它允许用户自由处理来自一个或多个流的事件，并使用一致的容错状态。此外，用户可以注册事件时间和处理时间回调，允许程序实现复杂的计算。...可以在表和DataStream/DataSet之间无缝转换，允许程序混合Table API以及DataStream和DataSet API。 Flink提供的最高级抽象是SQL。...这种抽象在语义和表达方面类似于Table API，但是将程序表示为SQL查询表达式。SQL抽象与Table API紧密交互，SQL查询可以在Table API中定义的表上执行。...人们通常区分不同类型的窗口，例如翻滚窗口（没有重叠），滑动窗口（具有重叠）和会话窗口（由不活动间隙打断）。 ?...此对齐还允许Flink重新分配状态并透明地调整流分区。 ? | 容错检查点 Flink使用流重放和检查点(checkpointing)的组合实现容错。
“前一篇文章中Flink数据-有界数据与无界数据>大致讲解了Apache Flink数据的形态问题。Apache Flink实现分布式集合数据集转换、抽取、分组、统计等。...Apache Flink提供可以编写流处理与批处理的程序。其中DataSet API用于批处理，DataStream API用于流式处理。...Flink提供了不同级别的抽象来实现批处理或流处理任务的开发。 ? Flink的基本构建就是数据流与转换，(Flink 中DataSet API中使用的也是内部流)。...所以流上的聚合是由窗口来界定的。(5s,100条)。 Apache Flink中窗口有翻滚窗口，滑动窗口与会话窗口。...也就是处理引擎当前的时间。 Apache Flink对于提供了不同的时间概念： ? 事件时间(创建时间的时间):类似于我们使用log输出日志的时候所打印的时间。
state中的数据有失效机制，依靠数据触发数据清理； 目前Stream join的结果是数据的笛卡尔积； Window Join Tumbling Window Join 执行翻滚窗口联接时，具有公共键和公共翻滚窗口的所有元素将作为成对组合联接...import org.apache.flink.api.java.functions.KeySelector; import org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.TumblingEventTimeWindows...interval join也是使用相同的key来join两个流（流A、流B）， 并且流B中的元素中的时间戳，和流A元素的时间戳，有一个时间间隔。...; import org.apache.flink.streaming.api.functions.co.ProcessJoinFunction; import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time...2、设置5秒的滚动窗口，流的元素关联都会在这个5秒的窗口中进行关联。 3、apply方法中实现将两个不同类型的元素关联并生成一个新类型的元素。
Table API，对结构化数据进 行查询操作，将结构化数据抽象成关系表，并通过类 SQL 的 DSL 对关系表进行各种查询操作，支 持 Java 和 Scala。...说说他们的使用场景 Tumbling Time Window 假如我们需要统计每一分钟中用户购买的商品的总数，需要将用户的行为事件按每一分钟进 行切分，这种切分被成为翻滚时间窗口（Tumbling Time...Watermark 是 Apache Flink 为了处理 EventTime 窗口计算提出的一种机制,本质上也是一种 时间戳。...Flink 使用一个引擎支持了 DataSet API 和 DataStream API。...虽迟但到,面试总不能少了代码题: 使用JAVA或 Scala语言编程实现fink的 Word Count单词统计。
然后，它定义了一个5秒的翻滚事件时间窗口，并使用aggregate方法对每个窗口内的数据进行聚合操作。在这个例子中，聚合操作是计算具有相同key（即f0相同）的元素的第二个元素（f1）的平均值。...基于Apache Calcite框架实现了SQL标准协议，是构建在Table API之上的更高级接口。...在此基础上，Flink 还基于 Apache Calcite 实现了对 SQL 的支持。这样一来，我们就可以在 Flink 程序中直接写 SQL 来实现处理需求了，非常实用。...Flink SQL 是 Apache Flink 提供的一种使用 SQL 查询和处理数据的方式。它允许用户通过 SQL 语句对数据流或批处理数据进行查询、转换和分析，无需编写复杂的代码。...然后，我们将数据流注册为名为 "source_table" 的临时表。 接下来，我们使用 Flink SQL 执行 SQL 查询和转换。
我想使用 Apache NiFi 读取 REST API 来频繁地跟踪一些公司的股票。...之后我得到一些数据流分析要使用 Apache Flink SQL 执行，最后使用 Apache Impala 查询 Apache Kudu 中的存储的数据。...我们添加的一项独特n内容是Avro Schema中的默认值，并将其设为时间戳毫秒的逻辑类型。这对 Flink SQL 时间戳相关查询很有帮助。...首先，我们需要在 Apache Hue 中从 CDP 或从脚本编写的命令行创建我们的 Kudu 表。 ...翻滚窗口 SELECT symbol 8.
