1 SELECT orderid,custid,val, ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY val) AS rownum, RANK() OVER(ORDER BY val) AS rank, DENSE_RANK() OVER(ORDER BY val) AS dense_rank, NTILE() OVER(ORDER BY val) AS ntile FROM Sales.OrderValues ORDER BY val; ROW_NUMBER() 函数用于为查询的结果

小结: 1. OPPO数据中台之基石:基于Flink SQL构建实数据仓库 https://mp.weixin.qq.com/s/JsoMgIW6bKEFDGvq_KI6hg 作者 | 张俊编辑 | Vincent导读:本文整理自 2019 年 4 月 13 日在深圳举行的 Flink Meetup 会议,分享嘉宾张俊,目前担任 OPPO 大数据平台研发负责人,也是 Apache Flink contributor.本文主要内容如下: - OPPO 实时数仓的演进思路: - 基于 Flink S

基于flink1.14的源码做解析 公司内有很多业务方都在使用我们Flink sql平台做TopN的计算,今天同事突然问到我,Flink sql 是怎么实现topN的 ? 蒙圈了,这块源码没看过啊 ,业务要问起来怎么办,赶快打开源码补一下 拿到这个问题先冷静分析一下范围 首先肯定属于Flink sql模块,源码里面肯定是在flink-table-planner包里面,接着topN那不就是ROW_NUMBER嘛,是个函数呀 既然如此那就从flink源码的系统函数作为线索开始找起来,来到 org.a

SQL用row_number进行循环查询 declare @count int=0,@R int=0select row_number()over(order by RoomID) as R,* into #t from Room where RMClassID='2'select @count=COUNT(0) from #twhile(@R<@count)begin   set  @R=@R+1   insert into RM select * from #t where R=@Rendd

Confluent公司于2017年11月宣布KSQL进化到1.0版本,标志着KSQL已经可以被正式用于生产环境.自那时起,整个Kafka发展的重心都偏向于KSQL——这一点可以从Confluent官方博客中KSQL出现的频率之高看出端倪.鉴于最近周围有很多小伙伴都在讨论KSQL,我突然想起了去年9月份Apache Flink“掌门人” Stephan Ewen所写的关于KSQL V.S. Flink SQL的一篇博客,里面很多有意思的观点非常值得品味~~ 事情起源于去年8月底Confluent公

http://vinoyang.com/2017/06/12/flink-table-sql-source/ Flink Table&Sql 如何结合Apache Calcite http://ju.outofmemory.cn/entry/335371 http://wuchong.me/blog/2017/03/30/flink-internals-table-and-sql-api/ Stream Processing for Everyone with SQL and Apache Fl

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

本篇核心目标是让大家概要了解一个完整的 Apache Flink SQL Job 的组成部分,以及 Apache Flink SQL 所提供的核心算子的语义,最后会应用 TumbleWindow 编写一个 End-to-End 的页面访问的统计示例. 1.Apache Flink SQL Job 的组成 我们做任何数据计算都离不开读取原始数据,计算逻辑和写入计算结果数据三部分,当然基于 ApacheFlink SQL 编写的计算 Job 也离不开这个三部分,如下所所示: &lt;img src=

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

无论在 OLAP 还是 OLTP 领域,Join 都是业务常会涉及到且优化规则比较复杂的 SQL 语句.对于离线计算而言,经过数据库领域多年的积累,Join 语义以及实现已经十分成熟,然而对于近年来刚兴起的 Streaming SQL 来说 Join 却处于刚起步的状态. 其中最为关键的问题在于 Join 的实现依赖于缓存整个数据集,而 Streaming SQL Join 的对象却是无限的数据流,内存压力和计算效率在长期运行来说都是不可避免的问题.下文将结合 SQL 的发展解析 Flink S

本文为 Flink SQL 系列文章的第二篇,前面对 Flink 1.9 Table 新架构及 Planner 的使用进行了详细说明,本文详细讲解 5 个 TableEnvironment 及其适用场景,并介绍 Flink 社区对 TableEnvironment 的未来规划.主要内容如下: TableEnvironment 简介 5 个 TableEnvironment 梳理 如何使用 TableEnvironment 社区未来规划 1. TableEnvironment 简介 TableEn

