fix udf User-defined-function_apache.md (#1051)

Author: leto-b

src/zh/UserGuide/Master/Tree/User-Manual/User-defined-function_apache.md

@@ -308,7 +308,7 @@ void beforeStart(UDFParameters parameters, UDTFConfigurations configurations) th
 | ------------------------------- | ------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------ |
 | MappableRowByRowStrategy                | 自定义标量函数<br>框架会为每一行原始数据输入调用一次`transform`方法，输入 k 列时间序列 1 行数据，输出 1 列时间序列 1 行数据，可用于标量函数出现的任何子句和表达式中，如select子句、where子句等。 | void transform(Column[] columns, ColumnBuilder builder) throws ExceptionObject transform(Row row) throws Exception |
 | RowByRowAccessStrategy          | 自定义时间序列生成函数，逐行地处理原始数据。<br>框架会为每一行原始数据输入调用一次`transform`方法，输入 k 列时间序列 1 行数据，输出 1 列时间序列 n 行数据。<br> 当输入一个序列时，该行就作为输入序列的一个数据点。<br> 当输入多个序列时，输入序列按时间对齐后，每一行作为的输入序列的一个数据点。<br>（一行数据中，可能存在某一列为`null`值，但不会全部都是`null`） | void transform(Row row, PointCollector collector) throws Exception |
-| SlidingTimeWindowAccessStrategy | 自定义时间序列生成函数，以滑动时间窗口的方式处理原始数据。<br>框架会为每一个原始数据输入窗口调用一次`transform`方法，输入 k 列时间序列 m 行数据，输出 1 列时间序列 n 行数据。<br>一个窗口可能存在多行数据，输入序列按时间对齐后，每个窗口作为的输入序列的一个数据点。 <br>（每个窗口可能存在 i 行，每行数据可能存在某一列为`null`值，但不会全部都是`null`） | void transform(RowWindow rowWindow, PointCollector collector) throws Exception |
+| SlidingTimeWindowAccessStrategy | 自定义时间序列生成函数，以滑动时间窗口的方式处理原始数据。<br>框架会为每一个原始数据输入窗口调用一次`transform`方法，输入 k 列时间序列 m 行数据，输出 1 列时间序列 n 行数据。<br>一个窗口可能存在多行数据，输入序列按时间对齐后，每个窗口作为输入序列的一个数据点。 <br>（每个窗口可能存在 i 行，每行数据可能存在某一列为`null`值，但不会全部都是`null`） | void transform(RowWindow rowWindow, PointCollector collector) throws Exception |
 | SlidingSizeWindowAccessStrategy | 自定义时间序列生成函数，以固定行数的方式处理原始数据，即每个数据处理窗口都会包含固定行数的数据（最后一个窗口除外）。<br>框架会为每一个原始数据输入窗口调用一次`transform`方法，输入 k 列时间序列 m 行数据，输出 1 列时间序列 n 行数据。<br>一个窗口可能存在多行数据，输入序列按时间对齐后，每个窗口作为的输入序列的一个数据点。 <br>（每个窗口可能存在 i 行，每行数据可能存在某一列为`null`值，但不会全部都是`null`） | void transform(RowWindow rowWindow, PointCollector collector) throws Exception |
 | SessionTimeWindowAccessStrategy | 自定义时间序列生成函数，以会话窗口的方式处理原始数据。<br>框架会为每一个原始数据输入窗口调用一次`transform`方法，输入 k 列时间序列 m 行数据，输出 1 列时间序列 n 行数据。<br>一个窗口可能存在多行数据，输入序列按时间对齐后，每个窗口作为的输入序列的一个数据点。<br> （每个窗口可能存在 i 行，每行数据可能存在某一列为`null`值，但不会全部都是`null`） | void transform(RowWindow rowWindow, PointCollector collector) throws Exception |
 | StateWindowAccessStrategy       | 自定义时间序列生成函数，以状态窗口的方式处理原始数据。<br>框架会为每一个原始数据输入窗口调用一次`transform`方法，输入 1 列时间序列 m 行数据，输出 1 列时间序列 n 行数据。<br>一个窗口可能存在多行数据，目前仅支持对一个物理量也就是一列数据进行开窗。 | void transform(RowWindow rowWindow, PointCollector collector) throws Exception |

