聊聊flink Table的groupBy操作】的更多相关文章

本文主要研究一下flink Table的groupBy操作 Table.groupBy flink-table_2.11-1.7.0-sources.jar!/org/apache/flink/table/api/table.scala class Table( private[flink] val tableEnv: TableEnvironment, private[flink] val logicalPlan: LogicalNode) { //...... def groupBy(fie…
Apache Calcite是什么东东 Apache Calcite面向Hadoop新的sql引擎,它提供了标准的SQL语言.多种查询优化和连接各种数据源的能力.除此之外,Calcite还提供了OLAP和流处理的查询引擎.它2013年成为了Apache孵化项目以来,在Hadoop中越来越引人注目,并被众多项目集成.比如Flink/Storm/Drill/Phoenix都依赖它做sql解析和优化. Flink 结合 Calcite Flink Table API&SQL 为流式数据和静态数据的关系…
从flink的官方文档,我们知道flink的编程模型分为四层,sql层是最高层的api,Table api是中间层,DataStream/DataSet Api 是核心,stateful Streaming process层是底层实现. 其中, flink dataset api使用及原理 介绍了DataSet Api flink DataStream API使用及原理介绍了DataStream Api flink中的时间戳如何使用?---Watermark使用及原理 介绍了底层实现的基础Wat…
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本文翻译自官网:https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/table/common.html Flink Table Api & SQL 翻译目录 Table API和SQL集成在共同API中.该API的中心概念是Table,用作查询的输入和输出.本文档介绍了使用Table API和SQL查询的程序的通用结构,如何注册 Table,如何查询Table以及如何发出 Table(数据). 两个 planner 之间…
本文翻译自官网:Table API  https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/table/tableApi.html Flink Table Api & SQL 翻译目录 Table API是用于流和批处理的统一的关系API. Table API查询可以在批处理或流输入上运行而无需修改. Table API是SQL语言的超集,是专门为与Apache Flink配合使用而设计的. Table API是用于Sca…
本文翻译自官网:SQL https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/table/sql.html Flink Table Api & SQL 翻译目录 这是Flink 支持的 数据定义语言(DDL) 和数据操纵语言的完整列表. 查询 指定查询 支持语法 操作 DDL 指定 DDL 创建表 删除表 Data Types Reserved保留关键字 查询 SQL查询使用TableEnvironment 的 sqlQu…
本文翻译自官网:Built-In Functions  https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/table/functions.html Flink Table Api & SQL 翻译目录 Flink Table API和SQL为用户提供了一组用于数据转换的内置函数.此页面简要概述了它们.如果尚不支持所需的功能,则可以实现用户定义的功能.如果您认为该功能足够通用,请为此打开Jira问题,并提供详细说明. 标…
一.概述 上图是flink的分层模型,Table API 和 SQL 处于最顶端,是 Flink 提供的高级 API 操作.Flink SQL 是 Flink 实时计算为简化计算模型,降低用户使用实时计算门槛而设计的一套符合标准 SQL 语义的开发语言. Flink 在编程模型上提供了 DataStream 和 DataSet 两套 API,并没有做到事实上的批流统一,因为用户和开发者还是开发了两套代码.正是因为 Flink Table & SQL 的加入,可以说 Flink 在某种程度上做到了…
先上代码: table = tablexx.select('*).tablexx.groupBy('x).select('x, xx.count ) tableEnvironment // declare the external system to connect to .connect( new Kafka() .version("0.10") .topic("test-input") .startFromEarliest() .property("z…