大佬们,flink的sql和tableapi用的多吗?

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热心网友 时间：30分钟前

在Flink SQL中，窗口聚合提供了多种方法来处理时间相关的数据。下面将逐一介绍Flink SQL支持的四种窗口运算：滚动窗口（TUMBLE）、滑动窗口（HOP）、会话窗口（SESSION）和渐进式窗口（CUMULATE）。每种窗口运算在离线和实时场景中都有不同的应用场景和语义。

首先，我们来看看滚动窗口（TUMBLE）。滚动窗口在时间序列数据处理中非常常见，可以用于计算一段时间内的统计数据。在Flink SQL中，滚动窗口的实现有两种方式，分别是Group Window Aggregation和Windowing TVF。

对于Group Window Aggregation，滚动窗口的语法是在group by子句中声明窗口，如tumble(row_time, interval '1' minute)。这里，row_time是事件时间的时间戳，interval '1' minute定义了滚动窗口的大小。

而在Windowing TVF中，滚动窗口的声明则在数据源的Table子句中，如TABLE(TUMBLE(TABLE source_table, DESCRIPTOR(row_time), INTERVAL '60' SECOND))。这里包含了三部分参数：source_table声明数据源表，row_time声明数据源的时间戳，INTERVAL '60' SECOND定义滚动窗口大小为1分钟。

滑动窗口（HOP）与滚动窗口类似，但滑动窗口的步长可以自定义。同样，Flink SQL提供了两种实现方式，Group Window Aggregation和Windowing TVF。

对于Group Window Aggregation，滑动窗口的语法为hop(row_time, interval '1' minute, interval '5' minute)。这里，第一个参数是事件时间的时间戳，第二个参数是滑动窗口的滑动步长，第三个参数是滑动窗口的大小。

而在Windowing TVF中，滑动窗口的声明则在数据源的Table子句中，如TABLE(HOP(TABLE source_table, DESCRIPTOR(row_time), INTERVAL '1' MINUTES, INTERVAL '5' MINUTES))。这里包含了四部分参数：source_table声明数据源表，row_time声明数据源的时间戳，INTERVAL '1' MINUTES定义滑动窗口的滑动步长，INTERVAL '5' MINUTES定义滑动窗口的大小。

会话窗口（SESSION）用于对具有相似行为或特征的事件进行分组。目前在Flink SQL中，仅支持Group Window Aggregation方案。这里的语法为session(row_time, interval '5' minute)，其中，row_time为事件时间的时间戳，interval '5' minute定义了会话间隔。

渐进式窗口（CUMULATE）允许在时间序列数据中进行累积计算。与滚动窗口类似，Flink SQL仅支持Windowing TVF方案实现。这里的语法为TABLE(CUMULATE(TABLE source_table, DESCRIPTOR(row_time), INTERVAL '60' SECOND, INTERVAL '1' DAY))，其中包含了四部分参数：source_table声明数据源表，row_time声明数据源的时间戳，INTERVAL '60' SECOND定义渐进步长为1分钟，INTERVAL '1' DAY定义整个窗口大小为1天。

最后，Flink SQL还支持Window TVF中的Grouping Sets、Rollup和Cube功能，用于处理多个维度的组合计算。这些功能能够简化代码编写，提高执行效率。然而，目前仅在Window TVF中支持Grouping Sets，而不支持Group Window Aggregation。