PROCESS_ONCE:当文件发生变化时,只会将变化的数据读取到Flink中,数据都只会被处理一次 val textStream = env.readTextFile("/usr/local/data_example.log") val csvStream = env.readFile(new CsvInputFormat[String](new Path(".....")){ overr
引言在C++中,POD是一个极其重要的概念。要理解POD类型,我们首先需要理解Aggregate类型。下文结合stackoverflow上的高票回答将对Aggregate类型做一个全面的解读。对于Aggragates的定义C++标准(C++ 03 8.5.1 §1)中的正式定义如下:Anaggregateis an array or a class (clause 9) with no use ...
argTypes: Array[LogicalType]): UserDefinedAggregateFunction[_, _] = aggregateFunction argTypes: Array[LogicalType]): ImperativeAggregateFunction[_, _] = aggregateFunction override def isDeterministic: Boolean = aggregateFunction.isDeterministic Expand All @@ -91,11 +91,12 @@ object AggSqlFunction ...
blinkStreamTableEnv.createTemporaryView("index_order_master", indexBeanStream); blinkStreamTableEnv.sqlUpdate("select group_id, sum(amt) from index_order_master group by group_id"); blinkStreamTableEnv.execute("rt_aggr_master_flink"); 可以看出、没有Hive分区时态表的时候、简单的一个join便涉及到...
如果是reduceByKey这种聚合类的shuffle算子,那么会选用Map数据结构,一边通过Map进行聚合,一边写入内存;如果是join这种普通的shuffle算子,那么会选用Array数据结构,直接写入内存。接着,每写一条数据进入内存数据结构之后,就会判断一下,是否达到了某个临界阈值。如果达到临界阈值的话,那么就会尝试将内存数据结构中的数据溢...
array(DOUBLE, 0) as TradeAmount, array(INT, 0) as BuyNum, array(INT, 0) as SellNum ) db.createPartitionedTable(table=schemaTable, tableName=tbName, partitionColumns=`TradeTime`SecurityID, compressMethods={TradeTime:"delta"}) 1.
timer select aggrTopN(std, LastPx, Volume, 0.25, false) as std from snapshot where date(DateTime) = 2020.06.01 group by SecurityID order by SecurityID 1. 2. 3. 4. 耗时124 ms。 优化前先把数据分组并进行过滤,合并数据后再分组计算聚合值。优化后,在数据分组后,直接进行过滤和聚合,减少了中间...