flink sql增量group by原理 Flink SQL 中的增量 Group By 原理是基于流处理和标准 SQL 的结合。在 Flink 中,SQL 是用于流处理的一种查询语言,它支持聚合查询,包括增量聚合。增量聚合是指对数据流进行持续的聚合计算,而不是一次性处理整个数据集。 在实现增量 Group By 时,Flink SQL 将数据流划分为一系列的...
Group By + Agg这个最经典的SQL使用方式。Group By是SQL中最基础的分组操作,agg的全称是aggregation(聚合操作),是一类SQL算子的统称,Flink中最常用的Agg操作有COUNT/SUM/AVG等,详情参见Flink支持的聚合操作列表。在实际使用中,Group By+Agg绝大部分场景下都会一起出现。作为最常用的SQL模式,学习好这种模式的最优写...
Group by 聚合涉及到了回撤流(也叫 retract 流),会产生回撤流是因为从整个 SQL 的语义来看,上游的 Kafka 数据是源源不断的,无穷无尽的,那么每次这个 SQL 任务产出的结果都是一个中间结果,所以每次结果发生更新时,都需要将上一次发出的中间结果给撤回,然后将最新的结果发下去。 Group by 聚合涉及到了状态:状态...
SQL生成Flink的过程十分错综复杂,所以我们只能找最关键处。其是在 DataSetAggregate.translateToPlan 完成的。我们可以看到,对于SQL语句“select f0, mapToString(collect(f1)) as type from myTable group by f0”,Flink系统把它翻译成如下阶段,即 pre-aggregation :排序 + combine; final aggregation :排序 + red...
tumble window 是聚合(group by)语义,聚合在 sql 标准中的数据处理逻辑是多条输入,在窗口触发时就输出一条数据的语义。而上面的常常用在 datastream 中的优化场景是多对多的场景。因此和 sql 语义不符合。所以 flink sql tumble window 一般都是用于计算聚合运算值来使用。
flinkSQL group by底层 flink groupby函数 目录 高阶聚合 时间窗口 TVF(表值函数) 支持的时间窗口类型 window 聚合 window join regular join interval join lookup join temporal join array join over 窗口聚合 Flink SQL除了支持基本查询外,还支持一些复杂的高阶聚合和关联。
1、Flink SQL基本原理 Flink SQL建立在Apache Flink之上,利用Flink的强大处理能力,使得用户可以使用SQL语句进行流数据和批数据处理。Flink SQL既支持实时的流数据处理,也支持有界的批数据处理。 Flink SQL用SQL作为处理数据的接口语言,将SQL语句转换成数据流图(Dataflow Graph),再由Flink引擎执行。
Flink SQL 可以指定空闲状态(即未更新的状态)被保留的最小时间,当状态中某个 key 对应的状态未更新的时间达到阈值时,该条状态被自动清理。 #API 指定 tableEnv.getConfig().setIdleStateRetention(Duration.ofHours(1)); #参数指定 Configuration configuration = tableEnv.getConfig().getConfiguration(); ...