src/zh/UserGuide/Master/Tree/User-Manual/User-defined-function_timecho.md

@@ -308,7 +308,7 @@ void beforeStart(UDFParameters parameters, UDTFConfigurations configurations) th
 | ------------------------------- | ------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------ |
 | MappableRowByRowStrategy                | 自定义标量函数<br>框架会为每一行原始数据输入调用一次`transform`方法，输入 k 列时间序列 1 行数据，输出 1 列时间序列 1 行数据，可用于标量函数出现的任何子句和表达式中，如select子句、where子句等。 | void transform(Column[] columns, ColumnBuilder builder) throws ExceptionObject transform(Row row) throws Exception |
 | RowByRowAccessStrategy          | 自定义时间序列生成函数，逐行地处理原始数据。<br>框架会为每一行原始数据输入调用一次`transform`方法，输入 k 列时间序列 1 行数据，输出 1 列时间序列 n 行数据。<br> 当输入一个序列时，该行就作为输入序列的一个数据点。<br> 当输入多个序列时，输入序列按时间对齐后，每一行作为的输入序列的一个数据点。<br>（一行数据中，可能存在某一列为`null`值，但不会全部都是`null`） | void transform(Row row, PointCollector collector) throws Exception |
-| SlidingTimeWindowAccessStrategy | 自定义时间序列生成函数，以滑动时间窗口的方式处理原始数据。<br>框架会为每一个原始数据输入窗口调用一次`transform`方法，输入 k 列时间序列 m 行数据，输出 1 列时间序列 n 行数据。<br>一个窗口可能存在多行数据，输入序列按时间对齐后，每个窗口作为的输入序列的一个数据点。 <br>（每个窗口可能存在 i 行，每行数据可能存在某一列为`null`值，但不会全部都是`null`） | void transform(RowWindow rowWindow, PointCollector collector) throws Exception |
+| SlidingTimeWindowAccessStrategy | 自定义时间序列生成函数，以滑动时间窗口的方式处理原始数据。<br>框架会为每一个原始数据输入窗口调用一次`transform`方法，输入 k 列时间序列 m 行数据，输出 1 列时间序列 n 行数据。<br>一个窗口可能存在多行数据，输入序列按时间对齐后，每个窗口作为输入序列的一个数据点。 <br>（每个窗口可能存在 i 行，每行数据可能存在某一列为`null`值，但不会全部都是`null`） | void transform(RowWindow rowWindow, PointCollector collector) throws Exception |
 | SlidingSizeWindowAccessStrategy | 自定义时间序列生成函数，以固定行数的方式处理原始数据，即每个数据处理窗口都会包含固定行数的数据（最后一个窗口除外）。<br>框架会为每一个原始数据输入窗口调用一次`transform`方法，输入 k 列时间序列 m 行数据，输出 1 列时间序列 n 行数据。<br>一个窗口可能存在多行数据，输入序列按时间对齐后，每个窗口作为的输入序列的一个数据点。 <br>（每个窗口可能存在 i 行，每行数据可能存在某一列为`null`值，但不会全部都是`null`） | void transform(RowWindow rowWindow, PointCollector collector) throws Exception |
 | SessionTimeWindowAccessStrategy | 自定义时间序列生成函数，以会话窗口的方式处理原始数据。<br>框架会为每一个原始数据输入窗口调用一次`transform`方法，输入 k 列时间序列 m 行数据，输出 1 列时间序列 n 行数据。<br>一个窗口可能存在多行数据，输入序列按时间对齐后，每个窗口作为的输入序列的一个数据点。<br> （每个窗口可能存在 i 行，每行数据可能存在某一列为`null`值，但不会全部都是`null`） | void transform(RowWindow rowWindow, PointCollector collector) throws Exception |
 | StateWindowAccessStrategy       | 自定义时间序列生成函数，以状态窗口的方式处理原始数据。<br>框架会为每一个原始数据输入窗口调用一次`transform`方法，输入 1 列时间序列 m 行数据，输出 1 列时间序列 n 行数据。<br>一个窗口可能存在多行数据，目前仅支持对一个物理量也就是一列数据进行开窗。 | void transform(RowWindow rowWindow, PointCollector collector) throws Exception |

