本文翻译自官网:TableAPIhttps://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/table/tableApi.htmlTableAPI是用于流和批处理的统一的关系API。TableAPI查询可以在批处理或流输入上运行而无需修改。TableAPI是SQL语言的超集,是专门为与ApacheFlink配合使用而设计的。Tab
原创 2021-02-08 12:31:38
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该文章主要是对Flink官网相关内容进行翻译Join是批处理数据处理中常见且易于理解的操作,用于连接两个关系的行。 但是,动态表上的连接语义不太明显甚至令人困惑。在Flink中有几种方法可以使用Table API或SQL实际执行连接。对于文章中的时间属性和时态表请参考笔者之前文章。常规JOIN常规联接是最通用的join类型,其中任何新记录或对join输入两侧的任何更改都是可见的,并且会影响整个联接
从何而来关系型API有很多好处:是声明式的,用户只需要告诉需要什么,系统决定如何计算;用户不必特地实现;更方便优化,可以执行得更高效。本身Flink就是一个统一批和流的分布式计算平台,所以社区设计关系型API的目的之一是可以让关系型API作为统一的一层,两种查询拥有同样的语义和语法。大多数流处理框架的API都是比较low-level的API,学习成本高而且很多逻辑需要写到UDF中,所以Apache
转载 2024-05-01 10:37:50
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注意: 时态表 时态变函数Blink都 支持推荐使用 但是时态表函数不支持DDL 标准SQL 创建所以 可以使时态表 功能相近 并且时态表可以DDL 创建 使用时态表函数 只能使用TABLE API 去注册package com.cn.sql.joins.temporaljoins; import org.apache.flink.streaming.api.environment.Stream
# 使用 Table API 实现 MySQL 数据库 ## 流程概述 使用 Table API 实现 MySQL 数据库的过程可以分为以下几个步骤: 1. 导入所需的依赖库 2. 创建一个执行环境 3. 定义表的结构 4. 注册 MySQL 数据库连接信息 5. 执行查询操作 接下来,我将逐一介绍每个步骤以及相应的代码示例。 ## 步骤详解 ### 1. 导入所需的依赖库 首先,我
原创 2023-08-12 10:28:43
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上级:https://www.cnblogs.com/hackerxiaoyon/p/12747387.html Table API Table api 有批量的api和流实时的api。通常很容易进行数据分析、批量数据导入 和 做一些数据清洗的工作。 What Will You Be Buildin
原创 2021-05-12 21:54:06
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时间语义和Wartermark一.Flink中的时间语义二.EventTime的引入三.Watermark基本概念Watermark的引入四.EvnetTime在window中的使用滚动窗口(TumblingEventTimeWindows)滑动窗口(SlidingEventTimeWindows)会话窗口(EventTimeSessionWindows)五.总结 一.Flink中的时间语义Ev
# Python Table API原理及实现步骤 ## 简介 Python Table API是一种用于处理结构化数据的编程接口,它提供了一种类似于SQL语言的方式来进行数据操作和转换。通过使用Python Table API,开发者可以轻松地进行数据过滤、转换、聚合等操作,从而快速地分析和处理数据。 在本文中,我将向你介绍Python Table API的实现原理,并指导你如何使用Pyth
原创 2024-02-07 05:13:16
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一 .什么是 Table API为了更好地了解 Table API,我们先看下 Flink 都提供了哪些 API 供用户使用。1.1. Flink API 总览Flink 根据使用的便捷性和表达能力的强弱提供了 3 层 API,由上到下,表达能力逐渐增强,比如 processFunction,是最底层的 API,表达能力最强,我们可以用他来操作 state 和 timer 等复杂功能。Datast
转载 2024-04-27 10:16:38
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本文主要从以下几个方面介绍Flink流处理API——window(窗口) API一、window概念二、window类型三、windowAPI 的Demo四、时间语义五、设置事件创建时间(Event Time)六、水位线(Watermark)七、watermark的API版本:scala:2.11.12Kafka:0.8.2.2Flink:1.7.2pom.xml依赖部分(log日志的依赖一定要加
