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Flink SQL自定义聚合函数

本篇幅介绍Flink Table/SQL中如何自定义一个聚合函数，介绍其基本用法、撤回定义以及与源码结合分析每个方法的调用位置。...基本使用 Flink Table/SQL Api中自带了一些常见的聚合函数，例如sum、min、max等，但是在实际开发中需要自定义符合业务需求的聚合函数，先从一个实际案例入手：设备随时上报状态，现在需要求出设备的当前最新状态...分析：设备上报状态会产生多条数据，现在只需要最新的状态数据即可，很明显这是多对一的聚合类型的操作，聚合逻辑是每次保留设备的最新状态与时间，下次设备上报数据时间与保留的数据时间进行比较，如果比其大则更新。...Table/SQL Api中自定义聚合函数需要继承AggregateFunction， 其中T表示自定义函数返回的结果类型，在这里返回的是Integer 表示状态标识，ACC表示聚合的中间结果类型...来说是一个很重要的特性，在Flink SQL中可撤回机制解密中详细分析了撤回的实现，其中retract是一个不可或缺的环节，其表示具体的回撤操作，对于自定义聚合函数，如果其接受到的是撤回流那么就必须实现该方法

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    Apache Flink快速入门-如何在Kubernetes 上部署 Flink

    Flink在k8s上支持的集群模式 可以使用会话集群或作业集群两种模式将Apache Flink部署在Kubernetes上。...关于Flink 集群模式请参阅 Apache Flin快速入门-部署前要了解内容 Yaml 配置 在Kubernetes上构建Flink Session Cluster，需要将Flink集群中的组件对应的...JobManagerServices 配置 主要为Flink Session 集群提供对外的RestApi和UI地址，使得用户可以通过Flink UI 的方式访问集群并获取任务和监控信息，配置文件如下...component: jobmanager 启动Flink Session Cluster 当各个组件服务配置文件定义完毕后，就可以通过使用以下Kubectl命令，创建Flink Session...Cluster，集群启动完成后就可以通过JobManagerServices中配置的WebUI端口访问 Flink Web 页面。

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    Flink 表值聚合操作在 Dlink 的实践

    value,rank FROM MyTable GROUP BY myField AGG BY TOP2(value) as (value,rank); 优势 可以通过 FlinkSQL 来实现表值聚合的需求...同步执行SELECT查看中间过程 由于当前会话中已经存储了表的定义，此时直接选中 select 语句点击同步执行可以重新计算并展示其计算过程中产生的结果，由于 Flink 表值聚合操作机制，该结果非最终结果...GET_KEY(b.data,'english','0') as int) from student a left join aggscore2 b on a.sid=b.sid 本实例通过表值聚合将分组后的多行转单列然后通过...远程集群的注册在集群中心注册，Hosts 需要填写 JobManager 的地址，HA模式则使用英文逗号分割可能出现的地址，如“127.0.0.1:8081,127.0.0.2:8081,127.0.0.3...六、未来 未来，Dlink 将紧跟 Flink 官方社区发展，为推广及发展 Flink 的应用而奋斗。

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    flink实战之解决金融数据聚合问题一

    时间模型 Flink提供了三种时间模型，EventTime、IngestionTime、WindowProcessingTime如下图： ?...EventTime: EventTime是事件在现实世界中发生的时间，ProcessingTime是Flink系统处理该事件的时间。...Watermark: flink中检测事件时间处理进度的机制是watermark，watermark跟事件一样在流中进行传输并携带一个时间戳t。...金融数据的特点: 金融数据主要指每秒产生的实时交易数据，这些数据需要根据不同的维度，如1min，5min，15min，30min,60min，日，周、月、年等进行价格高开低收的聚合，然后在金融软件上进行...下面的例子是将每秒的交易数据通过flink进行分钟维度的切分，具体聚合和存储的部分将在后面的文章中讲述。 一个模拟生成金融数据的源: ? 生成的数据格式如下图： ? 在flink端的处理代码为： ?

