/usr/flink-1.12.0/bin/sql-client.sh embedded -s yarn-session 设置时区 SET 'table.local-time-zone' = 'Asia/Shanghai'; 回到顶部 2、CLI 为维护和可视化结果提供三种模式 表格模式(table mode) 在内存中实体化结果,并将结果用规则的分页表格可视化展示出来。
"对于问题1，Flink的SQL Client并不会持久化已经创建的表。当你在SQL Client中创建了一张表，并且执行...
当您退出 Flink SQL 客户端时，这些库和表将被删除。如果您希望保留这些库和表，您可以使用持久化存储...
用户在前端的 SQL 编辑器提交 SQL 和运行配置。 StreamflySQL 后端收到请求后生成一个 Lambda 作业并传递配置 ID。 然后Lambda 启动作业,背后是执行 Flink CLI run 命令来提交作业。 Flink CLI run 命令会启动 Flink Client 来加载并执行模版 jar 的 main 函数,这时会读取 SQL 和配置,并初始化 TableEnvironment...
因为传统的关系代数以及 SQL 最开始都是为了批式处理而设计的, 关系型查询在流式场景下不如在批式场景下容易懂。 下面这些页面包含了概念、实际的限制,以及流式数据处理中的一些特定的配置。 1、状态管理 关于状态管理更多信息参考链接:8、Flink四大基石之State概念、使用场景、持久化、批处理的详解与keyed state和...
Apache Flink 提供了 sql-client,但 sql-client 仅作为一个 beta 的功能,难以被应用到生产中。 Dinky 提供了沉浸式的 FlinkSQLIDE开发能力,提供了自动提示与补全、语法高亮、语句美化、语法校验和逻辑检查、调试预览结果、字段级血缘分析等专业的功能,使 FlinkSQL 的开发如同 SQL 开发一样舒适与简单。
这个全新的接口是一个通用化的设计。它并不只是为了对接Hive元数据,理论上是它可以对接不同外部系统的元数据。 而且在一个Flink Session当中,是可以创建多个Catalog,每一个Catalog对应于一个外部系统。用户可以在Flink Table API或者如果使用的是SQL Client的话,可以在Yaml文件里指定定义哪些Catalog。然后在SQL Client创...
状态是计算过程中的数据信息，在容错恢复和 Checkpoint 中有重要的作用，流计算在本质上是 Incremental Processing，因此需要不断查询保持状态；另外，为了确保 Exactly- once 语义，需要数据能够写入到状态中；而持久化存储，能够保证在整个分布式系统运行失败或者挂掉的情况下做到 Exactly- once，这是状态的另外一个价值...
将flink元数据持久化到hive DataStream和DataSet的用法一样 // DataStream StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // DataSet ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); 1. 2.