Flink SQL 是 Flink 的 SQL 查询引擎,它允许用户使用 SQL 语句来查询和处理数据。在使用 Flink SQL 进行数据处理时,可以通过设置参数来优化查询性能和控制执行行为。本文将深入探讨 Flink SQL 的参数配置。 2. 参数分类 Flink SQL 的参数可以分为全局参数和会话参数两种类型。 2.1 全局参数 全局参数是应用于整个 ...
TableEnvironment tEnv = ... // 获取 tableEnv 的配置对象 Configuration configuration = tEnv.getConfig().getConfiguration(); // 设置参数:(要结合minibatch一起使用) // 开启 Split Distinct configuration.setString("table.optimizer.distinct-agg.split.enabled", "true"); // 第一层打散的 bucket 数...
// 初始化 table environment TableEnvironment tEnv = ... // 获取 tableEnv 的配置对象 Configuration configuration = tEnv.getConfig().getConfiguration(); // 设置参数: // 开启 miniBatch configuration.setString("table.exec.mini-batch.enabled", "true"); // 批量输出的间隔时间 configuration.setStr...
参数值为AUTO 新建SQL流作业,复制如下测试SQL(显式指定Sink并发度为2),部署作业。 CREATETEMPORARYTABLEs1 ( aINT, bINT, tsTIMESTAMP(3) )WITH('connector'='datagen','rows-per-second'='1','fields.ts.kind'='random','fields.ts.max-past'='5s','fields.b.kind'='random','fields.b.min'='0...
: java语言的Table & SQL API,支持DataStream/DataSet API(推荐使用) flink-table-api-scala-bridge : scala语言的Table & SQL API,支持DataStream/DataSet API(推荐使用) flink-table-planner :planner 和runtime. planner为Flink1,9之前的old planner(推荐使用) ...
Flink 内置的 Distinct 聚合优化参数table.optimizer.distinct-agg.split.enabled,通过将 Key 相同的记录,分到不同的 BUCKET(桶) 中去,BUCKET 默认数量为 1024,可以通过参数table.optimizer.distinct-agg.split.bucket-num配置,配置 Split Distinct 聚合优化参数后,上面 SQL 会被转成:...
Flink CDC 向 Flink SQL 的表连接配置设置参数可以通过以下步骤进行: 首先,确保你已经在 Flink 中启用了 CDC。你可以通过在 Flink 配置文件(flink-conf.yaml)中添加以下配置来启用 CDC: jobmanager.execution.failover-strategy: region streams.parallelism.default: 1 table.sql-dialect: org.apache.flink.table....
以 MySQL->MySQL 为例，架构图如下（目前 Flink SQL 是不支持 Source/Sink 并行度配置的，Flink SQL 中各算子并行度默认是根据 Source 的 Partition 数或文件数来决定的，而 DebeziumSource 的并行度是 1，因此整个 Flink Task 的并行度为 1）：6.2 Flink SQL CDC 的一致性保证 Flink SQL CDC 用于获取数据...
步骤一:新建FLINK_SQL任务 在Dataphin首页,单击顶部菜单栏研发。 按照下图操作指引,进入新建FLINK_SQL任务对话框。 在新建FLINK_SQL任务对话框,配置参数。 参数 说明 任务名称 名称的命名规则如下: 只能包含小写英文字母、数字、下划线(_)。 名称的长度范围为3~62个字符。 项目内的名称不支持重复。 名称仅支持以英...
基于Yarn 模式,一般参数指定的是总进程内存,taskmanager.memory.process.size,比如指定为 4G,每一块内存得到大小如下: (1) 计算 Flink 内存 JVM 元空间 256m JVM 执行开销: 4g0.1=409.6m,在[192m,1g]之间,最终结果 409.6m Flink 内存=4g-256m-409.6m=3430.4m ...