dim,tumble(row_time,interval'1'minute) 可以看到 Group Window Aggregation 滚动窗口的 SQL 语法就是把 tumble window 的声明写在了 group by 子句中,即tumble(row_time, interval '1' minute),第一个参数为事件时间的时间戳;第二个参数为滚动窗口大小。 ⭐ Window TVF 方案(1.13 只支持 Streaming 任务):...
tableEnv.executeSql(createSourceTableDdl);// // 编写 SQL 查询// String query = "SELECT user_id, SUM(order_amount) AS total_amount FROM csv_source GROUP BY user_id";// // 执行查询并打印// tableEnv.executeSql(query).print();// env.execute("Flink SQL Demo");// 定义输出数据源String...
Flink SQL 内置的优化参数是 Blink Planner 里面的功能,也就是 1.9 以后 Blink Planner 自带功能,从 Flink 1.11 开始,Blink Planner 已经成为 Flink 默认的 Planner,目前聚合优化参数是针对无界流非窗口类聚合,窗口类聚合优化参数未来会进行支持。下面开始讲解一下 Flink SQL 优化参数的功能以及其适用场景,官网相关参...
Group Window Aggregation 滚动窗⼝的 SQL 语法,把 tumble window 的声明写在了 group by ⼦句中,即 tumble(row_time, interval '1' minute) ,第⼀个参数为事件时间的时间戳,第⼆个参数为滚动窗⼝⼤⼩。 Window TVF ⽅案(1.13 只⽀持 Streaming 任务): -- 数据源表 CREATE TABLE source_ta...
SQL 生成 将物理执行计划生成为在特定平台 / 引擎的可执行程序,如生成符合 MySQL 或 Oracle 等不同平台规则的 SQL 查询语句等。 数据连接与执行 通过各个执行平台执行查询,得到输出结果。 在 Flink 或者其他使用 Calcite 的大数据引擎中,一般到 SQL 查询优化即结束,由各个平台结合 Calcite SQL 代码生成和平台实现的...
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
状态编程为Flink处理机制的核心,状态用来保存信息,辅助计算,以及方便于故障恢复。 内容 一、有状态和无状态的算子 有状态:计算时需要依赖其他数据,例如需要先有下单状态,才能有支付状态(sum…) 无状态:计算时不需要依赖其他数据,单独自身数据就足矣(Map,Filter…) ...
1、启动一个flink的 集群 可以使用flink独立集群 也可以使用yarn-session.sh # 启动一个flinkyarn-sesion集群 yarn-sesion.sh -d 1. 2. 2、启动sql-client sql-client.sh 1. 3、测试命令行 -- 创建source表 CREATE TABLE datagen ( id STRING,
(1)首先,FlinkSQL 底层使用的是 apache Calcite 引擎来处理SQL语句,Calcite会使用 javaCC 做SQL解析,javaCC根据Calcite中定义的 Parser.jj 文件,生成一系列的java代码,生成的java代码会把SQL转换成AST抽象语法树(即SQLNode类型)。 (2)生成的 SqlNode 抽象语法树,他是一个未经验证的抽象语法树,这时 SQL Validator...
Flink SQL CDC 内置了 Debezium 引擎，利用其抽取日志获取变更的能力，将 changelog 转换为 Flink SQL 认识的 RowData 数据。（以下右侧是 Debezium 的数据格式，左侧是 Flink 的 RowData 数据格式）。RowData 代表了一行的数据，在 RowData 上面会有一个元数据的信息 RowKind，RowKind 里面包括了插入(+I)、更新...