♣ 题目部分 在Oracle中，固定SQL执行计划的方法有哪些？...♣ 答案部分 在实际项目中，通常在开发环境下，一些SQL执行没有任何功能问题，而当到了生产环境或生产环境的数据量发生较大的变量时，其SQL的执行效率非常低。...此时如果更改SQL，那么可能需要重新修改源程序以及重新编译程序。如果修改源程序的成本比较大，那么可以使用一些方法在不改变源应用程序的情况下更改特定SQL的执行计划并固定下来。...因为在SQL语句的执行计划发生更改时，可能存在性能风险。SQL计划发生更改的原因有很多，如优化程序版本、优化程序统计信息、优化程序参数、方案定义、系统设计和SQL概要文件创建等。...有4种方式可以固定和控制执行计划，分别是使用Hint（提示）、OUTLINE（存储概要）、SQL PROFILE（SQL概要文件）和SPM（SQL Plan Management，SQL计划管理），如下表所示
很多时候，这涉及组合数据源以丰富数据流。Flink SQL 执行此操作并将您应用于数据的任何函数的结果定向到接收器中。...因此，Hive 表与 Flink SQL 有两种常见的用例： Lookup（查找）表用于丰富数据流 用于写入 Flink 结果的接收器 对于这些用例中的任何一个，还有两种方法可以使用 Hive 表。...在 SQL Stream Builder 中注册 Hive Catalog SQL Stream Builder (SSB) 旨在为分析师提供无代码界面中 Flink 的强大功能。...Flink 会先查找缓存，只有在缓存缺失时才向外部数据库发送请求，并用返回的行更新缓存。...结论 我们已经介绍了如何使用 SSB 通过 Hive 表丰富 Flink 中的数据流，以及如何使用 Hive 表作为 Flink 结果的接收器。这在涉及使用查找数据丰富数据流的许多业务用例中非常有用。
简单介绍一下Flink Flink核心是一个流式的数据流执行引擎，其针对数据流的分布式计算提供了数据分布、数据通信以及容错机制等功能。...通过Partitioner实例的partition方法(自定义的)将记录输出到下游。 8. Flink的并行度有了解吗？Flink中设置并行度需要注意什么？...StreamSQL API的执行原理如下： 1、用户使用对外提供Stream SQL的语法开发业务应用； 2、用calcite对StreamSQL进行语法检验，语法检验通过后，转换成calcite的逻辑树节点...Flink SQL在使用Groupby时出现热点数据，如何处理？...每个task在一个线程中执行。将operators链接成task是非常有效的优化：它能减少线程之间的切换，减少消息的序列化/反序列化，减少数据在缓冲区的交换，减少了延迟的同时提高整体的吞吐量。
Flink是一个对无界数据流和有界数据流进行统一处理的、开源的分布式大数据处理引擎与计算框架。...Flink是一个能进行有状态或无状态计算的、对无界数据流和有界数据流进行统一处理且开源的分布式大数据处理引擎与计算框架。...Flink可以进行的数据处理包括实时数据处理、特征工程、历史数据（有界数据）处理、连续数据管道应用、机器学习、图表分析、图计算、容错的数据流处理。 Flink在大数据架构中的位置如下图所示。...由上图可以看出，在大数据架构中，Flink用于提供数据计算服务。 Flink先获取数据源的数据，然后进行转换和计算等，最后输出计算结果。 03 Flink的应用场景 Flink的应用场景如下。...根据部署方式的不同，优化之后的作业图将被提交给执行器执行。 Table API、SQL：用于对结构化数据进行查询，将结构化数据抽象成关系表，然后通过其提供的类SQL语言的DSL对关系表进行各种查询。
Flink中的时态表的设计初衷 首先，大家需要明确一个概念，就是传统SQL中表一般表示的都是有界的数据，而直接套用于流计算这样源源不断的数据上是存在问题的，所以在Flink SQL中，提出了一种叫做动态表的概念...在业务中，我们会遇到维度表是在时刻更新的，正常来说，我们只能获取到最近一个时间的维度表数据，但是在业务中，我们往往最关心的是当某时间发生时，该事件的事件时间对应的维度应该是怎样的，结合官网的一个例子，解释说明一下...Flink1.12中时态表的类型 时态表可以划分成一系列带版本的表快照集合，表快照中的版本代表了快照中所有记录的有效区间，有效区间的开始时间和结束时间可以通过用户指定，根据时态表是否可以追踪自身的历史版本与否...而Flink SQL1.12会自动推断主键并保留原始数据流的事件时间。 普通表 什么是普通表？版本表保留了表在各个时间段的版本，而普通表则只保留该表最新的一份数据。...总结 本文总结了Flink1.11时态关联的不足和Flink1.12中时态表设计的一些新的概念和一些基本的定义表的方法和注意事项。后续会写一个Join篇章来进行时态表，时态函数的使用补充。
