一、Flink SQL层级
为Flink最高层的API,易于使用,所以应用更加广泛,eg. ETL、统计分析、实时报表、实时风控等。
Flink SQL所处的层级:
二、Flink聚合:
1、Window Aggregate
内置了三种常用的窗口:
TUMBLE(time, INTERVAL '5' SECOND); //类似于flink 中间层 DataStream API 中 window中的滚动窗口
HOP(time, INTERVAL '10' SECOND, INTERVAL '5' SECOND); //类似于flink 中间层 DataStream API中 window的滑动窗口,每10秒中统计最近5秒的数据
SESSION(time, INTERVAL '5' SECOND)
time有两种格式的时间,一种是proctime也就是系统时间, 另一种是rowtime。
2、 Group Aggregate
继续加入数据时:
继续进入数据:
结果是一个不断更新的过程。
Window Aggregate 与 Group Aggregate 的区别
1)、Window Aggregate 与 Group Aggregate 是有一些明显的区别的。其主要的区别是,Window Aggregate 是当window结束时才输出,其输出的结果是最终值,不会再进行修改,其输出流是一个 Append 流。
而 Group Aggregate 是每处理一条数据,就输出最新的结果,其结果是在不断更新的,就好像数据库中的数据一样,其输出流是一个 Update 流。
2)、另外一个区别是,window Aggregate 由于有 watermark ,可以精确知道哪些窗口已经过期了,所以可以及时清理过期状态,保证状态维持在稳定的大小。
而 Group Aggregate 因为不知道哪些数据是过期的,所以状态会无限增长,这对于生产作业来说不是很稳定,所以建议对 Group Aggregate 的作业配上 State TTL 的配置。
对比图:
项目代码设置:
tEnv.getConfig().setIdleStateRetentionTime(org.apache.flink.api.common.time.Time.minutes(1),org.apache.flink.api.common.time.Time.minutes(10));