4.相关网址： Flink官网：https://flink.apache.org/ Flink版本：https://flink.apache.org/blog/ Flink文档：https:...//ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.12/ Flink代码库：https://github.com/apache/flink 02...I/O异步操作 1.异步操作简介 2.超时处理 3.结果顺序 4.事件时间 5.容错保证 6.重试支持 7.实现方案 8.警告&注意事项 08 Table API & SQL 8.1 简介 1.什么是...8.2 通用api 1.Table API 和 SQL 程序的结构 2.创建 TableEnvironment 3.在 Catalog 中创建表 4.查询表 5.输出表 6.翻译与执行查询 7.查询优化...交互 09 Table API 1.数据查询&过滤 2.列操作 3.分租聚合操作 4.联表操作 5.排序、偏移量，限制操作 6.插入 7.窗口分组操作 8.Over Windows 9.基于行生成多列输出的操作
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。...as $"w") 3 SQL中窗口的定义 我们已经了解了在Table API里window的调用方式，同样，我们也可以在SQL中直接加入窗口的定义和使用。...4 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，其它还在快速开发扩展中。...为了定义一个表函数，必须扩展org.apache.flink.table.functions中的基类TableFunction并实现（一个或多个）求值方法。...例如，用户可以使用HiveCatalog将其 Kafka 表或 Elasticsearch 表存储在 Hive Metastore 中，并后续在 SQL 查询中重新使用它们。
Blink 在原来的 Flink 基础上最显著的一个贡献就是 Flink SQL 的实现。...流式 SQL 中的时态表和时间连接（FLINK-9712） 时态表是 Apache Flink 中的一个新概念，它为表的更改历史提供（参数化）视图，并在特定时间点返回表的内容。...使用这样的表，可以使用正确的汇率将不同货币的订单流转换为通用货币。时间联接允许使用不断变化/更新的表来进行内存和计算有效的流数据连接。...四、Flink SQL 的语法和算子 4.1 Flink SQL 支持的语法 Flink SQL 核心算子的语义设计参考了 1992、2011 等 ANSI-SQL 标准，Flink 使用 Apache...； HOP_START 表示窗口开始时间； HOP_END 表示窗口结束时间； timeCol 表示流表中表示时间字段； slide 表示每次窗口滑动的大小； size 表示整个窗口的大小，如 秒、分钟
WindowAssigner负责将每个传入数据元分配给一个或多个窗口。Flink带有预定义的窗口分配器，用于最常见的用例 即翻滚窗口， 滑动窗口，会话窗口和全局窗口。...根据您的应用程序，您需要考虑这些重复的结果或对其进行重复数据删除。 窗口的使用 Flink为每个窗口创建一个每个数据元的副本。...， Event中的EventTime自产生那一刻起就不可以改变了，不受Apache Flink框架控制， 而Watermark的产生是在Apache Flink的Source节点或实现的Watermark...生成器计算产生(如上Apache Flink内置的 Periodic Watermark实现), Apache Flink内部对单流或多流的场景有统一的Watermark处理。...Apache Flink内部实现每一个边上只能有一个递增的Watermark， 当出现多流携带Eventtime汇聚到一起(GroupBy or Union)时候， Apache Flink会选择所有流入的
Flink SQL 实战案例 1) 批数据SQL 用法： 构建Table运行环境 将DataSet注册为一张表 使用Table运行环境的 sqlQuery 方法来执行SQL语句 示例：使用Flink SQL...但是需要注意以下几点： 要使用流处理的SQL，必须要添加水印时间 使用 registerDataStream 注册表的时候，使用 ' 来指定字段 注册表的时候，必须要指定一个rowtime，否则无法在SQL...中使用窗口 必须要导入 import org.apache.flink.table.api.scala._ 隐式参数 SQL中使用 trumble(时间列名, interval '时间' sencond...org.apache.flink.table.api.scala._ 隐式参数 使用 registerDataStream 注册表，并分别指定字段，还要指定rowtime字段 编写SQL语句统计用户订单总数...、最大金额、最小金额 分组时要使用 tumble(时间列, interval '窗口时间' second) 来创建窗口 使用 tableEnv.sqlQuery 执行sql语句 将SQL的执行结果转换成
它负责： 在内部catalog中注册表 注册外部catalog 执行SQL查询 注册用户定义（标量，表或聚合）函数 将DataStream或DataSet转换为表 持有对ExecutionEnvironment...或StreamExecutionEnvironment的引用 81、Flink如何实现SQL解析的呢？...这个类主要用来： 在内部catalog中注册表 注册外部catalog 执行SQL查询 注册用户定义（标量，表或聚合）函数 将DataStream或DataSet转换为表 持有对ExecutionEnvironment...143、简单说说FlinkSQL的是如何实现的？ Flink 将 SQL 校验、SQL 解析以及 SQL 优化交给了Apache Calcite。...对于Table/SQL API 的CDC connector，用户可以使用SQL DDL创建CDC数据源，来监视单个表上的数据变更。
最底的抽象层提是简单的提供了带状态的流处理，它可以使用处理函数嵌入到[DataStream API中，它允许使用者自由的处理一个和多个数据流中的事件，并且保持一致的容错状态，另外，使用者可以注册事件时间和处理时间回调函数...Flink提供的高级抽象层是SQL，这种抽象类似于Table API的语义和表达，但是编写SQL程序需要更好的表达。...SQL 的抽象和Table API紧密相关，并且SQL查询可以在定义了Table API的表上执行。...Programs and Dataflows 编程和数据流 Flink编程的基本模块是流streams和转换transformations，（注意：在Flink中DataSets使用DataSet API...可以通过一些明显的特点要区别不同的窗口，例如翻滚窗口（没有重叠），滑动窗口（有重叠）和会话窗口（ 不时会有一段不活跃的间隙）。 ?