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    如何在 Flink 1.9 中使用 Hive？

    Flink on Hive 介绍 SQL 是大数据领域中的重要应用场景，为了完善 Flink 的生态，发掘 Flink 在批处理方面的潜力，我们决定增强 FlinkSQL 的功能，从而让用户能够通过 Flink...之后出现的 SQL 引擎，如 Spark SQL、Impala 等，都在一定程度上提供了与 Hive 集成的功能，从而方便用户使用现有的数据仓库、进行作业迁移等。...可通过 Catalog API 来修改 Hive 元数据，如 create table、drop table 等。 读取 Hive 数据，支持分区表和非分区表。 写 Hive 数据，支持非分区表。...如果是使用 SQL Client，则需要将依赖的 jar 添加到 Flink 的 lib 目录中；如果使用 Table API，则需要将相应的依赖添加到项目中（如pom.xml）。...用户在 SQL 语句中访问元数据对象（如 DB、Table 等）时，如果不指定 Catalog 名字，则 FlinkSQL 会在当前 Catalog 中进行查找。 4.

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    如何在Loki中使用LogQL做聚合查询

    对于有些时候，当研发的同学没有提供Metrics时，我们也能利用LogQL构建基于日志的相关指标，这里面就主要用到了聚合查询。...常见操作 熟悉PromQL的同学应该知道，常见的聚合查询包括sum、rate，count等等。...那么在Loki中，也有两种常见类型的聚合操作 第一种类型，将日志条目作为一个整体来计算数值 支持的操作功能有： rate(log-range)：计算每秒的日志条目数 count_over_time(log-range...关于分组 Loki的分组与Prometheus有所不同，其中它允许我们在没有区间向量的情况下使用分组，比如这些聚合函数avg_over_time，max_over_time，min_over_time，...stdvar_over_time，stddev_over_time和quantile_over_time下时可以进行分组，这对聚合特定维度的数据非常有用。

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    如何在Lok中使用LogQL做聚合查询

    对于有些时候，当研发的同学没有提供Metrics时，我们也能利用LogQL构建基于日志的相关指标，这里面就主要用到了聚合查询。...常见操作 熟悉PromQL的同学应该知道，常见的聚合查询包括sum、rate，count等等。...那么在Loki中，也有两种常见类型的聚合操作 第一种类型，将日志条目作为一个整体来计算数值 支持的操作功能有： rate(log-range)：计算每秒的日志条目数 count_over_time(log-range...关于分组 Loki的分组与Prometheus有所不同，其中它允许我们在没有区间向量的情况下使用分组，比如这些聚合函数avg_over_time，max_over_time，min_over_time...，stdvar_over_time，stddev_over_time和quantile_over_time下时可以进行分组，这对聚合特定维度的数据非常有用。

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    Flink 实践教程-进阶（10）：自定义聚合函数（UDAF）

    作者：腾讯云流计算 Oceanus 团队 流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器，是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接...本文将为您详细介绍如何使用自定义聚合函数（UDAF），将处理后的存入 MySQL 中。...其他的自定义函数，例如自定义标量函数（UDF）和自定义表值函数（UDTF）的使用方法和视频教程可以参考之前的文章 Flink 实践教程：进阶8-自定义标量函数（UDF） [5]、Flink 实践教程：进阶...9-自定义表值函数（UDTF） [6] 自定义聚合函数（UDAF）可以将多条记录聚合成 1 条记录。...实践教程：进阶8-自定义标量函数（UDF）：https://cloud.tencent.com/developer/article/1946320 [6] Flink 实践教程：进阶9-自定义表值函数

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    如何在 Apache Flink 中使用 Python API？

    因此 Flink 1.9 开始，Flink 社区以一个全新的技术体系来推出 Python API，并且已经支持了大部分常用的一些算子，比如如 JOIN，AGG，WINDOW 等。 2....比如 group by，先扫描Source表，然后 group by 一个 Word，再进行 Select word 并加上聚合统计Count ，最终将最数据结果插入到结果表里面中。 3....并且以一个简单的 WordCount 示例，体验如何在 IDE 里面去执行程序，如何以 Flink run 和交互式的方式去提交 Job。...最后，在 Python API 里面内置了很多聚合函数，可以使用count,sum, max,min等等。 所以在目前 Flink 1.9 版本中，已经能够满足大多数常规需求。...第一单流上的操作，比如说做一些SELECT、Filter，同时还可以在流上做一些聚合，包括开窗函数的 windows 窗口聚合以及列的一些操作，比如最下面的 add_columns 和 drop_columns

