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Table Api & SQL连续查询Join
Join是批处理数据处理中常见且易于理解的操作,用于连接两个关系的行。 但是,动态表上的连接语义不太明显甚至令人困惑。
Flink Table API & SQL时间属性
Table API和SQL中基于时间的操作(如窗口)需要有关时间概念及其来源的信息。因此,Table可以提供逻辑时间属性,用于指示时间和访问表程序中的相应时间戳。
Flink Temporal tables
Temporal table时态表表示改变的历史记录表上的(参数化)视图的概念,该表返回特定时间点的表的内容。
Flink动态表 (Dynamic Table)
与静态表相比,动态表会随时间而变化,但可以像静态表一样查询动态表,只不过查询动态表需要产生连续查询。
Flink Table API & SQL概念和通用API
Apache Flink 具有两个关系 API - Table API 和 SQL -用于统一流和批处理。
Flink DataStream中join
window join 将共享相同 key 并位于同一窗口中的两个流的元素联接在一起,发出满足联接条件的结果。
Flink从入门到项目实践
集成Flink(Source、Sink、状态编程、窗口处理、多流join、侧输出、异步IO等)各个功能点
Flink中Time&Window
Flink认为Batch是Streaming的一个特例,因为Flink底层引擎是流式引擎,在此上实现了流处理和批处理。而窗口(Window)到Batch的桥梁,Flink提供了非常完善的窗口机制。
Flink触发器Triggers
触发器确定窗口(由窗口分配器形成)何时准备好由窗口功能处理。每个WindowAssigner都带有一个默认触发器。
Flink入门
Apache Flink是一个面向分布式数据流处理和批量数据处理的开源计算平台,提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能。
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