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文章目录系统函数标量函数（Scalar Functions）比较函数（Comparison Functions）逻辑函数（Logical Functions）算术函数（Arithmetic Functions）字符串函数（String Functions）时间函数（Temporal Functions）聚合函数（Aggregate Functions） 在 SQL 中，我们可以把一些数据的转换操
函数（Functions） • Flink Table API 和 SQL 为用户提供了一组用于数据转换的内置函数 • SQL 中支持的很多函数，Table API 和 SQL 都已经做了实现 Ø 比较函数 • SQL：value1 = value2value1 > value2 • Table API：ANY1 === ANY2ANY1 > ANY2 Ø 逻辑函数 • SQL：boo
报错Type mismatch in column 1 of UNION解决方案:sql 在 union的时候 两个表字段出现类型不一致现象
原创
2022-03-01 16:28:35
2669阅读
校验版本为flink 1.13.6 参考链接：fink sql内置函数算数函数余数： number1%number2 返回number1除以number2的余数select 5%3;
-- 2
select 8%5;
-- 3次方：power(number1,number2) 返回number1的number2次方select power(2,3);
-- 8
select power(3,6);
Flink CEP 文章目录Flink CEP一、概述二、Pattern API1. 个体模式2. 组合模式3. 模式组4. 匹配后跳过策略三、模式的检测处理1. 将模式应用到流上2. 处理匹配事件3. 处理超时事件4. 处理迟到数据5. CEP 的状态机实现 下一章： Flink 1.13 的 Table API 和 SQL 一、概述CEP，其实就是“复杂事件处理（Complex Event P
1、比较函数 = <> > >= < <= 注意：select null=null; 返回为null IS NULL 、 IS NOT NULL --非空判断 value1 IS DISTINCT FROM value2、value1 IS NOT DISTINCT FROM value2、
推荐
原创
2022-10-08 15:41:21
4358阅读
Flink SQL 实战 (4)：UDF-用户自定义函数在上一篇实战博客中分享了如自定义Schema这样实战中常用的code，之前示例的WordWithCount只有可怜的一个字段不能算作典型，理解起来容易困惑，所有我们升级一下使用多个字段的JSON作为数据源:{
"response": "",
"status": 0,
"protocol": ""
"timestamp":0
}练习根据
11.7、函数Flink SQL 中的函数可以分为两类：一类是 SQL 中内置的系统函数，直接通过函数名调用就可以，能够实现一些常用的转换操作，比如之前我们用到的 COUNT()、CHAR_LENGTH()、UPPER()等等；而另一类函数则是用户自定义的函数（UDF），需要在表环境中注册才能使用。11.7.1、系统函数系统函数（System Functions）也叫内置函数（Built-in F
Flink提供了各种数据的转换操作，但实际业务过程中有很多业务上需要处理的数据结构、规则等等，需要自己写自己的业务代码，这时候就用到的flink提供的函数类(Function Class)Flink暴露了所有udf函数的接口(实现方式为接口或者抽象类)，例如MapFunction，FilterFunction，ProcessFunction等。一个小栗子，要筛选数据中以sensor3为开头的数据还
传送门：Flink Table API和SQL（上）(基本API介绍+流处理表的特性)Flink Table API和SQL（中）(时间属性及窗口+聚合查询+联结查询)Flink Table API和SQL（下）(函数+SQL客户端+连接到外部系统) 文章目录一、函数1. 系统函数1.1 标量函数（Scalar Functions）1.2 聚合函数（Aggregate Functions）2. 自
目录 7.1 基本处理函数（ProcessFunction）7.1.1 处理函数的功能和使用7.1.2 ProcessFunction 解析7.1.3 处理函数的分类7.2 按键分区处理函数（KeyedProcessFunction）7.2.1 定时器（Timer）和定时服务（TimerService）7.2.2 KeyedProcessFunction 的使用7.3 窗口处理函数7.3
窗口函数Flink SQL支持基于无限大窗口的聚合（无需显式定义在SQL Query中添加任何的窗口）以及对一个特定的窗口的聚合。例如，需要统计在过去的1分钟内有多少用户点击了某个的网页，可以通过定义一个窗口来收集最近一分钟内的数据，并对这个窗口内的数据进行计算。 Flink SQL支持的窗口聚合主要是两种：window aggregate和over aggregate。两者最核心的区别是，ove
以批处理的方式从文本读取数据：package com.hmi1024.flink.example;
import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.api.j
目录高阶聚合时间窗口 TVF（表值函数）支持的时间窗口类型window 聚合window joinregular joininterval joinlookup jointemporal joinarray joinover 窗口聚合 Flink SQL除了支持基本查询外，还支持一些复杂的高阶聚合和关联。 高阶聚合语法group by cube(维度 1，维度 2，维度 3)
group by
文章目录时间函数CURRENT_TIMECURRENT_DATE时间函数CURRENT_TIME使用select CURRENT_TIME from a结果: 只有时分秒18:51:28CURRENT_DATE使用select CURRENT_DATE from a结果 只有年月日2022-02-11
原创
2022-03-01 16:29:37
334阅读
文章目录前言1. 滚动窗口（TUMBLE）2. 滑动窗口（HOP）3. 累积窗口（CUMULATE） 前言 从 1.13 版本开始，Flink 开始使用窗口表值函数（Windowing table-valued functions，Windowing TVFs）来定义窗口。窗口表值函数是 Flink 定义的多态表函数（PTF），可以将表进行扩展后返回滚动窗口（Tumbling Windows）
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MYSQL 内置函数整理MySQL数据库提供了很多函数包括：数学函数；字符串函数；日期和时间函数；条件判断函数；系统信息函数；加密函数；格式化函数；一、数学函数数学函数主要用于处理数字，包括整型、浮点数等。 函数作用ABS(x)返回x的绝对值 SELECT ABS(-1) -- 返回1CEIL(x),CEILING(x)返回大于或等于x的最小整数 SELECT CEIL(1.5) -- 返
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2023-10-17 16:21:57
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