src/zh/UserGuide/latest/User-Manual/User-defined-function_apache.md

@@ -308,7 +308,7 @@ void beforeStart(UDFParameters parameters, UDTFConfigurations configurations) th
 | ------------------------------- | ------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------ |
 | MappableRowByRowStrategy                | 自定义标量函数<br>框架会为每一行原始数据输入调用一次`transform`方法，输入 k 列时间序列 1 行数据，输出 1 列时间序列 1 行数据，可用于标量函数出现的任何子句和表达式中，如select子句、where子句等。 | void transform(Column[] columns, ColumnBuilder builder) throws ExceptionObject transform(Row row) throws Exception |
 | RowByRowAccessStrategy          | 自定义时间序列生成函数，逐行地处理原始数据。<br>框架会为每一行原始数据输入调用一次`transform`方法，输入 k 列时间序列 1 行数据，输出 1 列时间序列 n 行数据。<br> 当输入一个序列时，该行就作为输入序列的一个数据点。<br> 当输入多个序列时，输入序列按时间对齐后，每一行作为的输入序列的一个数据点。<br>（一行数据中，可能存在某一列为`null`值，但不会全部都是`null`） | void transform(Row row, PointCollector collector) throws Exception |
-| SlidingTimeWindowAccessStrategy | 自定义时间序列生成函数，以滑动时间窗口的方式处理原始数据。<br>框架会为每一个原始数据输入窗口调用一次`transform`方法，输入 k 列时间序列 m 行数据，输出 1 列时间序列 n 行数据。<br>一个窗口可能存在多行数据，输入序列按时间对齐后，每个窗口作为的输入序列的一个数据点。 <br>（每个窗口可能存在 i 行，每行数据可能存在某一列为`null`值，但不会全部都是`null`） | void transform(RowWindow rowWindow, PointCollector collector) throws Exception |
+| SlidingTimeWindowAccessStrategy | 自定义时间序列生成函数，以滑动时间窗口的方式处理原始数据。<br>框架会为每一个原始数据输入窗口调用一次`transform`方法，输入 k 列时间序列 m 行数据，输出 1 列时间序列 n 行数据。<br>一个窗口可能存在多行数据，输入序列按时间对齐后，每个窗口作为输入序列的一个数据点。 <br>（每个窗口可能存在 i 行，每行数据可能存在某一列为`null`值，但不会全部都是`null`） | void transform(RowWindow rowWindow, PointCollector collector) throws Exception |
 | SlidingSizeWindowAccessStrategy | 自定义时间序列生成函数，以固定行数的方式处理原始数据，即每个数据处理窗口都会包含固定行数的数据（最后一个窗口除外）。<br>框架会为每一个原始数据输入窗口调用一次`transform`方法，输入 k 列时间序列 m 行数据，输出 1 列时间序列 n 行数据。<br>一个窗口可能存在多行数据，输入序列按时间对齐后，每个窗口作为的输入序列的一个数据点。 <br>（每个窗口可能存在 i 行，每行数据可能存在某一列为`null`值，但不会全部都是`null`） | void transform(RowWindow rowWindow, PointCollector collector) throws Exception |
 | SessionTimeWindowAccessStrategy | 自定义时间序列生成函数，以会话窗口的方式处理原始数据。<br>框架会为每一个原始数据输入窗口调用一次`transform`方法，输入 k 列时间序列 m 行数据，输出 1 列时间序列 n 行数据。<br>一个窗口可能存在多行数据，输入序列按时间对齐后，每个窗口作为的输入序列的一个数据点。<br> （每个窗口可能存在 i 行，每行数据可能存在某一列为`null`值，但不会全部都是`null`） | void transform(RowWindow rowWindow, PointCollector collector) throws Exception |
 | StateWindowAccessStrategy       | 自定义时间序列生成函数，以状态窗口的方式处理原始数据。<br>框架会为每一个原始数据输入窗口调用一次`transform`方法，输入 1 列时间序列 m 行数据，输出 1 列时间序列 n 行数据。<br>一个窗口可能存在多行数据，目前仅支持对一个物理量也就是一列数据进行开窗。 | void transform(RowWindow rowWindow, PointCollector collector) throws Exception |

