FlinkSQL之Windowing TVF _生活百科

Windowing TVF
在Flink1.13版本之后出现的替代之前的Group window的产物，官网描述其 is more powerful and effective

//TVF 中的tumble滚动窗口 //tumble(table sensor,descriptor(et),interval '5' second ):作为一张表存在 //特别注意?。。。?nbsp;//如果在sql中使用了tumble窗口，则一定需要group by,而且group by后一定有window_start,window_end两个字段sql实现TVF的tumble窗口实现
package net.cyan.FlinkSql.TVF; ? import net.cyan.POJO.WaterSensor; import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream; import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment; import org.apache.flink.table.api.Table; import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment; ? import java.time.Duration; ? import static org.apache.flink.table.api.Expressions.$; ? public class Demo1_Window_TableAPI_Tumble { public static void main(String[] args) { //创建执行环境 StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); //创建表的运行环境 StreamTableEnvironment tabEnv = StreamTableEnvironment.create(env); env.setParallelism(1); DataStream<WaterSensor> waterSensorStream = env.fromElements( new WaterSensor("sensor_1", 1000L, 10), new WaterSensor("sensor_1", 2000L, 20), new WaterSensor("sensor_2", 3000L, 30), new WaterSensor("sensor_1", 4000L, 40), new WaterSensor("sensor_1", 5000L, 50), new WaterSensor("sensor_2", 6000L, 60)) .assignTimestampsAndWatermarks( WatermarkStrategy .<WaterSensor>forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(3)) .withTimestampAssigner((ws, ts) -> ws.getTs()) ? ); //创建table Table table = tabEnv.fromDataStream(waterSensorStream,$("id"),$("ts"),$("vc"),$("et").rowtime()); //创建表 tabEnv.createTemporaryView("sensor",table); //执行sql //TVF 中的tumble滚动窗口 //tumble(table sensor,descriptor(et),interval '5' second ):作为一张表存在 //特别注意?。。。?nbsp; //如果在sql中使用了tumble窗口，则一定需要group by,而且group by后一定有window_start,window_end两个字段 tabEnv.sqlQuery("select" + "window_start,window_end,id," + "sum(vc) sum_vc" + " from table (tumble(table sensor,descriptor(et),interval '5' second ))" + " group by window_start,window_end,id ") .execute() .print(); ? } }sql实现TVF的滑动窗口
//TVF 中的hop滚动窗口 //hop(table sensor,descriptor(et),interval '2' second,interval '5' second ):作为一张表存在 //first interval :滑动步长，second interval :窗口长度 //特别注意?。。。?nbsp;// 1.TVF 中滑动窗口的滑动步长与窗口长度必须是整数倍的关系，不然会报错 // 例如：滑动步长为2，窗口长度就不能为5，可以为6 // 2.如果在sql中使用了hop窗口，则一定需要group by,而且group by后一定有window_start,window_end两个字段

FlinkSQL之Windowing TVF

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