FlinkSQL之Windowing TVF( 二 )

 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.$; ? public class Demo2_Window_TVF_Hop {     public static void main(String[] args) {         //创建执行环境         StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();         //创建表的运行环境         StreamTableEnvironment tabEnv = StreamTableEnvironment.create(env);         env.setParallelism(1);         DataStream<WaterSensor> waterSensorStream =                 env.fromElements(                         new WaterSensor("sensor_1", 1000L, 10),                         new WaterSensor("sensor_1", 2000L, 20),                         new WaterSensor("sensor_2", 3000L, 30),                         new WaterSensor("sensor_1", 4000L, 40),                         new WaterSensor("sensor_1", 5000L, 50),                         new WaterSensor("sensor_2", 6000L, 60))                       .assignTimestampsAndWatermarks(                                 WatermarkStrategy                                       .<WaterSensor>forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(3))                                       .withTimestampAssigner((ws, ts) -> ws.getTs()) ?                       );         //创建table         Table table = tabEnv.fromDataStream(waterSensorStream,$("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         tabEnv.sqlQuery("select" +                 "window_start,window_end,id," +                 "sum(vc) sum_vc" +                 " from table (hop(table sensor,descriptor(et),interval '2' second,interval '6' second ))" +                 " group by window_start,window_end,id ")               .execute()               .print(); ? ? ?   } }sql实现TVF的累计窗口
累计窗口的应用:
需求:每天每隔一个小时统计一次当天的pv(浏览量)
流的方式如何解决:
1、用滚动窗口 ,  窗口长度设为1h
2、每天的第一个窗口清除状态 , 后面的不清 , 进行状态的累加
或者
用滚动窗口,长度设置为2day
自定义触发器,每隔1小时对窗内的元素计算一次 , 不关闭窗口
sql的方式如何解决?
直接使用累计窗口cumulate
 //TVF 中的cumulate累计窗口 //cumulate(table tableName,descriptor(timecol),step,size):作为一张表存在 //tableName:表名 //timecol:时间属性字段 //step:累计步长 , 跟滑动步长类似 //size:窗口长度 //特别注意?。。。?nbsp;//1.累计窗口的步长与窗口长度同样是需要整数倍关系 // 2.如果在sql中使用了cumulate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

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