窗口聚合语句可以使用 Group Window Aggregation 或者 Windowing TVF。Group Window Aggregation 是 Flink1.13 版本之前提供的解决方案，这个方案在 Flink1.13 版本被标记为过时了，不建议使用了。从 Flink1.13 版本开始，官方建议使用 Windowing TVF。下面我将通过样例演示窗口聚合语句的具体使用......
列其实就是字段。 Flink SQL 中的列可以大致划分为常规列（物理列）、元数据列，和计算列。本文将通过样例详细介绍下这几种列。 一、常规列（物理列） 1，基本介绍 常规列定义了物理数据中字段的名称、类型和顺序。 2，使用样例 CREATE TABLE T1( id INT, name STRING ) WITH ( ......
一、数据类型详解 1，基本介绍 （1）Flink SQL 中支持的数据类型大致可以分为三类： 基础数据类型 复合数据类型 自定义数据类型 （2）在工作中，基础数据类型和复合数据类型其实就足够使用了。 2，基础数据类型 （1）字符串：包括：CHAR、VARCHAR、STRING......
当我们想要把动态输出表中的数据转换为输出数据流，或者将其输出到外部存储系统中的时候，需要对这个动态输出表中的数据行为进行编码。 Flink SQL 支持三种编码方式来体现一个动态表的变化，这三种编码方式对应的是三种数据流： Append-only 流，中文翻译为：仅追加流......
一、表类型介绍 1，基本介绍 （1）Flink 中的表从全局层面进行划分，可以分为静态表（Static Table）和动态表（Dynamic Table）。 其中动态表里面中还包括一种特殊的表：时态表（Temporal Table）。时态表是在 Flink1.11 版本中引入的，只在 Blink 引擎中支持......
数据源和目的地都是 Kafka 这种情况再实际工作中比较常见，可以实现数据的实时计算。下面通过样例进行演示。 一、Kafka（Source） + Kafka（Sink）案例 1，准备工作 首先我们需要在项目的 pom.xml 中添加 Flink SQL 相关的依赖，以及 flink-connector-kafka、flink-json 依赖......
DDL 语句主要涉及到创建表、修改表和删除表、但是针对 Flink SQL 而言，在工作中主要涉及的操作就是创建表。下面我将通过案例来演示一下如何使用 Flink SQL 语句创建表。 一、FileSystem（Source） + Print（Sink）案例 1，准备工作 首先我们需要在项目的 pom.xml 中添加 Flink SQL 相关的依赖......
link 中最大的一个亮点其实就是他的 SQL 了，我们之前所接触的 Hive SQL、Spark SQL 都是基于离线数据的 SQL 计算，而 Flink 的 SQL 是可以支持实时数据计算的，这样就可以极大简化企业中实时数据分析的工作量。 一、离线计算与实时计算 1，离线计算......
默认情况下 State 数据会一直存在，如果存储了过多状态数据，可能会导致内存溢出（针对 HashMapStateBackend）。因此从 Flink 1.6 版本开始引入了 State TTL 特性。类似于 Redis 中的 TTL 机制，超时自动删除。下面我通过样例进行演示。 1，基本介绍 （1）TTL 特性可以支持对 KeyedState 中过期状态数据的自动清理......
七、OperatorState 样例 1：使用 BroadcastState 实现双流连接 1，需求说明 （1）针对 BroadcastState 的使用，一个典型的应用案例就是两个流连接的场景。 假设其中一个数据流是“事件数据流”，它属于普通的数据流，里面是一些用户行为数据。 另外一个数据流是“配置数据流”，它不是普通的数据流......