本节将重点对 Flink SQL 优化器的常用优化方法和 CodeGen 生成 Transformations 进行介绍。 2.1 Logical Planning Flink SQL 引擎使用 Apache Calcite SQL Parser 将 SQL 文本解析为词法树,SQL Validator 获取 Catalog 中元数据的信息进行语法分析和验证,转化为关系代
MAP STR_TO_MAP(VARCHARtext,VARCHARlistDelimiter,VARCHARkeyValueDelimiter) 功能描述 使用listDelimiter将text分隔成K-V对,然后使用keyValueDelimiter分隔每个K-V对,组装成MAP返回。默认listDelimiter为(,), keyValueDelimiter为(=)。 入参 测试语句 SELECTSTR_TO_MAP('k1=v1,k2=v2')['k1']asaFROMT1; 测试结...
STR_TO_MAP(string1[, string2, string3]])--使用分隔符将string1拆分为键/值对后返回一个映射。string2是对分隔符,默认为','。而string3是键值分隔符,默认为'=' --selectSTR_TO_MAP('a=1,b=2,c=3'); 返回{a=1,b=2,c=3} --selectSTR_TO_MAP('a:1|b:2|c:3','|',':'); 返回 ...
STR_TO_MAP(string1[, string2, string3]) 使用分隔符将string1拆分为键值对后返回一个 map。 SUBSTR(string[, integer1[, integer2]]) 返回字符串的子字符串,从位置integer1开始,长度为integer2。 时间函数 DATE string 以yyyy-MM-dd的形式返回从字符串解析的 SQL日期。 DATEDIFF 使用DATEDIFF函数计算两个...
UNNEST 列转换为行,常常用于 Array 或者 Map 类型。将某1个字段数据转为多个。示例测试语句:SELECT userId, productImage FROM Test1, UNNEST(productImages) as t(productImage); 其中productImages 为 Test1 表中 ARRAY<String> 类型字段。UNNEST 函数也可以用 UDTF 函数替代,可参考文章 《Flink 实践教程:进阶9...
去重是大数据计算中的常见场景,本文介绍了Flink结合数据倾斜问题的一般性解决方案——两阶段聚合,以及位图(Bitmap)的优化版数据结构——Roaringbitmap给出的一种实时去重解决方案,并在最后与其他方案进行了对比。 大数据去重的两种思路 我们知道,离线大数据计算有很多框架,如hive、spark-sql、clickhouse、impala、kylin、pr...
(); DataStream<Tuple3<Integer,String,String>> dataStream = kafka.map(line-> { String[] fields = line.split(","); int v1 = Integer.parseInt(fields[0]); Tuple3<Integer,String,String> tuple3 = Tuple3.of(v1,fields[1],fields[2]); return tuple3; }).returns(Types.TUPLE(...
event data source DataStreamSource<Event> stream = env.addSource(new ClickSource()); DataStream<String> dataStream = stream.map(line-> { String str1 = line.toString(); return str1; }).returns(Types.STRING); // 3. sink click events to kafka KafkaSink<String> sink = KafkaSink...
("data/emp.txt").map(x -> JSONObject.parseObject(x, Emp.class)); StreamTableEnvironment tabEnv = StreamTableEnvironment.create(environment); //设置别名 并指定查询的列数据 tabEnv.createTemporaryView("t_emp",source,$("deptno").as("dd")); tabEnv.sqlQuery("select * from t_emp")....
map(str -> { logger.info("map receive {}",str); return str.toUpperCase(); }); kafkaDataStream.addSink(myProducer); env.execute(jobName); } } 下面重新复写flink的 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 FlinkKafkaConsumer09 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 ...