一.理想与现实 Apache Flink 是一个分布式流批一体化的开源平台.Flink 的核心是一个提供数据分发.通信以及自动容错的流计算引擎.Flink 在流计算之上构建批处理,并且原生的支持迭代计算,内存管理以及程序优化. 实时计算(Alibaba Cloud Realtime Compute,Powered by Ververica)是阿里云提供的基于 Apache Flink 构建的企业级大数据计算平台.在 PB 级别的数据集上可以支持亚秒级别的处理延时,赋能用户标准实时数据处理流程和行

Flink 1.10.0 于近期刚发布,释放了许多令人激动的新特性.尤其是 Flink SQL 模块,发展速度非常快,因此本文特意从实践的角度出发,带领大家一起探索使用 Flink SQL 如何快速构建流式应用. 本文将基于 Kafka, MySQL, Elasticsearch, Kibana,使用 Flink SQL 构建一个电商用户行为的实时分析应用.本文所有的实战演练都将在 Flink SQL CLI 上执行,全程只涉及 SQL 纯文本,无需一行 Java/Scala 代码,无需安装 I

[源码分析] 带你梳理 Flink SQL / Table API内部执行流程 目录 [源码分析] 带你梳理 Flink SQL / Table API内部执行流程 0x00 摘要 0x01 Apache Calcite 1. Calcite 概念 2. Calcite 处理流程 0x02 Flink SQL综述 1. Flink关系型API执行原理 2. Flink Sql 执行流程 3. Flink Table Api 执行流程 4. Flink Table/SQL 执行流程的异同 0x03

从"UDF不应有状态" 切入来剖析Flink SQL代码生成 目录 从"UDF不应有状态" 切入来剖析Flink SQL代码生成 0x00 摘要 0x01 概述结论 1. 问题结论 2. 问题流程 0x02 实例代码 1. UDF函数 2. 测试代码 3. 输出结果 0x03 Flink SQL UDF转换流程 1. LogicalFilter 2. FilterToCalcRule 3. LogicalCalc 4. DataSetCalc 5. generate

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

[源码分析]从"UDF不应有状态" 切入来剖析Flink SQL代码生成 (修订版) 目录 [源码分析]从"UDF不应有状态" 切入来剖析Flink SQL代码生成 (修订版) 0x00 摘要 0x01 概述结论 1. 问题结论 2. 问题流程 0x02 UDX 1. UDX (自定义函数) 2. 自定义标量函数 Scalar Functions (UDF) 3. 自定义聚合函数(UDAF) 4. 自定义表值函数(UDTF) 5. RichFunction 0x03

[源码解析] GroupReduce,GroupCombine和Flink SQL group by 目录 [源码解析] GroupReduce,GroupCombine和Flink SQL group by 0x00 摘要 0x01 缘由 0x02 概念 2.1 GroupReduce 2.2 GroupCombine 2.3 例子 0x03 代码 0x04 Flink SQL内部翻译 0x05 JobGraph 0x06 Runtime 6.1 ChainedFlatMapDriver 6.

欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java.Docker.Kubernetes.DevOPS等: 关于Flink SQL Client Flink Table & SQL的API实现了通过SQL语言处理实时技术算业务,但还是要编写部分Java代码(或Scala),并且还要编译构建才能提交到Flink运行环境,这对于不熟悉Java或Scala的开发者就略有些不友好了: SQL Client的

欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java.Docker.Kubernetes.DevOPS等: 在<Flink SQL Client初探>一文中,我们体验了Flink SQL Client的基本功能,今天来通过实战更深入学习和体验Flink SQL: 实战内容 本次实战主要是通过Flink SQL Client消费kafka的实时消息,再用各种SQL操作对数据进行查询统计,内容汇总如下

本次,我们从 0 开始逐步剖析 Flink SQL 的来龙去脉以及核心概念,并附带完整的示例程序,希望对大家有帮助! 本文大纲 一.快速体验 Flink SQL 为了快速搭建环境体验 Flink SQL,我们使用 Docker 来安装一些基础组件,包括 zk 和 kafka,如果你有这个环境,可以略过了. 在 Centos 7 上安装 Docker 环境,具体见这个链接,此处就不细说了: https://blog.csdn.net/qq_24434251/article/details/1057