力を複数の出力行に変換します（例：文字列の分割、配列の展開）
• プロセステーブル関数（PTF）：N 対 M のセマンティクス、管理対象の状態、タイマーを使用した高度なステートフル処理です（例：ウィンドウ処理、重複排除、ステートマシン）

要件の確認

実装方針を決めるため、（コンテキストから明らかでない場合は）次の質問をユーザーにしてください。

1. デプロイ先：Confluent Cloud またはローカル Docker のどちらですか？
2. インフラストラクチャ：新しいインフラストラクチャ（Kafka + Flink）をデプロイしますか？それとも既存のものを使用しますか？
3. 呼び出し方法：Flink SQL または Table API のどちらですか？

実装ガイドの選択

上記の回答に基づいて、適切なリファレンスファイルを読んでください。

Confluent Cloud へのデプロイ

• スカラー UDF または UDTF → references/udf-udtf-java-confluent-cloud.md を読んでください
• プロセステーブル関数（PTF） → references/ptf-java-confluent-cloud.md を読んでください

インフラストラクチャのセットアップが必要な場合は、先に references/confluent-cloud-setup.md も読んでください。

ローカル Docker へのデプロイ

• スカラー UDF または UDTF → references/udf-udtf-java-local.md を読んでください
• プロセステーブル関数（PTF） → references/ptf-java-local.md を読んでください

インフラストラクチャのセットアップが必要な場合は、先に references/local-docker-setup.md も読んでください。

実装ワークフロー

適切なリファレンスを読んだ後、次の手順に従ってください。

1. インフラストラクチャをセットアップする（必要な場合）
2. 関数のボイラープレートコードを生成する
3. ビジネスロジックを実装する
4. JAR をビルドしてパッケージ化する
5. デプロイ計画をユーザーに確認する。 リソースを変更する呼び出し（confluent flink artifact create、実行中のコンテナーへの docker cp、CREATE FUNCTION など）を行う前に、計画を提示し、明示的な承認を待ってください。次の内容を示してください。
   • アーティファクト名と JAR パス
   • 登録する関数名
   • 対象環境（Confluent Cloud の環境 + コンピュートプール ID、またはローカル Docker のコンテナー名）
   • 実行するコマンドと SQL の正確な内容 ユーザーの確認を得るまで、手順 6～7 に進まないでください。
6. アーティファクトをデプロイする
7. Flink に関数を登録する
8. サンプルデータを使って関数をテストする
9. 使用例（SQL または Table API）を提示する

コードのひな型は簡潔にし、ユーザー固有の要件に焦点を当ててください。過度な設計は避けてください。