flink sql的分组聚合

flink sql实现分组聚合有多种方式。
第一种,GROUP BY
将需要分组的字段放在group by子句即可,把时间字段放在group by下可实现开窗的功能。
SELECT COUNT(*)
FROM Orders
GROUP BY order_id

第二种,GROUP BY GROUPING SETS
GROUP BY GROUPING SETS ((supplier_id, rating), (supplier_id), ())

第三种,GROUP BY ROLLUP
GROUP BY ROLLUP (supplier_id, rating)效果同上。

第四种,GROUP BY CUBE
GROUP BY CUBE (supplier_id, rating, product_id)
会对cube的字段的各种组合进行分组聚合

分组开窗操作
SQL中只支持基于时间的窗口

第一种:将窗口放在groupby子句下

这种方式在1.13后被标记为过时。
滚动窗口:TUMBLE(time_attr, interval)
滑动窗口:HOP(time_attr, interval, interval)
会话窗口:SESSION(time_attr, interval)
例子:
SELECT
user,
TUMBLE_START(order_time, INTERVAL ‘1’ DAY) AS wStart,
SUM(amount) FROM Orders
GROUP BY
TUMBLE(order_time, INTERVAL ‘1’ DAY),
user

第二种:Window TVF Aggregation(更强大)

### LangChain对话模型的工作原理 LangChain设计用于简化与多种语言模型的交互过程,特别是针对对话类的应用程序。通过定义统一的标准接口,使得开发者可以方便地切换不同类型的底层语言模型而不必担心具体的实现差异[^1]。 对于对话模型而言,LangChain不仅支持传统的以纯文本形式输入输出的语言模型,还特别优化了处理聊天记录这种结构化数据的能力——允许将多轮次的消息序列作为整体传递给模型,并接收同样格式化的回复内容来维持连贯自然的人机交流体验[^2]。 ### 实现方式 为了达成上述目标,LangChain引入了一系列专门面向会话管理的功能模块: - **记忆(Memory)**:这一特性模拟人类的记忆系统,能够在连续性的交谈中保存上下文信息,无论是短期互动中的即时状态还是长期跟踪用户偏好等方面都能发挥作用。这有助于构建更加个性化且情境感知度更高的虚拟助手服务[^4]。 ```python from langchain.memory import ConversationBufferMemory memory = ConversationBufferMemory() conversation_history = memory.load_memory_variables({}) print(conversation_history) # 更新内存变量 memory.save_context({"input": "你好"}, {"output": "很高兴见到你"}) ``` - **链(Chains)** 和 **代理(Agents)** :这两个概念共同构成了复杂业务逻辑执行的基础框架。“链条”代表了一种有序的任务流水线安排;而“代理人”则赋予了系统一定的决策权去动态选择合适的动作或工具调用来响应外界请求。两者相结合能够有效应对诸如客服咨询解答、任务调度指挥等多种实际需求场景下的挑战。 ```python from langchain.chains import LLMChain, SimpleSequentialChain from langchain.prompts import PromptTemplate from langchain.llms import OpenAI llm = OpenAI(temperature=0.9) template = "根据{question}给出一个简短的回答" prompt_template = PromptTemplate(input_variables=["question"], template=template) qa_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt_template) overall_chain = SimpleSequentialChain(chains=[qa_chain], verbose=True) answer = overall_chain.run("什么是LangChain?") print(answer) ``` ### 应用场景 得益于这些精心设计的技术要素,LangChain非常适合应用于如下领域: - 构建智能客服平台,帮助企业自动化处理客户询问; - 开发教育辅导软件,利用AI技术提供个性化的学习指导方案; - 打造智能家居控制系统,增强设备间协作效率的同时改善用户体验; - 设计游戏内NPC行为脚本,创造更为逼真丰富的剧情发展可能性。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值