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    flink实战-使用自定义聚合函数统计网站TP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...自定义聚合函数 这个需求很明显就是一个使用聚合函数来做的案例，Flink中提供了大量的聚合函数，比如count，max，min等等，但是对于这个需求，却无法满足，所以我们需要自定义一个聚合函数来实现我们的需求...在前段时间，我们聊了聊flink的聚合算子，具体可参考： flink实战-聊一聊flink中的聚合算子 ， 聚合算子是我们在写代码的时候用来实现一个聚合功能，聚合函数其实和聚合算子类似，只不过聚合函数用于在写...自定义聚合函数需要继承抽象类org.apache.flink.table.functions.AggregateFunction。并实现下面几个方法。...proctime,INTERVAL '1' SECOND)"; 完整代码请参考： https://github.com/zhangjun0x01/bigdata-examples/blob/master/flink

    1.7K31

    Flink SQL窗口表值函数（Window TVF）聚合实现原理浅析

    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语句来做10秒的滚动窗口聚合： SELECT TUMBLE_START(procTime, INTERVAL '10' SECONDS) AS...除了标准化、易于实现之外，窗口TVF还支持旧版语法所不具备的一些特性，如Local-Global聚合优化、Distinct解热点优化、Top-N支持、GROUPING SETS语法等。...物理计划 目前窗口TVF不能单独使用，需要配合窗口聚合或Top-N一起使用。以上文中的聚合为例，观察其执行计划如下。...= DEBUG 一点改进 有很多天级聚合+秒级触发的Flink作业，在DataStream API时代多由ContinuousProcessingTimeTrigger实现，1.13版本之前的SQL

    2.2K40

    Flink 实践教程：进阶10-自定义聚合函数（UDAF）

    流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器，是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台...本文将为您详细介绍如何使用自定义聚合函数（UDAF），将处理后的存入 MySQL 中。...其他的自定义函数，例如自定义标量函数（UDF）和自定义表值函数（UDTF）的使用方法和视频教程可以参考之前的文章 Flink 实践教程：进阶8-自定义标量函数（UDF） [5]、Flink 实践教程：进阶...9-自定义表值函数（UDTF） [6] 自定义聚合函数（UDAF）可以将多条记录聚合成 1 条记录。...实践教程：进阶8-自定义标量函数（UDF）：https://cloud.tencent.com/developer/article/1946320 [6] Flink 实践教程：进阶9-自定义表值函数

    1.8K62

    Flink基于两阶段聚合及Roaringbitmap的实时去重方案

    去重是大数据计算中的常见场景，本文介绍了Flink结合数据倾斜问题的一般性解决方案——两阶段聚合，以及位图（Bitmap）的优化版数据结构——Roaringbitmap给出的一种实时去重解决方案，并在最后与其他方案进行了对比...从实际的Flink UI监控中能很清晰地印证上述分析，同一时刻的不同SubTask接收到的数据量差异极大：图片图片遇到分组后的数据倾斜问题，有通用的解决方案——两阶段聚合，其实现原理为：将原本相同的key...然后在Flink去重前增加一个map()算子，在该算子中尝试获取每条数据去重字段对应的id，如获取到则封装进数据并发送到下游，如获取不到则利用Redisson的锁和RAtomicLong全局生成一个自增...该方案（下称非内存方案）利用了Flink原生的MapState天生支持去重的特性并将去重计数拆分为 去重 + 计数，无疑也是一种很好的实时去重方案，但是也存在一些问题，如：（1）仔细思考，非内存方案将去重字段作为...为了保持这种时间周期的一致，需要注册定时器在每个时间周期结束时（如每分钟末尾）清理MapState中的状态数据，这里如果Flink使用事件时间语义并允许一定程度的数据时间乱序的话，就可能造成清理MapState

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