转载 2024-05-06 12:43:48
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1、Flink 部署、概念介绍、source、transformation、sink使用示例、四大基石介绍和示例等系列综合文章链接13、Flink 的table api与sq16、Flink 的table api与sql之
原创 2023-12-03 10:49:59
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1、Flink 部署、概念介绍、source、transformation、sink使用示例、四大基石介绍和示例等系列综合文章链接13、Flink 的tablenk 的table api与sql之
原创 2023-12-03 10:50:37
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常用API了解TensorFlow的API有助于我们在应用时得心应手,本节我们将会介绍常用的API,在后面的示例中也将会经常用到。这里主要介绍基于Python的API,基于其他语言的API也大同小异,最重要的理解API的功能及背后的原理。图、操作和张量TensorFlow的计算表现为数据流图,所以tf.Graph类中包含一系列表示计算的操作对象(tf.Operation),以及在操作之间流动的数据
Flink 系列文章 1、Flink 部署、概念介绍、source、transformation、sink使用示例、四大基石介绍和示例等系列综合文章链接 13、Flink 的table api与sql的基本概念、通用api介绍及入门示例 14、Flink 的table api与sql之数据类型: 内置数据类型以及它们的属性 15、Flink 的table api与sql之流式概念-详解的介绍了动态
Flink 系列文章 1、Flink 部署、概念介绍、source、transformation、sink使用示例、四大基石介绍和示例等系列综合文章链接 13、Flink 的table api与sql的基本概念、通用api介绍及入门示例 14、Flink 的table api与sql之数据类型: 内置数据类型以及它们的属性 15、Flink 的table api与sql之流式概念-详解的介绍了动态
原创 2023-11-03 18:09:06
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# 如何在HBase中使用API创建压缩表 HBase是一个分布式的、可扩展的NoSQL数据库,广泛应用于大规模数据的存储和分析。本篇文章将指导你如何通过HBase API创建一个压缩的数据表。首先,我们将概述整个流程,然后详细介绍每一步所需的代码与解释。 ## 整体流程 以下表格展示了创建HBase压缩表的步骤: | 步骤编号 | 步骤 | 描述
原创 2024-09-19 07:53:05
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文章目录Table API 和 SQL 程序的结构创建一个 TableEnvironmentCreate Tables in the Catalog临时表与永久表影子创建表虚拟表连接器表扩展表标识符查询表TABLE APISQL混合表 API 和 SQL发出一个表翻译并执行查询解释表 Table API & SQL 集成在同一套 API 中。 这套 API 的核心概念是Table,用作查
转载 2024-04-03 21:37:49
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简介: 在数据库中的静态表上做 OLAP 分析时,两表 join 是非常常见的操作。同理,在流式处理作业中,有时也需要在两条流上做 join 以获得更丰富的信息。Flink DataStream API 为用户提供了3个算子来实现双流 join,分别是:1、join();2、coGroup();3、intervalJoin()本章重点讲解regular join以及interval jo
转载 2024-01-03 14:02:39
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1.Environment1.1 getExecutionEnvironment    创建一个执行环境,表示当前执行程序的上下文。 如果程序是独立调用的,则此方法返回本地执行环境;如果从命令行客户端调用程序以提交到集群,则此方法返回此集群的执行环境,也就是说,getExecutionEnvironment会根据查询运行的方式决定返回什么样的运行环境,是最常
转载 2024-08-16 13:49:38
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一、Flink核心API Flink中提供了4种不同层次的API,每种API在简洁和易表达之间有自己的权衡,适用于不同的场景。目前上面3个会用得比较多。1、低级API(Stateful Stream Processing):提供了对时间和状态的细粒度控制,简洁性和易用性较差,主要应用在一些复杂事件处理逻辑上。 2、核心API(DataStream/DataSet API):主要提供了针对流数据和批
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