对于accumulator 和 Output 输出参数类型,Flink SQL 的类型推导在遇到复杂类型时会推导出错误的结果(注意:Input输⼊参数 因为是上游算⼦传⼊的,类型信息是确认的,不会出现推导错误),⽐如⾮基本类型 POJO 的复杂类型。 同ScalarFunction 和 TableFunction, AggregateFunction 提供了 AggregateFunction#getResultType...
所以可以看到,AggregateFunction的工作原理是:首先调用createAccumulator()为任务初始化一个状态(累加器);而后每来一个数据就调用一次add()方法,对数据进行聚合,得到的结果保存在状态中;等到了窗口需要输出时,再调用getResult()方法得到计算结果。很明显,与ReduceFunction相同,AggregateFunction也是增量式的聚合;而由于输入...
所有方法AggregateFunction必须声明为public,而不是static完全按照上面提到的名称命名。该方法createAccumulator,getValue,getResultType,和getAccumulatorType在定义的AggregateFunction抽象类,而另一些则收缩的方法。为了定义聚合函数,必须扩展基类org.apache.flink.table.functions.AggregateFunction并实现一个(或多个)accumulate方法。
在 Flink SQL 中,表函数可以使用 LATERAL TABLE 语法进行调用。用户可以通过继承 TableFunction 类或实现 TableFunction 接口的方式来实现自定义的表函数。 3、聚合函数(Aggregate Function) 聚合函数接受多行输入,返回一行输出。在 Flink SQL 中,聚合函数可以使用 GROUP BY 语法进行调用。用户可以通过继承 AggregateFun...
Flink SQL Group Aggregate 优化 开启MiniBatch(提升吞吐) 官网地址: https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.14/zh/docs/dev/table/tuning/ 默认情况下,无界聚合算子是逐条处理输入的记录,即: 从状态中读取累加器 累加/撤回记录至累加器...
FILTER -> JOIN -> AGGREGATE流程为例,全阶段代码生成只需2个Stage,而传统Volcano模型则需要9次虚函数调用,如下图所示。关于Spark的代码生成,可以参考其源码或DataBricks的说明文章,不再赘述。而Flink作为后起之秀,在Flink SQL (Blink Planner)中也采用了类似的思路。本文就来做个quick tour,并提出一个小而有用...
标量值。自定义聚合函数是通过扩展 AggregateFunction 来实现的。AggregateFunction 的工作过程如下。首先，...
首先SQL语句被parse过之后生成SqlNode 接下来经过validate并convert成RelNode,这一步也叫做logical plan LogicalAggregate(group=[{0}], EXPR$1=[COUNT()]) LogicalProject(user_id=[$0]) LogicalWatermarkAssigner(rowtime=[row_time], watermark=[$2]) ...
在sql中使用,必须先注册 // 给字段取名Tabletable=tableEnv.fromDataStream(source,$("words"));// 先注册再使用tableEnv.createFunction("toUppercase",MyScalarFunctionByUppercase.class);// 在sql中使用tableEnv.sqlQuery("select words,toUppercase(words) as upp_words from "+table).execute().print(); ...
val resTableApi=table.groupBy('id) .aggregate(AvgTemp('price)as'sumprice) .select('id,'sumprice)tableEnv.registerFunction("avgTemp",AvgTemp)val tablesql=tableEnv.sqlQuery(""" |select |id ,avgTemp(price) |from datas group by id |""".stripMargin)resTableApi.toRetractStream[Row].print(...