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,转化为关系代数表达式(RelNode),再由 Optimizer 将关系代数表达式转...
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 ...
Elastic和Kibana HDInsight 上的 Apache Kafka Flink SQL Flink 串流 使用案例 疑難排解 Apache Spark™ 資源Learn 舊版本 Azure Apache Flink® 常規 閱讀英文版本 儲存 新增至集合 新增至計劃 分享方式: Facebook x.com LinkedIn 電子郵件 列印 使用...
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。
根据需求使用即可 functions/systemFunctions.html*/// TODO 主要介绍自定义函数/* udf 和 udaf 需要定义eval方法,实现自己的逻辑,具体系统会调用对应的方法 udf : 传入一个值/多个/或者不传入,返回一个新的值,可以重载该方法,具体会根据 传入的参数调用对应eval烦恼歌发 类似`map`算子,作用于sql udaf : 自...
比如,我们可以自定义一些Event类型的用户访问事件,作为输入的数据源;而后从中提取url地址和用户名user两个字段作为输出。如果使用DataStream API,我们可以直接读取数据源后,用一个简单转换算子map来做字段的提取。而这个需求直接写SQL的话,实现会更加简单: 代码语言:javascript...
udf : 传入一个值/多个/或者不传入,返回一个新的值,可以重载该方法,具体会根据传入的参数调用对应eval烦恼歌发 类似`map`算子,作用于sql udaf : 自定义聚合函数,根据自己的逻辑定义累加器 udtf : 用作与表中,可返回一个或多个值, */importorg.apache.flink.api.common.typeinfo.BasicTypeInfo;importorg.apa...
FlinkSQL实战开发 1、基础知识 FlinkSQL分为Table API和SQL API,是架构于Flink Core之上用SQL予以方便快捷地进行结构化数据处理的上层库。 工作流程 SQL和Table在进入Flink以后转化成统一的数据结构表达形式,也就是逻辑计划(logic plan),其
(data, "name, age"); tableEnv.createTemporaryView("people", table); Table result = tableEnv.sqlQuery("SELECT name, age FROM people WHERE age > 30"); DataSet<Tuple2<String, Integer>> output = tableEnv.toDataSet(result, Tuple2.class); output.writeAsCsv("output.csv"); env.execute()...