Flink Table Api 之Over Windows使用

最新推荐文章于 2024-08-05 18:09:11 发布
原创 最新推荐文章于 2024-08-05 18:09:11 发布 · 7.9k 阅读 · 1 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#flink

本文介绍了Flink Table API中的Over Windows使用，包括无界和有界Over Windows的定义和区别。在SQL中，Over Windows用于定义窗口聚合，要求所有聚合在同一窗口上定义。文中通过具体案例展示了如何在Flink中实现Over Windows的聚合操作。

Over Windows

  • Over window 聚合是标准 SQL 中已有的（over 子句），可以在查询的SELECT 子句中定义
  • Over window 聚合，会针对每个输入行，计算相邻行范围内的聚合
  • Over windows 使用 window（w:overwindows*）子句定义，并在 select（）方法中通过别名来引用 
Table table = input.window([w: OverWindow] as "w").select("a, b.sum over w, c.min over w");
  • Table API 提供了 Over 类，来配置 Over 窗口的属性

无界 Over Windows

  • 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
// 无界的事件时间 over window
.window(Over.partitionBy("a").orderBy("rowti
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
（十二）Flink Table API
springk的专栏
08-22 347
Table API 是批处理和流处理的统一的关系型 API。Table API 的查询不需要修改代码就可以采用批输入或流输入来运行。Table API 是 SQL 语言的超集，并且是针对 Apache Flink 专门设计的。本章我们将讲解 Table API 具体使用方法，并针对常见的 Join 操作提供完整案例。
Flink Table API
Fenggms的博客
10-31 1338
Flink API架构： Table API &SQL特点 Table API和SQL都是Apache Flink中最高层的分析API，SQL所具备的特点Table API也都具有，如下： 声明式 - 用户只关心做什么，不用关心怎么做； 高性能 - 支持查询优化，可以获取最好的执行性能； 流批统一 - 相同的统计逻辑，既可以流模式运行，也可以批模式运行； 标准稳定 - 语义遵循SQL...
Flink TableAPI和SQL（十三）开窗（Over）聚合
weixin_45417821的博客
05-07 2481
文章目录PARTITION BY（可选）ORDER BY开窗范围范围间隔行间隔 在标准 SQL 中还有另外一类比较特殊的聚合方式，可以针对每一行计算一个聚合值。比如说，我们可以以每一行数据为基准，计算它之前 1 小时内所有数据的平均值；也可以计算它之前 10 个数的平均值。就好像是在每一行上打开了一扇窗户、收集数据进行统计一样，这就是所谓的“开窗函数”。开窗函数的聚合与之前两种聚合有本质的不同：分组聚合、窗口 TVF聚合都是“多对一”的关系，将数据分组之后每组只会得到一个聚合结果；而开窗函数是对每行都要做一
Flink 之 滚动窗口/滑动窗口/会话窗口/OVER窗口
最新发布
实践出真知
08-05 3374
数据处理方式流式计算：数据是连续不断地到达的，OVER窗口函数会在数据流中实时地计算窗口结果。每当新数据到达时，窗口计算会实时更新。批计算：数据是一次性读取并处理的，OVER窗口函数会在整个数据集上一次性计算窗口结果。所有数据都读取完毕后，窗口计算才会开始。计算延迟流式计算：适用于需要低延迟、实时更新的场景。计算结果会随着数据的到达实时更新。批计算：适用于数据量较大、对计算延迟要求不高的场景。计算结果在所有数据读取完毕后一次性计算。状态管理流式计算：需要持续管理状态，因为数据是不断到达的。
Flink SQL中的窗口函数
huahuaxiaoshao的博客
07-22 9176
1 OVER窗口       OVER窗口（OVER Window）是传统数据库的标准开窗，不同于GROUP BY Window，OVER Window中的每一个元素都对应一个窗口。窗口元素是与当前元素相邻的元素集合，流数据元素分布在多个窗口中。在Flink SQL Window的实现中，每个触发计算的元素所确定的行，都是该元素所在窗口的最优一行。       在应用OVER Window
Flink_Over Windows
weixin_43003792的博客
02-19 738
Over Windows • Over window 聚合是标准 SQL 中已有的（over 子句），可以在查询的 SELECT 子句中定义 • Over window 聚合，会针对每个输入行，计算相邻行范围内的聚合 • Over windows 使用 window（w:overwindows*）子句定义，并在 select（） 方法中通过别名来引用 val table = input .window([w: OverWindow] as 'w) .select('a, 'b.sum over 'w, 'c
聊聊flink Table的Over Windows
weixin_33845881的博客
01-27 799
序 本文主要研究一下flink Table的Over Windows 实例 Table table = input .window([OverWindow w].as("w")) // define over window with alias w .select("a, b.sum over w, c.min over w"); // aggregate over t...
Flink table api 与flink sql 分组窗口与over窗口
