承接上个专题 clickhosue准实时数仓能力探索 留下问题“上游实时数据怎么sink到clickhouse?”,在这里一起探索 CDC ChangeLog Stream实时流sink 到CLICKHOUSE最佳姿势。
本篇幅介绍Flink Table/SQL中如何自定义一个聚合函数,介绍其基本用法、撤回定义以及与源码结合分析每个方法的调用位置。
https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.12/dev/table/streaming/dynamic_tables.html
1.UDF: 自定义标量函数(User Defined Scalar Function)。一行输入一行输出。2.UDAF: 自定义聚合函数。多行输入一行输出。3.UDTF: 自定义表函数。一行输入多行输出或一列输入多列输出。
1. 博主会阐明博主期望本文能给小伙伴们带来什么帮助,让小伙伴萌能直观明白博主的心思
废话不多说,咱们先直接上本文的目录和结论,小伙伴可以先看结论快速了解博主期望本文能给小伙伴们带来什么帮助:
Table API 和 SQL,本质上还是基于关系型表的操作方式;而关系型表、关系代数,以及SQL 本身,一般是有界的,更适合批处理的场景。这就导致在进行流处理的过程中,理解会稍微复杂一些,需要引入一些特殊概念。接下来就分别讲一下这几种概念。
Flink本身是批流统一的处理框架,所以Table API和SQL,就是批流统一的上层处理API。目前功能尚未完善,处于活跃的开发阶段。
表的输出,是通过将数据写入 TableSink 来实现的。TableSink 是一个通用接口,可以支持不同的文件格式、存储数据库和消息队列。
只要source端产生了changelog数据,后面的算子是可以自动处理update消息的,简单理解,你可以认为:
https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.12/dev/table/common.html#create-a-tableenvironment
先从一个实际业务场景理解Flink SQL中的撤回机制:设备状态上线/下线数量统计,上游采集设备状态发送到Kafka中,最开始是一个上线状态,此时统计到上线数量+1,过了一段时间该设备下线了,收到的下线的状态,那么此时应该是上线数量-1,下线数量+1,现在需要实现这样一个需求,看一下在Flink SQL里面如何实现
此节就是窗口聚合章节的第三篇,上节介绍了 1.13 window tvf tumble window 实现,本节主要介绍 1.13. window tvf 的一个重磅更新,即 cumulate window。
本文摘编于《Flink SQL 与 DataStream 入门、进阶与实战》,作者羊艺超,经出版方授权发布,转载请标明文章出处。
flink-table_2.11-1.7.0-sources.jar!/org/apache/flink/table/functions/AggregateFunction.scala
flink-table_2.11-1.7.1-sources.jar!/org/apache/flink/table/functions/AggregateFunction.scala
上一篇文章,为大家介绍了关于 FlinkSQL 的背景,常见使用以及一些小技巧。学完之后,对于FlinkSQL只能算是简单入了个门。不过不用担心,本篇文章,博主将为大家带来关于 FlinkSQL中流处理的特殊概念,喜欢的话,记得看完点个赞|ू・ω・` )
摘要:本文由腾讯高级工程师杜立分享,主要介绍腾讯实时计算平台针对 Flink SQL 所做的优化,内容包括:
hi,大家好,我是老羊,今天给大家带来一篇关于 Flink SQL 流式计算的核心思想设计文章。
前面几篇内容,我们结合案例来介绍了,两流Join,热销榜,以及状态容错,今天我们依旧基于这个数据,来说说Flink SQL,如果对原理有兴趣的同学,也可以移步到《Stream SQL 的执行原理与 Flink 的实现 》,去了解相关内容。
我们知道在流计算场景中,数据是源源不断的流入的,数据流永远不会结束,那么计算就永远不会结束,如果计算永远不会结束的话,那么计算结果何时输出呢?本篇将介绍Apache Flink利用持续查询来对流计算结果进行持续输出的实现原理。
摘要:实际问题 我们知道在流计算场景中,数据是源源不断的流入的,数据流永远不会结束,那么计算就永远不会结束,如果计算永远不会结束的话,那么计算结果何时输出呢?本篇将介绍Apache Flink利用持续查询来对流计算结果进行持续输出的实现原理。
通俗的讲"回退更新"就是传统数据里面的更新操作,也就是说Retract是流式计算场景下对数据更新的处理。
根据微博目前站内词条消费情况,计算 top 50 消费热度词条,每分钟更新一次,并且按照列表展现给用户。
最近几天因为工作比较忙,已经几天没有及时更新文章了,在这里先给小伙伴们说声抱歉…临近周末,再忙再累,我也要开始发力了。接下来的几天,菌哥将为大家带来关于FlinkSQL的教程,之后还会更新一些大数据实时数仓的内容,和一些热门的组件使用!希望小伙伴们能点个关注,第一时间关注技术干货!
