flink的自动类型推导：解决udf的通用类型问题

问题背景

一开始编写了一个udf函数：

public class ArrayContains extends ScalarFunction {private static final int EXIST = 1;private static final int NOT_EXIST = -1;// 第一个参数是待检查的数组，第二个参数是待验证元素是否存在于第一个参数中public static int eval(List array, List targetArray) {if (CollectionUtils.isEmpty(array)) {return NOT_EXIST;}for (Object target : targetArray) {if (array.contains(target)) {return EXIST;}}return NOT_EXIST;}

功能其实很简单：判断数组中是否包含特定内容,包含任意之一就返回1，否则返回-1

之前的参数类型都是List

然后新的需求来了：需要传入的参数类型是List

显然，我们不能新建一个udf来处理List的情况，但是如果我们简单改写为：

public class ArrayContains extends ScalarFunction {private static final int EXIST = 1;private static final int NOT_EXIST = -1;// 第一个参数是待检查的数组，第二个参数是待验证元素是否存在于第一个参数中public static int eval(List