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摘要： 通俗讲retract就是传统数据里面的更新操作，也就是说retract是流式计算场景下对数据更新的处理方式。
什么是retraction（撤回）
通俗讲retract就是传统数据里面的更新操作，也就是说retract是流式计算场景下对数据更新的处理
方式。
首先来看下流场景下的一个词频统计列子。
没有retract会导致最终结果不正确↑：
retract发挥的作用
下面再分享两个双十一期间retract保证数据正确性的业务case:
case1： 菜鸟物流订单统计
同一个订单的商品在运输过程中，因为各种原因，物流公司是有可能从A变成B的。为了统计物流公司承担的订单数目，菜鸟团队使用blink计算的retraction机制进行变key汇总操作。
-- TT source_table 数据如下：
order_id tms_company
0001 中通
0002 中通
0003 圆通
-- SQL代码
create view dwd_table as
select
order_id,
StringLast(tms_company)
from source_table
group by order_id;
create view dws_table as
select
tms_company,
count(distinct order_id) as order_cnt
from dwd_table
group by tms_company
此时结果为：
tms_company order_cnt
中通 2
圆通 1
-----------------------
之后又来了一条新数据 0001的订单 配送公司改成 圆通了。这时，第一层group by的会先向下游发送一条 (0001,中通）的撤回消息，第二层group by节点收到撤回消息后，会将这个节点 中通对应的 value减少1，并更新到结果表中；然后第一层的分桶统计逻辑向下游正常发送(0001,圆通）的正向消息，更新了圆通物流对应的订单数目，达到了最初的汇总目的。
order_id tms_company
0001 中通
0002 中通
0003 圆通
0001 圆通
写入ADS结果会是（满足需求）
tms_company order_cnt
中通 1
圆通 2
case2： 天猫双十一购物车加购统计:
双11爆款清单与知名综艺IP“火星情报局”跨界合作，汪涵、撒贝宁、陶晶莹等大咖主持加盟，杭州、长沙两地联播，成功打造为“双11子IP”与“双11购物风向标”，树立电商内容综艺化、娱乐化创新典范，为长线模式探索打下基础。
首次深度联动线下场景，在银泰门店落地爆款清单超级大屏，商场人流截停率28%，用户互动时间占营业时间的40%。
选品模式创新，打造最全维度爆款清单：TOP2000性价比爆款+TOP100小黑盒推荐（新品清单）+TOP200买手天团推荐（人群/场景/地域 清单）
核心业务指标
- 加购金额
- 加购件数
- 加购UV
业务计算逻辑
- 来自TT的数据要进行去重；
- 以投放场景和购物车维度进行分组，获取每个分组的最后一条（最新）数据；
- 以投放场景和小时为维度进行分组，统计 加购金额，加购件数和加购UV 业务指标；
业务BlinkSQL代码
--Blink SQL
--********************************************************************--
--Comment: 天猫双11官方爆款清单统计计算
--********************************************************************--
CREATE TABLE dwd_mkt_membercart_ri(
cart_id BIGINT, -- '购物车id',
sku_id BIGINT, -- '存放商品的skuId，无sku时，为0',
item_id BIGINT, -- '外部id：商品id或者skuid',
quantity BIGINT, -- '购买数量',
user_id BIGINT, -- '用户id',
status BIGINT, -- '状态1：正常-1：删除',
gmt_create VARCHAR, -- '属性创建时间',
gmt_modified VARCHAR, -- '属性修改时间',
biz_id VARCHAR, -- 投放场景，
start_time VARCHAR, -- 投放开始时间
end_time VARCHAR, -- 投放结束时间
activity_price_time VARCHAR, -- 活动开始时间
price VARCHAR, -- 商品价格
dbsync_operation BIGINT -- 时间自动用于排序
)
WITH
(
type='tt'
-- 其他信息省略
);
--groub by 方式重复，防止TT重发
CREATE VIEW distinct_dwd_mkt_membercart_ri AS
SELECT
cart_id,
sku_id,
item_id,
quantity,
user_id,
status,
gmt_create,
gmt_modified,
biz_id,
start_time,
end_time,
activity_price_time,
price,
dbsync_operation
FROM
dwd_mkt_membercart_ri
GROUP BY
cart_id,
sku_id,
item_id,
quantity,
user_id,
status,
gmt_create,
gmt_modified,
biz_id,
start_time,
end_time,
activity_price_time,
price,
dbsync_operation;
-- 每个投放和购物车数据的最后一条
CREATE VIEW tmp_dwd_mkt_membercart_ri AS
SELECT
biz_id as biz_id,
LAST_VALUE(user_id,UNIX_TIMESTAMP(gmt_modified)*10+dbsync_operation) as user_id,
LAST_VALUE(item_id,UNIX_TIMESTAMP(gmt_modified)*10+dbsync_operation) as item_id,
