Flink SQL 内置的优化参数是 Blink Planner 里面的功能,也就是 1.9 以后 Blink Planner 自带功能,从 Flink 1.11 开始,Blink Planner 已经成为 Flink 默认的 Planner,目前聚合优化参数是针对无界流非窗口类聚合,窗口类聚合优化参数未来会进行支持。下面开始讲解一下 Flink SQL 优化参数的功能以及其适用场景,官网相关参...
Flink SQL 内置的优化参数是 Blink Planner 里面的功能,也就是 1.9 以后 Blink Planner 自带功能,从 Flink 1.11 开始,Blink Planner 已经成为 Flink 默认的 Planner,目前聚合优化参数是针对无界流非窗口类聚合,窗口类聚合优化参数未来会进行支持。下面开始讲解一下 Flink SQL 优化参数的功能以及其适用场景,官网相关参...
在进行多维度统计,如计算全网UV、手机客户端UV、PC端UV等时,推荐使用AGG WITH FILTER语法替代传统的CASE WHEN语法。这样做的好处是,SQL优化器能够识别Filter参数,使得在同一个字段上根据不同条件计算COUNT DISTINCT时能够共享状态信息,减少状态的读写次数。根据性能测试结果,采用AGG WITH FILTER语法相比CASE WHEN可以提...
在进行多维度统计,如计算全网UV、手机客户端UV、PC端UV等时,推荐使用AGG WITH FILTER语法替代传统的CASE WHEN语法。这样做的好处是,SQL优化器能够识别Filter参数,使得在同一个字段上根据不同条件计算COUNT DISTINCT时能够共享状态信息,减少状态的读写次数。根据性能测试结果,采用AGG WITH FILTER语法相比CASE WHEN可以提...
4.count distinct优化 自blink-2.2.2 支持 有一些统计作业会计算各种维度的uv,比如全网uv、来自手淘的uv、来自pc的uv等等。很多用户都是用 CASE WHEN 来实现这种多维度统计的功能,但是建议使用更标准的 agg with filter 语法,因为 blink 目前的 SQL 优化器能分析出 filter 参数,从而同一个字段上计算不同条件下...
在流处理中使用FlinkSql的时候注意if判断和case when判断,如果使用if进行判断的时候当判断条件true和flase输出的结果长度不一样的话,会在后面自动补空格 (暂时发现不知道是不是这个问题,换成case when就可以了) 点击查看代码 create temporary view
1.1 基于优化器推导产生的状态算子 (1)ChangelogNormalize ChangelogNormalize 作为一个状态算子,旨在对涉及主键语义的数据变更日志进行标准化处理 [1]深入分析 Flink SQL 工作机制。通过这一算子,可以有效地整合和优化数据变更记录,确保数据的一致性和准确性。该状态算子会在以下两种场景出现 [2] (在使用 EvenTimeTempo...
SQL优化器能够识别Filter参数,使得在同一个字段上根据不同条件计算COUNT DISTINCT时能够共享状态信息,减少状态的读写次数。根据性能测试结果,采用AGG WITH FILTER语法相比CASE WHEN可以提升高达一倍的性能。 减少状态大小:调整多流Join顺序,缓解State放大 Flink在处理数据流时,采用了二进制哈希连接(Binary Hash Join...
AGG WITH CASE WHEN改写为AGG WITH FILTER语法(提升大量COUNT DISTINCT场景性能) 统计作业需要计算各种维度的UV,例如全网UV、来自手机客户端的UV、来自PC的UV等等。建议使用标准的AGG WITH FILTER语法来代替CASE WHEN实现多维度统计的功能。实时计算目前的SQL优化器能分析出Filter参数,从而同一个字段上计算不同条件下的...