表的输出,是通过将数据写入 TableSink 来实现的。TableSink 是一个通用接口,可以 支持不同的文件格式、存储数据库和消息队列。
大家好,我是老羊,本文主要是整理博主收集的 Flink 高频面试题。之后每周都会有一篇。
• Table API 是一套内嵌在 Java 和 Scala 语言中的查询API,它允许以非常直观的方式组合来自一些关系运算符的查询
与标量函数相似之处是输入可以0,1,或者多个参数,但是不同之处可以输出任意数目的行数。返回的行也可以包含一个或者多个列。
今天分析一下,flink table聚合udf AggregateFunction的open函数未被调用的bug。
先说下结论:在非窗口类 flink sql 任务中,会存在 retract 机制,即上游会向下游发送「撤回消息(做减法)」,**最新的结果消息(做加法)**两条消息来计算结果,保证结果正确性。
Table API和SQL集成在共同API中。这个API的中心概念是一个用作查询的输入和输出的表。本文档显示了具有表API和SQL查询的程序的常见结构,如何注册表,如何查询表以及如何发出表。 Table API和SQL捆绑在flink-table Maven工程中。 为了使用Table API和SQL,必须将以下依赖项添加到您的项目中: <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-table_2.10</a
当一个Flink App背压的时候(例如由外部组件异常引起),Barrier会流动的非常缓慢,导致Checkpoint时长飙升。
下面的答案都是博主收集小伙伴萌的答案 + 博主自己的理解进行的一个总结,博主认为是大家可以拿去细品的。
Top-N是我们应用Flink进行业务开发时的常见场景,传统的DataStream API已经有了非常成熟的实现方案,如果换成Flink SQL,又该怎样操作?好在Flink SQL官方文档已经给出了标准答案,我们只需要照抄就行,参考链接:
用户自定义函数是非常重要的一个特征,因为他极大地扩展了查询的表达能力。本文除了介绍这三种udf之外,最后会介绍一个redis作为交互数据源的udf案例。
例如,在canal-json中,CanalJsonSerializationSchema#rowKind2String
Apache Flink 提供了两种关系型 API 用于统一流和批处理,Table 和 SQL API。
尽管存在这些差异,但使用关系查询和SQL处理流并非不可能。高级关系数据库系统提供称为物化视图的功能。物化视图定义为SQL查询,就像常规虚拟视图一样。与虚拟视图相比,物化视图缓存查询的结果,使得在访问视图时不需要执行查询。缓存的一个常见挑战是避免缓存提供过时的结果。物化视图在修改其定义查询的基表时会过时。Eager View Maintenance是一种在更新基表后立即更新实例化视图的技术。
昨天的文章里恰好用Top-N Function来举了例子,那么择日不如撞日,今天接着聊吧。
通过上面得方法,发现在检查完类的实例化之后,便是对该类进行注册使用,分别针对Table API和SQL API两种不同形式去进行注册。
1、StreamExecGroupWindowAggregate#createWindowOperator()创建算子
非确定性函数(Non-Deterministic Functions)一直是影响流处理系统状态匹配的梦魇。例如用户在定义源表时,某个虚拟列字段调用了 RAND()、NOW()、UUID() 等函数;那么每次作业崩溃后重新运行,即使输入的数据流完全一致,输出结果也未必相同。此外,如果用户使用维表 JOIN,而外部维表随时在更新时,每次 JOIN 的结果也可能不同。
作者:董伟柯,腾讯 CSIG 高级工程师 综述 Flink 作为流式数据处理框架的领跑者,在吞吐量、时延、准确型、容错性等方面都有优异的表现。在 API 方面,它为用户提供了较底层的 DataStream API,也推出了 Table API 和 SQL 等编程接口。特别来看,SQL 以其易用、易迁移的特点,深受广大用户的欢迎。 在常见的数据分析场景中,JOIN(关联)操作是一项很有挑战性的工作,因为它涉及到左右两个表(流)的状态匹配,对内存的压力较大;而相比恒定的批数据而言,流数据更加难以预测,例如数据可
Flink 作为流式数据处理框架的领跑者,在吞吐量、时延、准确型、容错性等方面都有优异的表现。在 API 方面,它为用户提供了较底层的 DataStream API,也推出了 Table API 和 SQL 等编程接口。特别来看,SQL 以其易用、易迁移的特点,深受广大用户的欢迎。
Flink Table 和 SQL 内置了很多 SQL 中支持的函数;如果有无法满足的需要,则可以实现用户自定义的函数(UDF)来解决。
Flink Table\SQL API 允许用户使用函数进行数据处理、字段标准化等处理。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云