Flink的Table API和SQL功能使得开发者能够像处理静态表一样处理流数据,极大地简化了复杂流处理的开发难度。本文将详细介绍Flink中的动态表、时间属性配置以及时态表等关键概念。 动态表(Dynamic Tables) 动态表是Flink Table API和SQL中的核心概念,用于表示连续变化的流数据。与传统数据库中的静态表不同,动态表中的数...
事实上,一个表程序(Table program)可以配置一个 state backend 和多个不同的 checkpoint 选项以处理对不同状态大小和容错需求。这可以对正在运行的 Table API & SQL 管道(pipeline)生成 savepoint,并在这之后用其恢复应用程序的状态。 1)、状态使用 由于Table API & SQL 程序是声明式的,管道内的状态会在哪以及...
它可能是一个只有一行、不断更新的表,也可能是一个 insert-only 的表,没有UPDATE和DELETE修改,或者介于两者之间的其他表。 在将动态表转换为流或将其写入外部系统时,需要对这些更改进行编码。Flink的 Table API 和 SQL 支持三种方式来编码一个动态表的变化: Append-only 流:仅通过INSERT操作修改的动态表可以通过...
而向外部系统输出动态表的TableSink接口,则可以有不同的实现,比如之前我们讲到的ES,就可以有Upsert模式。 4 时间特性 基于时间的操作(比如Table API和SQL中窗口操作),需要定义相关的时间语义和时间数据来源的信息。所以,Table可以提供一个逻辑上的时间字段,用于在表处理程序中,指示时间和访问相应的时间戳。 时间属性,...
1.TableAPI 中将动态表转换为流时有两种方法 DataStream<Row>rowDataStream=tableEnvironment.toAppendStream(result,Row.class); toAppendStream方法只能在查询时使用,不能使用包含聚合函数等更新语句 DataStream<Tuple2<Boolean,Row>>tuple2DataStream=tableEnvironment.toRetractStream(select,Row.class); ...
动态表是 Flink 对流数据的 Table API 和 SQL 支持的核心概念。与表示批处理数据的静态 表不同,动态表是随时间变化的。动态表可以像静态的批处理表一样进行查询,查询一个动 态表会产生持续查询(Continuous Query)。连续查询永远不会终止,并会生成另一个动态表。
动态表是Flink对流数据的Table API和SQL支持的核心概念。与表示批处理数据的静态表不同,动态表是随时间变化的。动态表可以像静态的批处理表一样进行查询,查询一个动态表会产生持续查询(Continuous Query)。连续查询永远不会终止,并会生成另一个动态表。查询(Query)会不断更新其动态结果表,以反映其动态输入表上的更...
数据库表是INSERT,UPDATE和DELETE DML语句流的结果,通常称为changelog流。 物化视图定义为SQL查询。 为了更新视图,查询会持续处理视图基本关系的更新日志流。 物化视图是流式SQL查询的结果。 考虑到这些要点,我们将继续介绍动态表的以下概念。 动态表和连续查询 动态表是Flink的Table API和SQL支持流数据的核心概念。
动态表和连续查询 动态表是Flink的Table API和SQL支持流数据的核心概念。 与表示批处理数据的静态表相比,动态表随时间而变化。 可以像静态批处理表一样查询它们。 查询动态表会产生连续查询。 连续查询永远不会终止并生成动态表作为结果。 查询不断更新其(动态)结果表以反映其(动态)输入表的更改。 实质上,动态表...
动态表是Flink在Table API和SQL中的核心概念,它为流数据处理提供了表和SQL支持。我们所熟悉的表一般用来做批处理,面向的是固定的数据集,可以认为是“静态表”;而动态表则完全不同,它里面的数据会随时间变化。 其实动态表的概念,我们在传统的关系型数据库中已经有所接触。数据库中的表,其实是一系列 INSERT、UPDAT...