Hi tison,
我不是很清楚我是否理解了你的问题，我先尝试解释一下，如果没有解释清楚，你可以再细化一下你的问题。
这个代码生成的过程整体是这样子的：
1. 不管是SQL，还是Table API，在经过前面的各种处理之后，都会转成逻辑执行计划；
2. 逻辑执行计划会经过优化，然后转成物理执行计划
3. 物理执行计划优化后，会翻译到Transformations（也就是DataStream里面的概念）
3.1. 在翻译过程中，就是代码生成参与的地方。我理解这里最主要的生成其实是表达式，这里面就包含了各种内置函数、UDF等
3.2.
如果从SQL的处理流程来讲，这里应该是就这一次代码生成的阶段；但是对于里面的各个函数来讲，他们分别属于不同的表达式，所以每个函数对应的call都会都一遍代码生成。
3.3 然后如果是同一个函数，在多个不同的物理执行算子里面出现，他们是互相不相关的。也就是会被生成多次。
tison <
[hidden email]> 于2020年5月16日周六 下午11:17写道：
> Hi Benchao,
>
> 我想搭车问一下这个代码生成是全局仅一次还是每个 call 都会走一遍流程？或者是其他策略。
>
> Best,
> tison.
>
>
> Benchao Li <
[hidden email]> 于2020年5月16日周六 下午9:50写道：
>
> > Hi，
> >
> > Flink内置函数的实现方式跟udf不太一样，很多函数是直接用的代码生成来做的。
> >
> > 下面是以blink planner为例，大概说下流程：
> > 1. FlinkSqlOperatorTable 这个类里面放的是内置函数表，这个表会被calcite parse
> > SQL的时候用到，直接把这些函数识别为具体的某个函数定义。
> > 2.
> >
> >
> 然后再代码生成阶段，会识别到这些函数，根据不同的函数定义，生成不同的函数实现调用。这部分你可以直接看下`org.apache.flink.table.planner.codegen.calls`这个package下的代码。
> > 3. 上面第2条说的主要是scalar function的生成方式，agg
> >
> >
> function还要特殊一点，这部分可以参考下`org.apache.flink.table.planner.functions.aggfunctions`这个package下的代码。
> >
> >
> > venn <
[hidden email]> 于2020年5月16日周六 下午3:53写道：
> >
> > > 各位大佬，请问下，flink 内置的 udf 的源码在什么位置，还有在哪里完成的函数注
> > > 册？ 非常感谢各位大佬回复
> > >
> > >
> > >
> > > Thanks a lot !
> > >
> > >
> > >
> > >
> >
> > --
> >
> > Benchao Li
> > School of Electronics Engineering and Computer Science, Peking University
> > Tel:+86-15650713730
> > Email:
[hidden email];
[hidden email]
> >
>
--
Benchao Li
School of Electronics Engineering and Computer Science, Peking University
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