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带你梳理 Flink SQL Table API内部执行流程

[源码分析] 带你梳理 Flink SQL / Table API内部执行流程 0x00 摘要 本文将简述Flink SQL / Table API的内部实现,为大家把 "从SQL语句到具体执行" 这个流程串起来...Flink关系型API执行原理 Flink承载了 Table API 和 SQL API 两套表达方式。...执行SQL查询。 注册一个用户自定义的function。 将DataStream或DataSet转成Table。...优化器的作用是将解析器生成的关系代数表达式转换成执行计划,供执行引擎执行,在这个过程中,会应用一些规则优化,以帮助生成更高效的执行计划。...比如节点内根据Calcite生成的sql的执行步骤,会进行codegen出DataSet的执行Function代码, package org.apache.Flink.table.plan.rules

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xxljo点击停止任务,任务还在执行,这种咋解决

目录 1 问题 2 实现 1 问题 在使用xxljob 的时候,我自己写了一个方法 @xxljob(“www”) ,里面的逻辑要执行10分钟,就是循环下载大文件,所以执行的时间长,但是在点击执行一次之后...,我到日志里面,点击停止任务,日志里面写的停止了,但是我看见我项目里面,后台还在下载文件,根本没有停止,这种情况咋解决,也就是任务逻辑执行时间长,点击停止,任务其实没有停止,还在执行; 有知道咋解决嘛,...我就想即使我任务逻辑执行10分钟时间,我点击停止之后,你任务就立马停止,不应该背后偷偷下载 2 实现 问题可能是因为你的任务逻辑并没有实现可中断的机制, 导致在点击停止之后,任务并没有立即停止。...除此之外,你还可以通过增加任务的超时时间来防止任务执行时间过长, 超过一定时间后自动停止任务。可以在xxl-job-admin中修改超时时间, 使任务在规定的时间内完成执行,超时后就会被停止。...最后,建议你在任务逻辑执行较长时间时, 仔细评估任务的执行时间和资源消耗, 以避免任务过度耗费资源,影响其他任务和系统的正常运行。

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停止使用非版本控制的可执行代码

https://www.pydanny.com/using-executable-code-outside-version-control.html 开发世界现在有很多反设计模式的开发方式,比如使用可执行代码作为配置文件...因此,本地开发环境,你的项目需要一个脱离版本控制的可执行代码文件。 如果你觉得不对劲,那么你走在正确的道路上。可执行代码就应该总是处于版本控制中。...local_settings这种反模式 说local_settings是反模式,是因为你生产环境的可执行代码,不能被开发者看到,也让他们不好debug解决问题。...try: from .local_settings import * except ImportError: pass 他们在版本控制之外还有可执行代码。...回到正题,为什么一定要把配置放在可执行文件里?你可以将它们放在环境变量,或者配置文件。所以,争论结束! 如何处理环境特有变量 使用环境变量,或者配置文件! 你可以使用第三方库。

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id,table列(1)—mysql执行计划(四十七)

Semi-join使用条件,派生表优化 (3)—mysql基于规则优化(四十六) Explain 一条查询语句经过mysql优化器之后,会生成一个执行计划,这个计划展现了接下来具体查询方式,比如多表连接的顺序...-----+---------+------+------+----------+----------------+1 row in set, 1 warning (0.01 sec) 上面的这个就是执行计划...,除了select,我们吧delete,update,insert,都可以用explain查看执行计划,我们先把列熟悉一下。...下面还是用single_table给大家演示,为了方便大家阅读,我们再看一遍表结构: CREATE TABLE single_table ( id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT...idx_key3 (key3), KEY idx_key_part(key_part1, key_part2, key_part3)) Engine=InnoDB CHARSET=utf8; 执行计划输出各列详情

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sparksql源码系列 | 一文搞懂Show create table 执行原理

这篇文章主要介绍了show create table命令执行的源码流程,弄清楚了sparksql是怎么和hive元数据库交互,查询对应表的metadata,然后拼接成最终的结果展示给用户的。...今天这篇文章也是来自于【源码共读群】的一个讨论,先上聊天: 我们平时都很关注select这样的查询语句,却很少关注show create table 这样的语句的执行过程,在网上确实也很难搜到写相关内容的博客...tableType"> 3、源码分析执行过程...通过println,输出 show create table orders 的物理执行计划,可看到,真正执行的是ShowCreateTableCommand这个类。...debug中的sql: sql字段和实体类的对应关系: debug的过程如下: 可以看到执行过该方法后,一些基本字段被填充上了 pm.retrieve(mtbl)对应的sql: 获得database

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主流云数仓性能对比分析

Amazon Redshift:是市场上第一个原生云数仓服务,MPP、列存、按列压缩、无索引、动态扩展,SQL语法兼容PostgreSQL,支持存储与计算分离,按小时计费,也可以通过暂停来停止计费。...下面看看具体的测试数据: Table记录数与data model: TPC-H的22个SQL类型: 测试环境 下表是各数仓的测试环境,基本都是各云厂商提供的最新配置,按照相似计算能力进行的选择。...结果如下: 场景一:单用户执行 累计执行时长(22条SQL):可以看到Redshift和Synapse要远好于Snowflake和BigQuery,其中Redshfit的总体执行时长最短,大概只有Snowflake...最佳性能SQL的数量:横向比较22个场景,挑选出每个场景的最佳(执行时长最短)。Redshift有13条SQL执行时间最短,Synapse有8条,Snowflake只有1条,而BigQuery没有。...场景二:5并发用户执行 累计执行时长(22条SQL):还是Redshift表现最好,Synapse也不错。

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