由于许多原因，SQL是数据分析中使用最广泛的语言： • SQL是声明式的：你指定你想要的，但不知道如何计算它。 • SQL可以得到有效优化：优化器会生成一个良好的执行计划来计算结果。...• 可以高效地评估SQL：处理引擎确切地知道要计算什么以及如何有效地执行此操作。 • 最后，大家都知道，许多工具都会讲SQL。 因此，能够使用SQL处理和分析数据流，使流处理技术可供更多用户使用。...关系是（多）集合，而不是无限的元组序列。在执行SQL查询时，传统的数据库系统和查询引擎将读取并处理完整可用的数据集，并生成固定大小的结果。相反，数据流不断提供新的记录，使得数据随着时间的推移而到达。...在追加模式下，每个流记录都是对动态表的插入修改。因此，流的所有记录都会追加到动态表中，使其不断增长并且大小无限。下图说明了追加模式。 ?...通过这种设计，Flink自身维护流中持续SQL查询的结果，并在结果表上提供key查找，例如从仪表板应用程序中进行查找。 切换到动态表格后会发生什么变化？
尽管并非您构建的每个应用程序都需要在传输中处理数据，但诸如欺诈检测、网络安全和位置跟踪等大多数有价值的用例需要实时处理才能有效工作。...当流式数据未实时处理时，它必须存储在传统文件系统或云数据仓库中，直到应用程序或服务请求该数据。这意味着每次您想要加入、聚合或丰富数据以使其为下游系统和应用程序做好准备时，都需要从头执行查询。...例如，使用 SQL 引擎(Flink SQL、ksqlDB 或 Spark SQL)来处理数据流可能是使组织中的业务分析师可以访问实时数据的正确选择。...最简单的方法是找到一个与您的用例紧密匹配的教程并深入研究。一个很好的学习起点是构建从物联网(IoT)设备或公共数据集(如 Wikipedia 更新)中提取和处理数据的流水线。...开发流式应用程序和服务具有挑战性，因为它们需要不同于传统同步编程的方法。从业人员不仅需要熟悉技术，还需要了解如何通过响应事件和数据流来解决问题，而不是对静态数据应用条件和操作。
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。...在执行的时候，Flink程序被映射到数据流上去，持续的数据流和转换操作。每一个数据流有一个和多个源作为起点，终止于一个或多个接收器。...Parallel Dataflows 并行数据流 Flink的程序本身就是并行和分布式的。在执行时一个数据流有一个或多个数据流分块，并且每个操作有一个或者多个操作子任务。...操作子任务是相互独立的，并且在不同的线程中执行，也有可能是在不同的机器或者容器中执行。 操作子任务的数量就是这个指定操作的并行度。流计算的并行度就是它自己的生产操作。...一个数据流处理可以从一个检查点恢复，同时通过从检查点的位置开始恢复操作状态和重播时间来保持一致性（精确一次的处理语义）。 检查点的间隔是一种方法，可以衡量在执行过程中容错的开销。
，ExecutionGraph 是 Flink 调度最核心的数据结构，JobManager 根据 ExecutionGraph 对 Job 进行调度。...每个 task 在一个线程中执行。...相当于经过部分初始化和优化处理的任务图。 ExecutionGraph由 JobGraph 转换而来，包含了任务具体执行所需的内容，是最贴近底层实现的执行图。...方式共享系统资源，每个 TaskManager 中通过管理多个 TaskSlot 资源池进行对资源进行有效管理。...Flink 用于制作这些快照的机制在“分布式数据流的轻量级异步快照”中进行了描述。 它受到分布式快照的标准 Chandy-Lamport 算法的启发，专门针对 Flink 的执行模型而定制。
第一部分：Flink 中的核心概念和基础考察 一、 简单介绍一下 Flink Flink 是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界和有界数据流进行有状态计算。...，ExecutionGraph 是 Flink 调度最核心的数据结构，JobManager 根据 ExecutionGraph 对 Job 进行调度。...相当于经过部分初始化和优化处理的任务图。 ExecutionGraph 由JobGraph转换而来，包含了任务具体执行所需的内容，是最贴近底层实现的执行图。...方式共享系统资源，每个 TaskManager 中通过管理多个 TaskSlot 资源池进行对资源进行有效管理。...Flink用于制作这些快照的机制在“分布式数据流的轻量级异步快照”中进行了描述。 它受到分布式快照的标准Chandy-Lamport算法的启发，专门针对Flink的执行模型而定制。 ?
