WindowingTVFsWindowingtable-valuedfunctions(WindowingTVFs)，即窗口表值函数注意：窗口函数不可以单独使用，需要聚合函数，按照window_start、window_end分区，即存在：groupbywindow_start,window_endTUMBLE函数采用三个必需参数，一个可选参数：TUMBLE(TABLEdata,DESCRIPTOR(timecol),size[,offset])data：是一个表参数，可以是与时间属性列的任何关系。timecol：是一个列描述符，指示数据的哪些时间属性列应映射到滚动窗口。size：是指定翻滚窗

动态表当流中有新数据到来，初始的表中会插入一行；而基于这个表定义的SQL查询，就应该在之前的基础上更新结果。这样得到的表就会不断地动态变化，被称为“动态表”（DynamicTables）。动态表是Flink在TableAPI和SQL中的核心概念，它为流数据处理提供了表和SQL支持。我们所熟悉的表一般用来做批处理，面向的是固定的数据集，可以认为是“静态表”；而动态表则完全不同，它里面的数据会随时间变化。持续查询动态表可以像静态的批处理表一样进行查询操作。由于数据在不断变化，因此基于它定义的SQL查询也不可能执行一次就得到最终结果。这样一来，我们对动态表的查询也就永远不会停止，一直在随着新数据的到

🧙FlinkSQL🏂🤺TableAPI和SQL是最上层的API，在Flink中这两种API被集成在一起，SQL执行的对象也是Flink中的表（Table），所以我们一般会认为它们是一体的。SQLAPI是基于SQL标准的ApacheCalcite框架实现的，可通过纯SQL来开发和运行一个Flink任务。SQL解析和验证：Calcite提供SQL解析和验证功能，可以将SQL查询语句解析成抽象语法树（AST），并进行语法验证、类型检查等操作。🏂sql-client准备 🤺原神启动启动hadoop启动flink%FLINK_HOME%/bin/yarn-session.sh-d 启动Flink的sql

【Flink-cdc-Mysql-To-Kafka】使用Flinksql利用集成的connector实现Mysql数据写入Kafka1）环境准备2）准备相关jar包3）实现场景4）准备工作4.1.Mysql4.2.Kafka5）Flink-Sql6）验证1）环境准备Linux或者Windows端需要安装：Mysql，Kafka，Flink等。（略）2）准备相关jar包flink-connector-jdbc_2.11-1.12.0.jarmysql-connector-java-5.1.49.jar下载地址：JDBC-Sql-Connectorflink-format-changelog-js

ApacheFlink有两种关系型API来做流批统一处理：TableAPI和SQLTableAPI是用于Scala和Java语言的查询API，它可以用一种非常直观的方式来组合使用选取、过滤、join等关系型算子。 FlinkSQL是基于 ApacheCalcite 来实现的标准SQL。无论输入是连续的（流式）还是有界的（批处理），在两个接口中指定的查询都具有相同的语义，并指定相同的结果。基本程序结构importorg.apache.flink.table.api.*;importorg.apache.flink.connector.datagen.table.DataGenOptions;//

1、JDBCSQL连接器FlinkSQL允许使用JDBC连接器，向任意类型的关系型数据库读取或者写入数据添加Maven依赖org.apache.flinkflink-connector-jdbc3.1.0-1.17注意：如果使用 sql-client客户端，需保证 flink-1.17.1/lib目录下存在相应的jar包 相关jar可以通过官网下载：JDBCSQL连接器 2、读取MySQLFlinkSQL读取MySQL表时，为批式处理，在流式计算任务中，通常被做维表来使用--在FlinkSQL中创建MySQLSource表droptablemysql_source_table;CREATETA

1、DataGenSQL连接器FLinkSQL中可以使用内置的DataGenSQL连接器来生成测试数据官网链接：DataGenSQL连接器2、随机数数据生成器随机数数据生成器支持随机生成char、varchar、binary、varbinary、string类型的数据它是一个无界流的数据生成器--TODO随机数数据生成器创建source表droptablerandom_datagen_source_table;CREATETABLErandom_datagen_source_table(user_namestring,user_idint)WITH('connector'='datagen',

摘要很多时候flink消费上游kafka的数据是有重复的，因此有时候我们想数据在落盘之前进行去重，这在实际开发中具有广泛的应用场景，此处不说详细代码，只粘贴相应的flinksql代码--********************************************************************----创建临时表(只在当前sessoin生效的表称为临时表)DDLCREATETEMPORARYTABLEUserAttrSource(`data`string,`kafkaMetaTimestamp`TIMESTAMP(3)METADATAFROM'timestamp',-

目录1、文件系统SQL连接器2、如何指定文件系统类型3、如何指定文件格式4、读取文件系统4.1开启 目录监控 4.2 可用的Metadata5、写出文件系统5.1创建分区表5.2滚动策略、文件合并、分区提交5.3指定SinkParallelism6、示例_通过FlinkSQL读取kafka在写入hive表6.1、创建kafkasource表用于读取kafka6.2、创建hdfssink表用于写出到hdfs6.3、insertinto写入到 hdfs_sink_table6.4、查询 hdfs_sink_table6.5、创建hive表，指定local1、文件系统SQL连接器文件系统连接器允许从

目录1、环境设置方式1：在Maven工程中添加pom依赖方式2：在 sql-client.sh中添加jar包依赖2、读取Kafka2.1 创建kafka表2.2 读取kafka消息体（Value）使用 'format'='json'解析json格式的消息使用 'format'='csv'解析csv格式的消息使用 'format'='raw'解析kafka消息为单个字符串字段2.3 读取kafka消息键（Key）2.4 读取kafka元数据(Metadata)2.5如何指定起始消费位点从指定的timestamp开始消费:从指定的timestamp开始消费:2.6创建kafka表时，添加水位线生成