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...
为了防止状态无限增长耗尽资源,Flink Table API 和 SQL 可以在表环境中配置状态的生存时间(TTL): val tableEnv =...//获取表环境的配置val tableConfig =tableEnv.getConfig();//配置状态保持时间tableConfig.setIdleStateRetention(Duration.ofMinutes(60)) 或者也可以直接设置配置项 table.exec.state.ttl: val ...
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。
// 定义一个有事件时间属性的 table source public class UserActionSource implements StreamTableSource<Row>, DefinedRowtimeAttributes { @Override public TypeInformation<Row> getReturnType() { String[] names = new String[] {"user_name", "data", "user_action_time"}; TypeInformation[] types = ne...
最后一个子 SQL,加上对应的 TTL 配置,翻译成 DataStream 作业,其输出数据流即为完整计算的输出。 需要注意的是,处理时间(Process-Time)和事件时间(Event-Time)字段,对应的数据类型在Flink Table API & SQL 的包 `flink-table` 中是私有的,在外部访问会出错。
使用Flink SQL时,我们通常会遵循如下编码套路,这些套路和使用Flink API的套路是一样的: 环境准备:初始化一个TableEnvironment对象,它是执行Flink SQL语句的核心。这个环境可以是流数据环境,也可以是批数据环境。 数据源定义:通过CREATE TABLE语句定义输入数据源(source),可以是Kafka、CSV文件等。 数据处理:编写SQL语句...
实现所有场景下的 Flink SQL 的细粒度 TTL 配置,关键在于解决撤回流注册为动态表的问题。 通过阅读Flink Table API & SQL 的包flink-table的源码,我们知道: Flink Table API & SQL 使用 CRow 作为其内部数据流的基本数据类型,实际上是 Row 类型加上一个标志位 ...
常规JOIN 运行时需要保留左表和右表的状态,且随着时间的推移,状态会无限增长,最终可能导致作业 OOM 崩溃或异常缓慢。因此我们强烈建议用户在 Flink 参数中设置table.exec.state.ttl选项,它可以指定 JOIN 状态的保留时间,以便 Flink 及时清理过期的状态。
实现所有场景下的 Flink SQL 的细粒度 TTL 配置,关键在于解决撤回流注册为动态表的问题。 通过阅读Flink Table API & SQL 的包`flink-table`的源码,我们知道: Flink Table API & SQL 使用 CRow 作为其内部数据流的基本数据类型,实际上是 Row...
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