Before Flink 1.7 data enrichment in SQL was often impossible to express using Windowed Joins or very...Joins是SQL中最常见的操作之一。然而，如何在连续运行查询的流式环境中表达和执行这些查询并不是一件容易的事情，在本文中，我们将首先探讨为什么在无限的数据流上连接操作更加困难。...接下来，我们将检查两种不同的方法来解决这个问题，例如时间窗连接或最近添加的Flink SQL:Temporal连接。...时态表和时态连接是一个新概念，它为一个常见的问题（例如数据浓缩）提供了一个有效的解决方案。在Flink 1.7之前，SQL中的数据浓缩通常不可能使用窗口连接来表示，或者在使用常规连接时效率非常低。...通过使用时态连接，Flink提供了一种有趣的和ANSI SQL投诉的替代方法，即如何连接两个数据流。
图 3 样例程序物理执行示意图 图 3为1.1中的样例程序的物理执行图，这里数据流分布在2个分区上。箭头部分表示数据流分区，圆圈部分表示算子在分区上的算子子任务（Operator Subtask）。...使用算子链是一个非常有效的优化，它可以有效降低算子子任务之间的传输开销。链接之后形成的Task是TaskManager中的一个线程。 ?...如果用户熟悉SQL语句，那么可以很快上手Flink的Table API和SQL。很多公司的数据流非常依赖SQL，Flink SQL降低了从其他框架迁移至Flink的成本。...在这两个API之上，Flink还提供了更丰富的工具： 面向数据流处理的：CEP（Complex Event Process，复杂事件处理）、基于类SQL的Table API和SQL 面向数据集批处理的：...我们将在后续文章中详细介绍三种状态后端的使用方法。 Savepoint 在容错上，除了Checkpoint，Flink还提供了Savepoint机制。
，ExecutionGraph 是 Flink 调度最核心的数据结构，JobManager 根据 ExecutionGraph 对 Job 进行调度。...为了更高效地分布式执行，Flink会尽可能地将operator的subtask链接（chain）在一起形成task。每个task在一个线程中执行。...相当于经过部分初始化和优化处理的任务图。 ExecutionGraph 由JobGraph转换而来，包含了任务具体执行所需的内容，是最贴近底层实现的执行图。...方式共享系统资源，每个 TaskManager 中通过管理多个 TaskSlot 资源池进行对资源进行有效管理。...Flink用于制作这些快照的机制在“分布式数据流的轻量级异步快照”中进行了描述。 它受到分布式快照的标准Chandy-Lamport算法的启发，专门针对Flink的执行模型而定制。
每个task会被一个线程进行执行。链接operator到一个task中是一个有效的优化手段：减少了线程切换和缓存的开销，在降低延迟的同时提高了吞吐量。算子链行为是可以进行配置的。...如果一个TaskManager存在3个slot，则每个slot分到该TaskManager 1/3的资源。不同的task会在不同的slot中执行，可以有效避免资源竞争。...slot的资源隔离是内存级别的，对CPU无效。同一个JVM中的任务共享TCP连接和心跳，共享数据和数据结构，可以有效减少每个任务的开销。 ?...给定taskmanager的slot数量，相当于规定了taskmanager的并发执行能力上限 flink集群所需的slot与job中的最高并行度一样多，便于在提交flink应用的时候设置资源申请情况...并且flink会在执行table api编写代码之前进行优化 Flink SQL是最高级别的编程抽象，SQL api可以查询通过table api定义的表。
