设置table.exec.state.ttl = '24h'是合理的，意味着您配置了Flink SQL作业的状态（State）存活时间为2...
table.exec.state.ttl 是 Flink Table API 和 SQL API 中的一个配置参数，用于控制表状态的生命周期。
在Flink中,Table API和SQL是用于编写关系型查询和数据处理逻辑的高级接口。在处理实时数据流时,我们常常需要对状态数据进行管理和维护,而"flink table.exec.state.ttl"就是用来设置Flink Table API中状态数据的生存周期的参数。 首先,让我们来了解一下整个实现"flink table.exec.state.ttl"的流程: | 步骤 | 操作 ...
table.exec.state.ttl:129600000table.exec.mini-batch.enabled:truetable.exec.mini-batch.allow-latency: 5s table.optimizer.distinct-agg.split.enabled:true 参数解释如下表所示。 提升双流Join类型作业的性能配置 流式SQL中双流Join算子支持自动推导开启KV分离优化。在实时计算引擎VVR 6.0.1及以上版本中,SQL作业双...
至此,所有场景下的Flink SQL 细粒度TTL配置的实现完成,希望对大家有帮助~ Tips: 如何判断Table对象的输出是撤回流还是非撤回流(即追加流,Append-Only Stream)?我们可以参考源码做法: /** * @param tEnv 流表环境 * @param query 查询语句对象 * @return 该查询是否 Append-Only ...
首先,在流处理的提升上,从 Flink 1.18 版本开始,TableAPI和 SQL 用户可以为有状态的算子单独设置状态保留时间 (TTL)。 这个功能是一个非常实用和重要的功能,在以前的版本中,状态保留时间只能在 pipeline 级别使用配置项通过table.exec.state.ttl进行控制。引入算子级别的状态保留后,用户现在可以根据其具体需求优化资源...
4. 第四组:测试table.exec.state.ttl 我们的四个source flink table如下, left_json: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 --左表,测试水位线时加上 watermarkforop_tsasop_ts create tableleft_json(appl_seq string,amountdecimal(16,2),op_tstimestamp(3))with('connecotr'='kafka','...
针对这个问题,Flink 提出了空闲状态保留时间(Idle State Retention Time)的概念。通过为每个状态设置 Timer,如果这个状态中途被访问过,则重新设置 Timer;否则(如果状态一直未被访问,长期处于 Idle 状态)则在 Timer 到期时做状态清理。这样,就可以确保每个状态都能得到及时的清理,可以通过 table.exec.state.ttl 参数进...
configuration.setString("table.exec.state.ttl", "1 h"); 二、开启MiniBatch MiniBatch 是微批处理,原理是缓存一定的数据后再触发处理,以减少对 State 的访问,从而提升吞吐量并减少IO链接的次数。 MiniBatch 主要依靠在每个 Task 上注册的 Timer 线程来触发微批,需要消耗一定的线程调度性能。
true:表示在开启State TTL的情况下,MinibatchGlobalAgg节点和MinibatchAgg节点在消费数据后,如果聚合结果未发生变化,仍然向下游发送更新的(重复的)数据。 使用示例 新建SQL流作业,复制如下测试SQL,部署作业。 createtemporarytablesrc( aint, b string )with('connector'='datagen','rows-per-second'='10','fields...