flink 实时计算案例一

科学的N次方

于 2024-03-15 21:24:49 发布

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分类专栏：数据仓库技术体系文章标签： flink 大数据 big data

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/chenshijie2011/article/details/121237987

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本文介绍了使用Flink进行实时计算的案例，首先创建了两个数据表，分别定义了不同的字段和水印策略，接着通过Kafka连接器读取数据。然后创建了一个输出到控制台的表，并进行了数据转换，包括时间戳到毫秒的转换。最后，通过SQL查询从源表中选择数据并插入到目标表，用于进一步的实时分析。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

–
create table xxxx
(
log_time bigint
,ord_id bigint
,biz_type int
,status int
,city_id int
,city_name varchar
,start_charge_time timestamp(3)
,end_charge_time timestamp(3)
,cancel_source varchar
,car_type int
,risk_type int
,is_normal int
,call_time string
,ansr_time timestamp(3)
,finish_time timestamp(3)
,cancel_time timestamp(3)
,start_lat varchar
,start_lng varchar
,gmt_create varchar
,gmt_modify varchar
,start_charge_lat double
,start_charge_lng double
,end_charge_lat double
,end_charge_lng double
,start_inside_mid_sh int
,end_inside_mid_sh int
,time_pt as CAST(TO_TIMESTAMP(log_time) as TIMESTAMP(3))
,WAT