1. 版本说明本文档内容基于flink-1.13.x，其他版本的整理，请查看本人博客的 flink 专栏其他文章。2. 概览本章节描述了 Flink 所支持的 SQL 语言，包括数据定义语言（Data Definition Language，DDL）、数据操纵语言（Data Manipulation Language，DML）以及查询语言。Flink 对 SQL 的支持基于实现了 SQL 标准的
之前我们谈到了Flink通过自主管理内存的方式来，避免了让JVM管理内存带来的一些问题。自主管理内存之后，JVM中原生的类型也就不适合使用了。因此Flink也对Java的类型进行了扩展，这就是我们本节关注的内容。本节探讨的相关类主要位于包：org.apache.flink.types类型的根ValueValue位于所有类型的继承链的最顶端，可以说是所有类型的根。它代指所有可被序列化为Flink二进
1 常规窗口 时间语义，要配合窗口操作才能发挥作用。最主要的用途，当然就是开窗口、根据时间段做计算了。下面我们就来看看Table API和SQL中，怎么利用时间字段做窗口操作。 在Table API和SQL中，主要有两种窗口：Group Windows和Over Windows 1.1 分组窗口 分
转载
2020-10-03 17:53:00
266阅读
2评论
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 都已经做了实现比较函数SQL:value1 = value2value1 > value2Table API:ANY1 === ANY2ANY1 > ANY2逻辑函数SQL:boolean1 OR boolean2bool
窗口窗口Group WindowsTumbling WindowsSliding WindowsSession WindowsOver WindowsSQL中的Group WindowsSQL中的Over Windows窗口Group WindowsGroup
原创
2022-04-27 21:34:16
171阅读
本文翻译自官网：Built-InFunctionshttps://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/table/functions.htmlFlinkTableAPI和SQL为用户提供了一组用于数据转换的内置函数。此页面简要概述了它们。如果尚不支持所需的功能，则可以实现用户定义的功能。如果您认为该功能足够通用，请为此打开
原创
2021-02-08 12:14:28
570阅读
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
Flink SQL 实战
原创
2021-09-01 11:58:33
493阅读
第26讲：Flink 中的聚合函数和累加器的设计和使用我们在第 08 课时中提到了 Flink 所支持的窗口和时间类型，并且在第 25 课时中详细讲解了如何设置时间戳提取器和水印发射器。实际的业务中，我们在使用窗口的过程中一定是基于窗口进行的聚合计算。例如，计算窗口内的 UV、PV 等，那么 Flink 支持哪些基于窗口的聚合函数？累加器又该如何实现呢？Flink 支持的窗口函数我们在定义完窗口以
Flink Table 和 SQL内置了很多SQL中支持的函数；如果有无法满足的需要，则可以实现用户自定义的函数（UDF）来解决。 1 系统内置函数 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，其
转载
2020-10-03 17:58:00
207阅读
2评论
1、窗口（Window）1.1 Group Window（老版本）在 Flink 1.12 之前的版本中，Table API 和 SQL 提供了一组“分组窗口”（Group Window）函数，常用的时间窗口如滚动窗口、滑动窗口、会话窗口都有对应的实现；TUMBLE(time_attr, interval)HOP(time_attr, interval, interval)SESSION(time
时间概念事件时间、处理时间与进入时间（进入处理系统的时间)。有些程序（如预警程序）允许小的误差（事件迟到），并且希望尽快得到结果，考虑使用处理时间语义。欺诈检测系统或账单系统对准确性要求高，只有在时间窗口内发生的事件才能被算进来，考虑使用事件时间语义。 窗口1.时间窗口时间窗口是最简单和最有用的一种窗口。它支持滚动 Tumbling 与滑动 Sliding。 2.计数窗口&nb
1. Window的概念无论是无界的数据流还是有界的，Flink都可以做到接收一个数据就立即处理一个数据，最终我们可以得到整个数据流的所有数据的统计结果。但是，一般来说更多的，我们希望得到的是统计某个区间、或者某个时间段内的数据结果，比如每天的商品销量、每天的网站点击量，这种情况下，我们就需要Flink中的窗口机制Window API来实现。Window，Flink中的窗口机制，我的简单
Flink常用的3种窗口函数： 滚动窗口：窗口数据有固定的大小，窗口中的数据不会叠加； 滑动窗口：窗口数据有固定大小，并且有生成间隔； 会话窗口：窗口数据没有固定的大小，根据用户传入的参数进行划分，窗口数据无叠加； 一、 滚动窗口 特点：有固定大小、窗口中的数据不会重叠 1 SELECT 2 3 [ ...
转载
2021-08-26 23:43:00
650阅读
2评论
本文翻译自官网：Reading&WritingHiveTableshttps://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/table/hive/read_write_hive.html使用HiveCatalog和Flink的Hive连接器，Flink可以读取和写入Hive数据，以替代Hive的批处理引擎。确保遵循说明在
原创
2021-02-08 11:26:19
284阅读
本文翻译自官网：User-definedFunctionshttps://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/table/udfs.html用户定义函数是一项重要功能，因为它们显着扩展了查询的表达能力。注册用户定义的函数标量函数表函数聚合函数表格汇总函数实施UDF的最佳做法将UDF与运行时集成注册用户定义的函数在大多数情况
原创
2021-02-08 11:41:51
271阅读
连接kafkaimport com.tc.flink.conf.KafkaConfig;import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types;import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;import org.apache.flink.t...
转载
2021-06-10 20:14:03
347阅读
转载自：https://blog.csdn.net/shenshouniu/article/details/84558874欢迎加入大数据学习群：**Flink学习视频：**http://edu.51cto.com/sd/88e07写在前面的话Flink是一个新型的流式处理引擎，作者自身只是对Spark底层较为熟悉，有兴趣可以查阅我的Spark core ，Spark String 以及...
转载
2021-06-10 19:49:12
326阅读
连接kafkaimport com.tc.flink.conf.KafkaConfig;import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types;import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;import org.apache.flink.t...
转载
2021-06-10 20:25:56
329阅读
