2. 通过 for system_time as of 来指定 如下通过通过for system_time指定时间,并关联维表。在join的时候需要使用FOR SYSTEM_TIME AS OF,其中table1.proctime表示table1的proctime处理时间属性(计算列)。使用FOR SYSTEM_TIME AS OF table1.proctime表示当左边表的记录与右边的维表join时,只匹配当前处理时间维表所...
update_time TIMESTAMP(3) METADATA FROM `values.source.timestamp` VIRTUAL, WATERMARK FOR update_time AS update_time, -- PRIMARY KEY 定义方式 PRIMARY KEY(currency) NOT ENFORCED ) WITH ( 'connector' = 'kafka', 'value.format' = 'debezium-json', /* ... */ ); ⭐ Deduplicate 定义方式: ...
source_hbase for system_time as of proctime as t2 on t1.id =cast(t2.id as bigint); 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. Caused by: org.apache.flink.client.program.ProgramInvocationException: The main method caused an error: Temporal table join requires equivalent condition of the same type...
可以看到,时间区间 JOIN是在 SQL 的WHERE条件里限定了关联的时间区间,因此要求输入的两个表都必须有时间戳字段且将该时间戳字段用作WATERMARK FOR语句指定的时间字段。如果表实在没有时间戳字段,则可以使用PROCTIME()函数来生成一个处理时间戳。 特别注意:请不要直接使用未定义 WATERMARK 或 PROCTIME() 的原始 TIMES...
Flink SQL 支持 LEFT JOIN 和 INNER JOIN 的维表关联。如上语法所示的,维表 JOIN 语法与传统的 JOIN 语法并无二异。只是 Products 维表后面需要跟上FOR SYSTEM_TIME AS OF PROCTIME()的关键字,其含义是每条到达的数据所关联上的是到达时刻的维表快照,也就是说,当数据到达时,我们会根据数据上的 key 去查询...
阿里云为您提供专业及时的实时计算 Flink版proctime的相关问题及解决方案,解决您最关心的实时计算 Flink版proctime内容,并提供7x24小时售后支持,点击官网了解更多内容。
SELECTo.amout, o.currency, r.rate, o.amount*r.rateFROMOrdersASoJOINLatestRatesFORSYSTEM_TIMEASOFo.proctimeASrONr.currency=o.currency 目前支持的方式是 Cache All,并且是不感知分区的,比较适合小表的情况。■ Hive Dialect Flink SQL 遵循的是 ANSI-SQL 的标准,而 Hive SQL 有它自己的 HQL 语法,...
tableEnv.executeSql(mysql_sql);// 插入数据 FOR SYSTEM_TIME AS OF a.proctimeTableResulttableResult=tableEnv.executeSql("INSERT INTO mysql_sink "+"SELECT b.name, count(*) as cnt "+"FROM sensor_source as a "+"INNER JOIN mysql_source FOR SYSTEM_TIME AS OF a.proctime as b "+"on a....
下文基于文件:flink-table/flink-table-planner/src/test/scala/org/apache/flink/table/planner/plan/stream/sql/join/LookupJoinTest.scala 的执行进行分析。 执行单测:testJoinTemporalTable SELECT * FROM MyTable AS T JOIN LookupTable FOR SYSTEM_TIME AS OF T.proctime AS D ON T.a = D.id ...
SQL 1.11 重要变更 Flink SQL 在原有的基础上扩展了新场景的支持: Flink SQL 引入了对 CDC(Change Data Capture,变动数据捕获)的支持,它使 Flink 可以方便地通过像 Debezium 这类工具来翻译和消费数据库的变动日志。 Flink SQL 扩展了类 Filesystem connector 对实时化用户场景和格式的支持,从而可以支持将流式数...