您可以通过多种方式实现去重需求,例如FIRST_VALUE、LAST_VALUE和DISTINCT等。本文为您介绍如何使用TopN方法实现去重,以及使用过程中的注意事项。 去重的方案通常有两种: (1) 保留第一条。 (2) 保留最后一条。 说明ORDER BY后的时间属性字段必须在源表中定义。 语法 由于SQL没有直接去重的语法,因此我们使用SQ
这种情况,我们可以使用FIRST_VALUE udaf函数来达到去重的目的。对于如下输入,并希望根据主键a来去重数据:sql可以这么写:INSERT INTO tt_output SELECT a, FIRST_VALUE(b) FROM tt_source GROUP BY a;AI 代码解读完整的blink sql如下,CREATETABLEtt_source( aVARCHAR, bVARCHAR)WITH( type='tt', topic='se_tao...
flink sql 函数FIRST_VALUE调用报错HOP window 上使用的 UDAF 需要实现 merge 方法，因为 HOP window 在...
Flink sql读取 iceberg flink sql读取json 目录序言一. kafka的数据源 1.1 json1.1.1 flink sql ddl 1.1.2 数据准备1.1.3 开启sql-client 1.1.4 代码1.1.6 配置 1.2 debeizum-json1.2.1 flink sql1.2.2 准备数据1.2.3 sql-c Flink sql读取 iceberg flink 大数据 json sql Flink SQL读取mysql flink sql...
FIRST_VALUE函数用于返回指定数据流的第1条非NULL数据。 语法 FIRST_VALUE( T value ) FIRST_VALUE( T value, BIGINT order ) 入参 参数 数据类型 说明 value 任意参数类型 指定数据流。 说明 如果输入数据全为NULL,则返回NULL。 输入参数需要为相同的数据类型。 order BIGINT 根据order判定FIRST_VALUE所在行,...
Flink SQL是一种数据处理语言,可用于事件驱动和流应用程序的快速原型设计和开发。Flink SQL将SQL的简单性和可访问性与Apache Flink(一种流行的分布式流媒体平台)的性能和可伸缩性结合在一起。借助Flink SQL,业务分析人员、开发人员和量化人员都可以快速建立流传输管道,以实时执行复杂的数据分析。
接下来将结合生产中一些高频使用的场景和 SQL,介绍一些优化的最佳实践。 2.1Sub-Plan Reuse 首先是 Sub-Plan Reuse(即子图复用)优化。下图中的两句 SQL 会被优化成两个独立的 Pipeline,见下图中左下角的执行计划,Scan 算子和 Filter 算子中 a>10 会计算两次。
Flink SQL支持的窗口聚合主要是两种:Window聚合和Over聚合。本文档主要为您介绍Window聚合。Window聚合支持Event Time和Processing Time两种时间属性定义窗口。每种时间属性类型支持三种窗口类型:滚动窗口(TUMBLE)、滑动窗口(HOP)和会话窗口(SESSION)。 警告 在使用滚动、滑动或会话窗口时,若与last_value、first_value或TopN...
CatalogManager 正如它名字一样,主要是用来管理 Catalog,且可以同时管理多个 Catalog。也就是说,可以通过在一个相同 SQL 中,跨 Catalog 做查询或者关联操作。例如,支持对 A Hive Catalog 和 B Hive Catalog 做相互关联,这给 Flink 的查询带来了很大的灵活性。
CatalogManager 正如它名字一样,主要是用来管理 Catalog,且可以同时管理多个 Catalog。也就是说,可以通过在一个相同 SQL 中,跨 Catalog 做查询或者关联操作。例如,支持对 A Hive Catalog 和 B Hive Catalog 做相互关联,这给 Flink 的查询带来了很大的灵活性。