LAST_VALUE(sku_id,UNIX_TIMESTAMP(gmt_modified)*10+dbsync_operation) as sku_id,
LAST_VALUE(start_time,UNIX_TIMESTAMP(gmt_modified)*10+dbsync_operation) as start_time,
LAST_VALUE(end_time,UNIX_TIMESTAMP(gmt_modified)*10+dbsync_operation) as end_time,
LAST_VALUE(activity_price_time,UNIX_TIMESTAMP(gmt_modified)*10+dbsync_operation) as activity_price_time,
LAST_VALUE(price,UNIX_TIMESTAMP(gmt_modified)*10+dbsync_operation) as price,
LAST_VALUE(quantity,UNIX_TIMESTAMP(gmt_modified)*10+dbsync_operation) as quantity,
LAST_VALUE(status,UNIX_TIMESTAMP(gmt_modified)*10+dbsync_operation) as status,
LAST_VALUE(gmt_modified,UNIX_TIMESTAMP(gmt_modified)*10+dbsync_operation) as gmt_modified,
LAST_VALUE(gmt_create,UNIX_TIMESTAMP(gmt_modified)*10+dbsync_operation) as gmt_create,
LAST_VALUE(dbsync_operation,UNIX_TIMESTAMP(gmt_modified)*10+dbsync_operation) as dbsync_operation
FROM distinct_dwd_mkt_membercart_ri
WHERE DATE_FORMAT(gmt_create , 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss' , 'yyyyMMdd')=DATE_FORMAT(gmt_modified , 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss' , 'yyyyMMdd')
GROUP BY
cart_id,biz_id;
--存储小时维度的计算结果
CREATE TABLE result_mkt_membercart_ri_eh(
id VARCHAR,
data_time VARCHAR,
all_preheating_cart_cnt BIGINT, -- 预热期间的 加购件数
all_preheating_cart_alipay BIGINT,-- 预热期间的 加购金额
eh_all_preheating_cart_uv BIGINT,-- 预热期间的 加购UV
all_cart_cnt BIGINT, -- 投放期间的 加购件数
all_cart_alipay BIGINT, -- 投放期间的 加购金额
eh_all_cart_uv BIGINT, -- 投放期间的 加购UV
primary key(id,data_time)
) WITH (
type = 'custom',
-- 其他信息省略
timeDiv='hour'
) ;
--统计小时维度的 xx xx xx 业务指标
INSERT INTO result_mkt_membercart_ri_eh
SELECT
biz_id,
DATE_FORMAT(gmt_create , 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss' , 'yyyyMMddHH') data_time,
`sum`(case when gmt_modified<=COALESCE(activity_price_time,end_time) then quantity else 0 end) as all_preheating_cart_cnt,
`sum`(case when gmt_modified<=COALESCE(activity_price_time,end_time) then quantity*CAST(price AS BIGINT) else 0 end) as all_preheating_cart_alipay,
`sum`((case when gmt_modified<=COALESCE(activity_price_time,end_time) then user_id end)) eh_all_preheating_cart_uv,
`sum`(quantity) as all_cart_cnt,
`sum`(quantity*CAST(price AS BIGINT)) as all_cart_alipay,
`count`(distinct user_id) eh_all_cart_uv
FROM tmp_dwd_mkt_membercart_ri
WHERE
status>0
GROUP BY biz_id ,DATE_FORMAT(gmt_create , 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss' , 'yyyyMMddHH') ;
上面case2天猫业务场景里面的加购金额统计来说，当每个投放场景的购物车的数据发生变化时候，就意味着上面【CREATE VIEW tmp_dwd_mkt_membercart_ri 】中的LAST_VALUE发生变化，最外层的sum统计【INSERT INTO result_mkt_membercart_ri_eh 】就要将前一条的LAST_VALUE【VALUE-1】撤回，用update的新LAST_VALUE【VALUE-2】进行求和统计，这样blink就需要有一种机制将VALUE-1进行撤回，利用【VALUE-2】进行计算，这种机制我们称为retract。
retract 实现原理参考
https://docs.google.com/document/d/18XlGPcfsGbnPSApRipJDLPg5IFNGTQjnz7emkVpZlkw/edit#heading=h.cjkoun4w44l4