SQL 对其进行逻辑加工，不过目前 Flink 在批处理方面的性能，还是干不过 Spark的。...Flink核心是一个流式的数据流执行引擎，其针对数据流的分布式计算提供了数据分布、数据通信以及容错机制等功能。...每个task在一个线程中执行。 将operators链接成task是非常有效的优化：它能减少线程之间的切换，减少消息的序列化/反序列化，减少数据在缓冲区的交换，减少了延迟的同时提高整体的吞吐量。...，ExecutionGraph 是 Flink 调度最核心的数据结构，JobManager 根据 ExecutionGraph 对 Job 进行调度。...方式共享系统资源，每个 TaskManager 中通过管理多个 TaskSlot 资源池进行对资源进行有效管理。
它提供了一个光滑的用户界面，用于编写SQL查询以针对Apache Kafka或Apache Flink中的实时数据流运行。这使开发人员、数据分析师和数据科学家仅使用SQL即可编写流应用程序。...SQL是一种通用语言 在过去的三十多年中，SQL已成为一种接受的跨多种数据库系统进行查询的方法。在关键的企业数据角色中，SQL也是最受欢迎的技能之一。...它们的外观和功能类似于常规SQL，但您还有许多其他构造可用于在特定时间范围内对流进行分组。它还支持一系列聚合功能，以便您可以对流执行各种扩充任务，例如查找平均值、总和、计数等。...这使用户可以在特定时间窗口内对数据流运行连续查询。您还可以加入多个数据流并执行聚合。...加速查询，而对核心系统的影响最小– SQL Stream Builder的真正功能在于其底层引擎中，可以使这些查询执行得非常快，而又不会给保存此类数据流的核心系统带来负担，例如，Kafka代理将数据流保存在其中的
使用了windowAll方法来对非按键分区的数据流进行窗口操作。...在使用Table API和SQL开发Flink应用之前，通过添加Maven的依赖配置到项目中，在本地工程中引入相应的依赖库，库中包含了Table API和SQL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。...然后，使用sqlQuery方法执行SQL查询，并使用toDataSet方法将结果转换为数据集。最后，使用writeAsCsv方法将结果写入到CSV文件中，并使用execute方法启动执行。...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。
（ 批处理） 和无限数据流计算（ 流处 理） 高容错 沉重 非常轻量级 内存管理 JVM 相关操作暴露给用户 Flink 在 JVM 中实现的是 自己的内存管理 程序调优 只有 SQL 有自动优化机制...Apache Flink 是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界和有界数据流进行有状态计算。 Flink 被设计在所有常见的集群环境中运行，以内存执行速度和任意规模来执行计算。...值得注意的是，尽管 Flink Runtime 执行引擎是基于流处理的， 但是 DataSet API 先于 DataStream API 被开发出来， 这是因为工业界对无限流处理的需 求在 Flink...有界数据流： 有界数据流有明确定义的开始和结束，可以在执行任何计算之前通过获取所有数据来处理有界流， 处理有界流不需要有序获取， 因为可以始终对有界数据集进行排序， 有界流的处理也称为批处理。...所以在实现的时候通常是分别给出两套实现方法， 或者通过一个独立的开源框架来实现其中每一种处理方案。
在Flink中默认使用的是Process Time，如果要使用其他的时间语义，在执行环境中可以进行设置。...在使用Table API和SQL开发Flink应用之前，通过添加Maven的依赖配置到项目中，在本地工程中引入相应的依赖库，库中包含了Table API和SQL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 来实现需求了，非常实用。...ETL（提取-转换-加载）过程：它从CSV文件中读取数据，对数据进行映射和转化，然后使用SQL查询在一个临时视图上查找年龄大于30的人，最后将结果输出到某个自定义的Sink上。...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。
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