src/zh/UserGuide/latest/User-Manual/User-defined-function_timecho.md

@@ -308,7 +308,7 @@ void beforeStart(UDFParameters parameters, UDTFConfigurations configurations) th
 | ------------------------------- | ------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------ |
 | MappableRowByRowStrategy                | 自定义标量函数<br>框架会为每一行原始数据输入调用一次`transform`方法，输入 k 列时间序列 1 行数据，输出 1 列时间序列 1 行数据，可用于标量函数出现的任何子句和表达式中，如select子句、where子句等。 | void transform(Column[] columns, ColumnBuilder builder) throws ExceptionObject transform(Row row) throws Exception |
 | RowByRowAccessStrategy          | 自定义时间序列生成函数，逐行地处理原始数据。<br>框架会为每一行原始数据输入调用一次`transform`方法，输入 k 列时间序列 1 行数据，输出 1 列时间序列 n 行数据。<br> 当输入一个序列时，该行就作为输入序列的一个数据点。<br> 当输入多个序列时，输入序列按时间对齐后，每一行作为的输入序列的一个数据点。<br>（一行数据中，可能存在某一列为`null`值，但不会全部都是`null`） | void transform(Row row, PointCollector collector) throws Exception |
-| SlidingTimeWindowAccessStrategy | 自定义时间序列生成函数，以滑动时间窗口的方式处理原始数据。<br>框架会为每一个原始数据输入窗口调用一次`transform`方法，输入 k 列时间序列 m 行数据，输出 1 列时间序列 n 行数据。<br>一个窗口可能存在多行数据，输入序列按时间对齐后，每个窗口作为的输入序列的一个数据点。 <br>（每个窗口可能存在 i 行，每行数据可能存在某一列为`null`值，但不会全部都是`null`） | void transform(RowWindow rowWindow, PointCollector collector) throws Exception |
+| SlidingTimeWindowAccessStrategy | 自定义时间序列生成函数，以滑动时间窗口的方式处理原始数据。<br>框架会为每一个原始数据输入窗口调用一次`transform`方法，输入 k 列时间序列 m 行数据，输出 1 列时间序列 n 行数据。<br>一个窗口可能存在多行数据，输入序列按时间对齐后，每个窗口作为输入序列的一个数据点。 <br>（每个窗口可能存在 i 行，每行数据可能存在某一列为`null`值，但不会全部都是`null`） | void transform(RowWindow rowWindow, PointCollector collector) throws Exception |
 | SlidingSizeWindowAccessStrategy | 自定义时间序列生成函数，以固定行数的方式处理原始数据，即每个数据处理窗口都会包含固定行数的数据（最后一个窗口除外）。<br>框架会为每一个原始数据输入窗口调用一次`transform`方法，输入 k 列时间序列 m 行数据，输出 1 列时间序列 n 行数据。<br>一个窗口可能存在多行数据，输入序列按时间对齐后，每个窗口作为的输入序列的一个数据点。 <br>（每个窗口可能存在 i 行，每行数据可能存在某一列为`null`值，但不会全部都是`null`） | void transform(RowWindow rowWindow, PointCollector collector) throws Exception |
 | SessionTimeWindowAccessStrategy | 自定义时间序列生成函数，以会话窗口的方式处理原始数据。<br>框架会为每一个原始数据输入窗口调用一次`transform`方法，输入 k 列时间序列 m 行数据，输出 1 列时间序列 n 行数据。<br>一个窗口可能存在多行数据，输入序列按时间对齐后，每个窗口作为的输入序列的一个数据点。<br> （每个窗口可能存在 i 行，每行数据可能存在某一列为`null`值，但不会全部都是`null`） | void transform(RowWindow rowWindow, PointCollector collector) throws Exception |
 | StateWindowAccessStrategy       | 自定义时间序列生成函数，以状态窗口的方式处理原始数据。<br>框架会为每一个原始数据输入窗口调用一次`transform`方法，输入 1 列时间序列 m 行数据，输出 1 列时间序列 n 行数据。<br>一个窗口可能存在多行数据，目前仅支持对一个物理量也就是一列数据进行开窗。 | void transform(RowWindow rowWindow, PointCollector collector) throws Exception |