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在flink的数据处理中#xff0c;数据流是源源不断的#xff0c;是无界的#xff0c;所以对于flink处理的数据表是一张动态表#xff0c;所以对于动态表的查询也是持续的#xff0c;每接收一条新数据会进行一次新的查询。
持续查询
因为数据在一直源源不动的到来…动态表
在flink的数据处理中数据流是源源不断的是无界的所以对于flink处理的数据表是一张动态表所以对于动态表的查询也是持续的每接收一条新数据会进行一次新的查询。
持续查询
因为数据在一直源源不动的到来所以使用的sql查询是持续查询的的方案采用更新查询和追加查询。查询后采用的追加更新、撤回流更新、更新插入流。
时间属性
事件时间可以在创建动态表时进行定义增加一个字段通过watermark语句进行事件属性的定义。
分组窗口
目前在flink sql中仅支持时间窗口不能支持数量的窗口 tumble 滚动窗口 hop 滑动窗口
数据查询
在flink中orderby 必须是时间戳升序 topN语法中可以取消对于order by的限制 去重可以任务底层使用的top1 sql Hints 临时修改数据表配置 内置函数https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.19/docs/dev/table/functions/systemfunctions/ module操作提供一些module方便进行flink功能的增强
连接器connector
数据连接器是将数据源与flink进行连接当flink进行数据插入则相当于向数据源中写入数据如果flink进行获取则相当于从数据源中获取或者消费数据。 对于kafka 作为kv存储正常来说是不支持进行写入kafka的数据进行更新的需要使用upsert-kafka 连接器进行支持这个特性主要是利用了kafka按照key进行哈希
catalog
catalog 提供了元数据信息例如数据库、表、分区、视图以及数据库或其他外部系统中存储的函数和信息。catalog允许用户引用其数据存储系统中现有的元数据。
table-api
表与流中相关转化代码中调用了DatastreamAPI则需要execute否则不需要.
