12> key=book###value=Word(book) 19> key=flink###value=Word(flink) 22> key=hadoop###value=Word(hadoop) 2> key=it###value=Word(it) 21> key=have###value=Word(have) 22> key=and###value=Word(and) 2> key=spark###value=Word(spark) 12> key=book###value=Word(book) 22> key...
数据源进来的数据先经过group by进行分组,同一个key的数据被分到同一个worker上之后再进行聚合操作。特点2就决定了,Group By + Agg 模式中,SQL作业性能与数据分布非常相关,如果数据中存在__数据倾斜__,也就是某个key的数据异常的多,那么某个聚合节点就会成为瓶颈,作业就会有明显的反压及延时现象。 为了解决这个...
按照redis 维表的 key 分桶 + local cache:sql 中如果要做分桶,得先做 group by,但是如果做了 group by 的聚合,就只能在 udaf 中做访问 redis 处理,并且 udaf 产出的结果只能是一条,所以这种实现起来非常复杂。我们选择不做 keyby 分桶。但是我们可以直接使用 local cache 去做本地缓存,虽然【直接缓存】的...
.keyBy(0)// 以数组的第一个元素作为key.map((MapFunction<Tuple2<Long, Long>, String>) longLongTuple2 ->"key:"+ longLongTuple2.f0 +",value:"+ longLongTuple2.f1) .print(); env.execute("execute"); } } 运行后,结果如下: 3> key:1,value:5 3> key:1,value:7 3> key:1,value:...
⭐ SQL 语义 上面的 SQL 会翻译成以下三个算子: ⭐数据源:数据源即最新的词条下面的搜索词的搜索热度数据,消费到 Kafka 中数据后,按照 partition key 将数据进行 hash 分发到下游排序算子,相同的 key 数据将会发送到一个并发中 ⭐排序算子:为每个 Key 维护了一个 TopN 的榜单数据,接受到上游的一条数据后...
Flink SQL 支持 KeyBy 语法，可以根据某个字段进行分组。关于根据某个字段进行 rebalance，Flink SQL 本身...
需要在作业中的GROUP BY中声明该唯一索引。 RDS中只有一个自增主键,Flink作业中不能声明为PRIMARY KEY。 为什么MySQL物理表(包含RDS MySQL和ADB)的INT UNSIGNED字段类型,在Flink SQL中要被声明为其他类型? 因为MySQL的JDBC Driver在获取数据时,由于精度问题,会采用不同的数据类型进行承接。具体来说,对于MySQL的INT ...
既然DataStream 可以这样做,Flink SQL 必须必的也可以借鉴上面的这些优化方案。具体怎么操作呢?看下文骚操作 ⭐ 按照 redis 维表的 key 分桶 + local cache:sql 中如果要做分桶,得先做 group by,但是如果做了 group by 的聚合,就只能在 udaf 中做访问 redis 处理,并且 udaf 产出的结果只能是一条,所以这种...
上述SQL语句中的pattern字段的值就是按照JSON格式的规则,给出的序列化后的pattern字符串。它的物理意义是去匹配这样的模式:连续3条action为0的事件发生后,下一条事件的action仍为非1。 说明 在EndCondtion相关代码中,定义的条件为“action != 1"。 对应的CEP API描述如下。 Pattern<Event, Event> pattern = ...
在处理历史累计数据时，你可以利用以下几个关键特性：当然，Apache Flink 是一个强大的流处理框架，可以...