1.聚合函数（1）count() 函数用于统计表中的数据，查询表中有多少条数据#count(`字段名`)：查询指定列的总数，会忽略指定列为null的数据
select count(studentname) from student
#count(*)：查询所有的行数，会走所有的列
select count(*) from student
#count(1)：查询所有的行数，只会走一列
select
背景自定义聚合函数实例讲解背景在网站性能测试中，我们经常会选择 TP50、TP95 或者 TP99 等作为性能指标。接下来我们讲讲这些指标的含义、以及在flink中如何实时统计：TP50，top percent 50，即 50% 的数据都满足某一条件；TP95，top percent 95，即 95% 的数据都满足某一条件；TP99，top percent 99，即 99% 的数据都满
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2024-04-14 20:46:06
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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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2024-03-18 20:16:21
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用户定义的聚合函数（UDAGG）将一个表（一个或多个具有一个或多个属性的行）聚合为标量值。上图显示了聚合的示例。假设您有一个包含饮料数据的表格。该表由三列的id，name和price5行。想象一下，您需要找到表中所有饮料的最高价格，即执行max()聚合。您需要检查5行中的每一行，结果将是单个数值。用户定义的聚合函数通过扩展AggregateFunction类来实现。一个AggregateFunct
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2024-04-23 13:22:06
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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
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2022-09-04 12:58:54
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Flink中事件时间和水位线是做基于时间的处理计算的基础。之前我们已经了解了Flink中基本的聚合操作。在流处理中，我们往往需要面对的是连续不断、无休无止的无界流，不可能等到所有所有数据都到齐了才开始处理。所以聚合计算其实只能针对当前已有的数据——之后再有数据到来，就需要继续叠加、再次输出结果。这样似乎很“实时”，但现实中大量数据一般会同时到来，需要并行处理，这样频繁地更新结果就会给系统带来很大负
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2024-02-27 14:49:27
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1.声明当前内容主要为测试和使用Apache Flink中的增量聚合操作，当前内容主要借鉴：Flink官方文档主要内容有使用Flink的增量聚合分析增量聚合操作windowAll操作pom依赖:参考前面的文章2.增量聚合操作的demo数据源参考前面博文中的ComputerTemperature这个实体类import org.apache.flink.api.common.functions.Red
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2024-03-29 09:18:40
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引子表值函数(table-valued function, TVF)，顾名思义就是指返回值是一张表的函数，在Oracle、SQL Server等数据库中屡见不鲜。而在Flink的上一个稳定版本1.13中，社区通过FLIP-145提出了窗口表值函数(window TVF)的实现，用于替代旧版的窗口分组(grouped window)语法。举个栗子，在1.13之前，我们需要写如下的Flink SQL语
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
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2024-02-16 20:27:22
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public class SinkKafka {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setPar
文章目录 SQL 中一般所说的聚合我们都很熟悉，主要是通过内置的一些聚合函数来实现的，比如SUM()、MAX()、MIN()、AVG()以及 COUNT()。它们的特点是对多条输入数据进行计算，得到一个唯一的值，属于“多对一”的转换。比如我们可以通过下面的代码计算输入数据的个数：Table eventCountTable = tableEnv.sqlQuery("select COUNT(*)
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2024-02-27 08:57:44
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文章目录Concepts 概念Flink’s APIs Flink的API集合 Concepts 概念The Hands-on Training explains the basic concepts of stateful and timely stream processing that underlie Flink’s APIs, and provides examples of how
一下介绍的数据和字段 都在此文中进行的 创建和添加 1. 聚合函数使用aggregate()过滤器调用聚合函数。聚合函数包括：Avg平均，Count数量，Max最大，Min最小，Sum求和，被定义在django.db.models中。例：查询图书的总阅读量。from django.db.models import Sum
BookInfo.objects.aggregate(Sum('readco
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2024-07-05 20:14:22
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1. 聚合函数的介绍
聚合函数又叫组函数，通常是对表中的数据进行统计和计算，一般结合分组(group by)来使用，用于统计和计算分组数据。常用的聚合函数:
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2023-05-30 08:04:57
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1.什么是flink？Flink 是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界和有界数据流进行有 状态计算。Flink 能够提供毫秒级别的延迟，同时保证了数据处理的低延迟、高吞吐和结果的正确性，还提供 了丰富的时间类型和窗口计算、Exactly-once 语义支持，另外还可以进行状态管理，并提供 了 CEP（复杂事件处理）的支持。2.Flink 的重要特点？事件驱动 事件驱动型应用是一类具有状态的应用，
目录0. 相关文章链接1. select算子2. where算子3. distinct算子4. group by算子5. union算子 和 union all算子6. join算子7. group window算子7.1. tumble window算子7.2. hop window算子7.3. session window算子0. 相关文章链接Flink文章汇总1. select算子
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2024-05-22 11:26:44
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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
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2024-03-21 12:41:13
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MySQL从8.0开始支持开窗函数，这个功能在别的数据库中早已支持，更加方便分析，开窗函数也是通过指定字段将数据分成多个窗口，对每个窗口每一行执行函数，每个窗口返回等行数的结果。窗口函数和普通聚合函数也很容易混淆，二者区别如下： 1、聚合函数是将多条记录聚合为一条；而窗口函数是每条记录都会执行，有几条记录执行完还是几条。 2、聚合函数也可以用于窗口函数中。窗口函数分为静态窗口和
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2023-05-24 17:01:44
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11. NumPy 的通用函数 ufunc
NumPy 中的向量化操作可以使数组元素的重复计算更加高效。而向量化操作可以通过通用函数 ufuncs 来实现。
11.1 算术运算
NumPy 的 ufunc 使用起来非常自然，因为它们可以简写为 Python 的原生算术运算符。
ufunc 函数
对应的运算符
含义
np.add
+
加法
np.subtract
-
减法
np.negative
-
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2023-08-09 14:52:07
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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、
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2022-10-08 15:41:21
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