Flink系列之:窗口去重

Flink系列之:窗口去重

  • 一、窗口去重
  • 二、示例
  • 三、限制

一、窗口去重

  • 适用于Streaming
  • 窗口去重是一种特殊的去重,它根据指定的多个列来删除重复的行,保留每个窗口和分区键的第一个或最后一个数据。
  • 对于流式查询,与普通去重不同,窗口去重只在窗口的最后返回结果数据,不会产生中间结果。它会清除不需要的中间状态。 因此,窗口去重查询在用户不需要更新结果时,性能较好。通常,窗口去重直接用于 窗口表值函数 上。另外,它可以用于基于 窗口表值函数 的操作。比如 窗口聚合,窗口TopN 和 窗口关联。
  • 窗口Top-N的语法和普通的Top-N相同。 除此之外,窗口去重需要 PARTITION BY 子句包含表的 window_start 和 window_end 列。 否则优化器无法翻译。
  • Flink 使用 ROW_NUMBER() 移除重复数据,就像 窗口 Top-N 一样。理论上,窗口是一种特殊的窗口 Top-N:N是1并且是根据处理时间或事件时间排序的。

下面展示了窗口去重的语法:

SELECT [column_list]
FROM (
   SELECT [column_list],
     ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY window_start, window_end [, col_key1...]
       ORDER BY time_attr [asc|desc]) AS rownum
   FROM table_name) -- relation applied windowing TVF
WHERE (rownum = 1 | rownum <=1 | rownum < 2) [AND conditions]

参数说明:

  • ROW_NUMBER():为每一行分配一个唯一且连续的序号,从1开始。
  • PARTITION BY window_start, window_end [, col_key1…]: 指定分区字段,需要包含window_start, window_end以及其他分区键。
  • ORDER BY time_attr [asc|desc]: 指定排序列,必须是 时间属性。目前 Flink 支持 处理时间属性 和 事件时间属性。 Order by ASC 表示保留第一行,Order by DESC 表示保留最后一行。
  • WHERE (rownum = 1 | rownum <=1 | rownum < 2): 优化器通过 rownum = 1 | rownum <=1 | rownum < 2 来识别查询能否被翻译成窗口去重。

二、示例

下面的示例展示了在10分钟的滚动窗口上保持最后一条记录。

-- tables must have time attribute, e.g. `bidtime` in this table
Flink SQL> DESC Bid;
+-------------+------------------------+------+-----+--------+---------------------------------+
|        name |                   type | null | key | extras |                       watermark |
+-------------+------------------------+------+-----+--------+---------------------------------+
|     bidtime | TIMESTAMP(3) *ROWTIME* | true |     |        | `bidtime` - INTERVAL '1' SECOND |
|       price |         DECIMAL(10, 2) | true |     |        |                                 |
|        item |                 STRING | true |     |        |                                 |
+-------------+------------------------+------+-----+--------+---------------------------------+

Flink SQL> SELECT * FROM Bid;
+------------------+-------+------+
|          bidtime | price | item |
+------------------+-------+------+
| 2020-04-15 08:05 |  4.00 | C    |
| 2020-04-15 08:07 |  2.00 | A    |
| 2020-04-15 08:09 |  5.00 | D    |
| 2020-04-15 08:11 |  3.00 | B    |
| 2020-04-15 08:13 |  1.00 | E    |
| 2020-04-15 08:17 |  6.00 | F    |
+------------------+-------+------+

Flink SQL> SELECT *
  FROM (
    SELECT bidtime, price, item, supplier_id, window_start, window_end, 
      ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY window_start, window_end ORDER BY bidtime DESC) AS rownum
    FROM TABLE(
               TUMBLE(TABLE Bid, DESCRIPTOR(bidtime), INTERVAL '10' MINUTES))
  ) WHERE rownum <= 1;
+------------------+-------+------+-------------+------------------+------------------+--------+
|          bidtime | price | item | supplier_id |     window_start |       window_end | rownum |
+------------------+-------+------+-------------+------------------+------------------+--------+
| 2020-04-15 08:09 |  5.00 |    D |   supplier4 | 2020-04-15 08:00 | 2020-04-15 08:10 |      1 |
| 2020-04-15 08:17 |  6.00 |    F |   supplier5 | 2020-04-15 08:10 | 2020-04-15 08:20 |      1 |
+------------------+-------+------+-------------+------------------+------------------+--------+

注意: 为了更好地理解窗口行为,这里把 timestamp 值后面的0去掉了。例如:在 Flink SQL Client 中,如果类型是 TIMESTAMP(3) ,2020-04-15 08:05 应该显示成 2020-04-15 08:05:00.000。

三、限制

在窗口表值函数后直接进行窗口去重的限制

  • 目前,Flink 只支持在滚动窗口、滑动窗口和累积窗口的窗口表值函数后进行窗口去重。会话窗口的去重将在未来版本中支持。

根据时间属性排序的限制:

  • 目前,窗口去重只支持根据事件时间属性进行排序。根据处理时间排序将在未来版本中支持。

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