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...
Group Window Aggregation 滚动窗⼝的 SQL 语法,把 tumble window 的声明写在了 group by ⼦句中,即 tumble(row_time, interval '1' minute) ,第⼀个参数为事件时间的时间戳,第⼆个参数为滚动窗⼝⼤⼩。 Window TVF ⽅案(1.13 只⽀持 Streaming 任务): -- 数据源表 CREATE TABLE source_ta...
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...
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...
Idle State Retention Time 的代码完全位于 flink-table 相关模块下,因此只有 Table API / SQL 的编程方式才可以用到这个特性。 具体来说,在 org.apache.flink.table.plan.nodes.datastream 包下,有三个类:DataStreamGroupAggregateBase(对应无时间窗口限定的 GROUP BY 语句)、DataStreamGroupWindowAggregateBase(对应有...
在Flink SQL中,当你使用GROUP BY子句对某些列进行分组时,你只能选择那些在GROUP BY子句中指定的列或使用聚合函数(如COUNT()、SUM()、AVG()等)处理过的列。这是因为一个分组的结果是一组具有相同分组键值的数据行的集合,对于没有出现在GROUP BY子句中的列,数据库不知道应该取哪一行的值作为结果。例如,在你的...
group by a 上面这个作业的简化版SQL,主要就是做一个分组聚合: 从tableA分组聚合出结果插入tableB tableA的联合主键是:a,b(但是a的离散度已经很高了) tableA的Flink表类型为upset-kafka tableB的Flink表类型为HBase 初步分析 这个作业跑在集群上的job graph如下: ...
首先来举一个例子看看怎么将窗口聚合转换为 Group 聚合。假如一个窗口聚合是按照 1 分钟的粒度进行聚合,如下 SQL: 复制 -- 数据源表CREATETABLEsource_table(-- 维度数据dim STRING,-- 用户 iduser_idBIGINT,-- 用户priceBIGINT,-- 事件时间戳row_timeAScast(CURRENT_TIMESTAMPastimestamp(3)),-- watermark...
首先GROUP BY语句用于根据一个或多个列对结果集进行分组,根据你的sql可以看出你是想直接通过插入通过分组查询获得的数据到一张新表中,对于你的担忧长时间group by 录入的时候是否会导致内存溢出,个人觉得不会的,Flink作为实时计算的一个流式计算引擎,可以处理多种实时数据,既然可以处理双十一的数据,那么你的数据量应...