qq_43118086的博客
10-26 915
①滚动窗口 val resultTable = tableFromStream.window(Tumble.over(10.seconds).on("ts") as 'tw) .groupBy('tw,'id) .select('id,'id.count,'temp.avg) val resultSqlTable = tabEnv.sqlQuery( """ |select id |,count(*) as cnt
详解 Flink Table API 和 Flink SQL 之窗口操作
weixin_44480009的博客
06-13 626
时间语义，要配合窗口操作才能发挥作用。
Flink-分组窗口 | Over Windows | SQL 中的 Group Windows | SQL 中的 Over Windows
Rango_lhl的博客
07-07 904
窗口（Windows） 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 分组窗口（Group Windows） Group Windows 是使用 window（w:GroupWindow）子句定义的，并且必须由as子句指定一个别名。 为了按窗口对表进行分组，窗口的别名必须在 grou
flink笔记16 flink table windows(Group Windows/Over Windows)
weixin_43631997的博客
05-27 1010
1.介绍 时间语义，要配合窗口操作才能发挥作用。最主要的用途就是开窗口、根据时间段做计算 在Table API和SQL中，主要有两种窗口：Group Windows 和 Over Windows Group Windows 根据时间或行计数间隔将组行聚合成有限的组，并对每个组计算一次聚合函数 Over Windows窗口内聚合为每个输入行在其相邻行范围内计算一个聚合 2.Group Windows(分组窗口) 注意点： Group Windows 是使用 .window子句定义的，并且必须由a.
关于flink中sql的over window底层个人实现及分析
杨亚双
09-26 886
1、前言 在使用flink中sql的over window函数一直在想底层是如何实现的，查看资料并没有找到相关说明，去翻源码的话没那么多时间去研究，就按照自己思路简单测试了下实现过程，时间过短，语言没有进行整理，仅供初学者参考 2、测试内容 分别对开窗函数中对行和事件时间进行分析底层实现，加强理解 3、实现过程 1、基于开始到当前行 OverWindow w = Over.partitionBy($("id")).orderBy($("ts...
OVER窗口
weixin_34161029的博客
11-14 432
OVER窗口（OVER Window）是传统数据库的标准开窗，OVER Window不同于Group By Window，OVER Window中每一个元素都对应一个窗口。窗口元素是与当前元素相邻的元素集合, 流上元素会在多个窗口中。在Flink SQL Window的实现中，每个触发计算的元素所确定的行，都是该元素所在窗口的最后一行。 生命周期 在应...
【flink番外篇】9、Flink Table API 支持的操作示例（12）- Over Windows（有界和无界的over window）操作
热门推荐
alanchanchn的专栏
01-03 6万+
系统介绍某一知识点，并辅以具体的示例进行说明。1、Flink 部署系列本部分介绍Flink的部署、配置相关基础内容。2、Flink基础系列本部分介绍Flink 的基础部分，比如术语、架构、编程模型、编程指南、基本的datastream api用法、四大基石等内容。3、Flik Table API和SQL基础系列本部分介绍Flink Table Api和SQL的基本用法，比如Table API和SQL创建库、表用法、查询、窗口函数、catalog等等内容。
Flink入门教程(三)——窗口(一)
su_bao的博客
12-13 3576
over window是传统数据库的标准开窗函数，在开窗函数中，每一个元素都触发一个窗口计算，每一个窗口里的元素由当前元素及其相邻元素组成，换句话说，你和你的小伙伴排成一个队伍，那么每个人和满足一定条件的相邻的人可以组成一个小组，同一个人可能属于多个小组，这也是流式数据在开窗计算时的典型现象。简单来说，对流式数据进行开窗计算是为了获取该元素及其周围元素的某个聚合结果，例如累和、最大值、最小值等，而在流式开窗计算中，触发计算的元素一定是当前窗口的最后一条记录。
flink常用算子以及window
weixin_44889538的博客
05-07 934
Flink 窗口种类以及常用算子使用 flink有以下几类窗口： Tumbling Windows 滚动窗口长度固定，滑动间隔等于窗口长度，窗口元素之间没有交叠。 // tumbling event-time windows input .keyBy(<key selector>) .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.sec...
大数据培训flink窗口（Windows）的表现形式
weixin_45695430的博客
06-15 427
Table API 中的 Group Windows 都是使用.window（w:GroupWindow）子句定义的，并且必须由 as 子句指定一个别名。为了按窗口对表进行分组，窗口的别名必须在 group by 子句中，像常规的分组字段一样引用_大数据培训。...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
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

打赏作者

逆风飞翔的小叔

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
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