Flink 社区很早就设想过将批数据看作一个有界流数据，将批处理看作流计算的一个特例，从而实现流批统一，阿里巴巴的 Blink 团队在这方面做了大量的工作，已经实现了 Table API & SQL 层的流批统一...基于Apache Calcite框架实现了SQL标准协议，是构建在Table API之上的更高级接口。...在此基础上，Flink 还基于 Apache Calcite 实现了对 SQL 的支持。这样一来，我们就可以在 Flink 程序中直接写 SQL 来实现处理需求了，非常实用。...，针对每种时间概念，Flink Table API中使用Schema中单独的字段来表示时间属性，当时间字段被指定后，就可以在基于时间的操作算子中使用相应的时间属性。...Flink SQL 是 Apache Flink 提供的一种使用 SQL 查询和处理数据的方式。它允许用户通过 SQL 语句对数据流或批处理数据进行查询、转换和分析，无需编写复杂的代码。
前言 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（时间语义的文章推荐） ?...import org.apache.flink.table.api.scala._ import org.apache.flink.table.api....org.apache.flink.table.api....可以在事件时间或处理时间，以及指定为时间间隔、或行计数的范围内，定义 Over windows。 无界的 over window 是使用常量指定的。
状态管理 Apache Flink 实现了所谓的有状态(Stateful)流式处理的模型。它适用了常用于事件驱动开发或反应式设计模式的 Akka 和 Actor 模型实现算子。...现在，诸如 Apache Flink 和 Apache Samza 的系统都使用本地储存来实现超低延迟的数据处理， 这是因为远程状态由于网络通讯的原因会导致数据处理请求变慢。...Stream SQL 在事件驱动模型上，Flink 实现了流式处理和批量处理，并在这基础上进一步提供了 Table API 和 SQL 的支持。...其 Table API 和 SQL 基本上实现了之前提到的物化视图增量更新算法。特别地，Flink 还使用了 Apache Calcite 提供的 SQL 解析和优化模块来执行相关任务。...因此，Flink 十分建议使用 Group By 等方法将 Join 处理成窗口内的。在这方面，使用 Java 的 Table API 要比直接输入 SQL 查询更方便些。
Flink DataStream API中内置有两个可以根据时间条件对数据流进行Join的算子：基于间隔的Join和基于窗口的Join。本节我们会对它们进行介绍。...案例你可以参考：《Flink重点难点：时间、窗口和流Join》 1.2 基于窗口的Join 顾名思义，基于窗口的Join需要用到Flink中的窗口机制。...案例你可以参考：《Flink重点难点：时间、窗口和流Join》 2 Streaming SQL Join 3 Flink DataStream Join...下面分别使用这四种方式来实现一个join的需求，这个需求是：一个主流中数据是用户信息，字段包括用户姓名、城市id；维表是城市数据，字段包括城市ID、城市名称。...缺点：只支持在Flink SQL API中使用。
流处理程序代码示例: // 导入Flink相关包 import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream; import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment...Flink通过时间窗口操作sql Flink通过Table API和SQL来支持时间窗口的操作。 下面通过一个例子来说明: 1....定义窗口 使用TUMBLE或HOP动态时间窗口 SELECT id, COUNT(*) FROM inputTable GROUP BY TUMBLE(timestamp, INTERVAL...输出结果 将结果输出到Kafka或打印: tableEnv.toRetractStream[Row]... 通过Table API和SQL的时间窗口支持,可以更高效地操作和处理时间序列数据流。...希望对您理解SQL实现流处理过程有帮助。 时间窗口说明 1. 滚动窗口 滚动窗口分为定长窗口(TUMBLE)和滑动窗口(HOP)两种。 定长窗口将事件锁定到连续的固定大小时间窗口中,窗口不重合。
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