1.序篇-本文结构protobuf作为目前各大公司中最广泛使用的高效的协议数据交换格式工具库，会大量作为流式数据传输的序列化方式，所以在flinksql中如果能实现protobuf的format会非常有用

Flink系列之：深入理解ttl和checkpoint，FlinkSQL应用ttl案例一、深入理解FlinkTTL二、FlinkSQL设置TTL三、Flink设置TTL四、深入理解checkpoint五

Debezium系列之：FlinkSQL消费Debezium数据格式，同步数据到下游存储系统一、Debezium二、依赖三、使用DebeziumFormat四、可用元数据五、Format参数六、重复的变更事件七

希望在flinksql脚本启动时自动选择catalog，减少麻烦。

动态表当流中有新数据到来，初始的表中会插入一行；而基于这个表定义的SQL查询，就应该在之前的基础上更新结果。这样得到的表就会不断地动态变化，被称为“动态表”（DynamicTables）。动态表是Flink在TableAPI和SQL中的核心概念，它为流数据处理提供了表和SQL支持。我们所熟悉的表一般用来做批处理，面向的是固定的数据集，可以认为是“静态表”；而动态表则完全不同，它里面的数据会随时间变

今天学习Flink处理函数，学完这一块就剩状态管理、容错机制和FlinkSQL了，坚持坚持。学完再好好回顾回顾，最后就是把剩余的一些框架（Kafka、Flume等）补齐

想要使用FlinkSQL的方式join两张表，静态维表的作用类似一张字典表。流表源源不断的来数据，然后去内存中查询字典将流表的数据更新然后插入到MySQL数据库中。

系列文章：《FlinkCDC系列（1）——什么是FlinkCDC》《FlinkCDC系列（2）——FlinkCDC源码编译》《FlinkCDC系列（3）——FlinkCDCMySQLConnector与FlinkSQL

最近在开发FlinkSQL的时候，需要关联Kafka事实表和MySQL维表，得到的数据写入Phoenix表中，但是其中有个字段，Kafka表、MySQL表和Phoenix表都是BigData类型，但是在实现的时候却报

第四章中介绍了DataStreamAPI以及DataSetAPI的入门案例，本章开始介绍TableAPI以及基于此的高层应用FlinkSQL的基础。

本文档重点介绍FlinkSQL中如何执行窗口以及程

FlinkSql介绍在实际开发过程中，我个人是以StreamAPI为主，FlinkSql写的不多，这里主要是参考原本项目代码写的，具体的细节，我也不是很熟悉，建议大家可以单独去了解一下FlinkSql；

FlinkSQL>createviewt1(s)asvalues('c'),('a'),('b'),('b'),('c');FlinkSQL>creat

六、TemporalJoins七、事件时间TemporalJoin八、处理时间TemporalJoin九、时态表函数连接十、LookupJoin十一、数组展开十二、表功能一、Joins适用于流、批一体FlinkSQL

【Flink-cdc-Mysql-To-Kafka】使用Flinksql利用集成的connector实现Mysql数据写入Kafka1）环境准备2）准备相关jar包3）实现场景4）准备工作4.1.Mysql4.2

【Flink-Sql-Kafka-To-ClickHouse】使用FlinkSql将Kafka数据写入ClickHouse1）需求分析2）功能实现3）准备工作3.1.Kafka3.2.ClickHouse4

联结查询常规联结InnerJoin:结果集取交集OuterJoinleftouterjoin:左表的数据全取，右表的数据取与左表匹配的数据rightouterjoin：右表的数据全取，左表的数据取与右表匹配的数据fullouterjoin：左表和右表都取匹配的数据常规联结，会将流中的数据一直保留在状态中，需要考虑状态的清除，可以使用TTLtableEnv.getConfig().getConfig

多维分析需求：有一张test表，表的字段为：A,B,C,amount,其中A,B,C为维度字段，求以三个维度任意组合，统计sum(amount)Union方案：A,B,C的任意组合共有8种，分别为（A,B,C,AB,AC,BC,ABC,空集）然后每种类型的个数也不一样，需要补足空白的字段将每种类型进行groupby+sum求和后Union在一起Flink方案前面的语法一样groupbygroupi

Flink源码分析系列文档目录请点击：Flink源码分析系列文档目录前言近期使用FlinkSQL内置函数的时候遇到了点问题，函数的返回结果和想象中的不一致。

状态一致性一致性其实就是结果的正确性。精确一次是指数据有可能被处理多次，但是结果只有一个。三个级别：最多一次：1次或0次，有可能丢数据至少一次：1次或n次，出错可能会重试输入端只要可以做到数据重放，即在出错后，可以重新发送一样的数据精确一次：数据只会发送1次幂等写入：多次重复操作不影响结果，有可能出现某个值由于数据重放，导致结果回到原先的值，然后逐渐恢复。预写日志：先把结果数据作为日志状态保存起来

FlinkSQL是基于ApacheCalcite来实现的标准SQL。无论输入是连续的（流式）还是有界的（批处理），在两个接口中指定的查询都具有相同的语义，并指定相同的结果。基本程序结构im

Flink项目系列1-项目介绍-墨天轮Flink实时电商实战项目:基于尚硅谷开源项目的Flink电商实战项目（全流程）大数据Flink电商数仓实战项目流程全解（一）_尚硅谷flinksql大数据项目实战

org.apache.flink.table.api.TableException:Temporaltablejoinrequiresanequalityconditiononfieldsoftable*******************发生地址flinksql

整体框架Flink概述Flink上手部署Flink架构DataStreamAPI(算子)Flink中的时间和窗口：窗口就是范围处理函数：底层函数状态管理：容错机制：报错重启后能够从出错的位置继续执行FlinkSQL

说明在FlinkSQL中，TemporalJoins是一种常见的数据关联操作，特别适用于处理包含时间维度的数据。

滚动窗口（TumblingWindows）滚动窗口有固定的大小，是一种对数据进行均匀切片的划分方式。窗口之间没有重叠，也不会有间隔，是“首尾相接”的状态。滚动窗口可以基于时间定义，也可以基于数据个数定义；需要的参数只有一个，就是窗口的大小（windowsize）。1.pngdemo演示：场景：接收通过socket发送过来的数据，每30秒触发一次窗口计算逻辑（1）准备一个实体对象，消息对象packa

1.FlinkSQl客户端启动一个flink的集群可以使用flink独立集群，也可以使用yarn-session.sh1.启动Hadoop集群2.yarn-session.sh-d3.sql-client.sh1.1sql-client.sh-isql-client.sh-i

1-基础概念-时间窗口窗口生命周期：2滚动窗口2.1基于Blink的滚动EventTime时间窗口源码分析2.1.1概述我们现在开始用Flink1.10，该版本可使用很多Blink特性，我们重点在研究FlinkSQL

1.序篇废话不多说，咱们先直接上本文的目录和结论，小伙伴可以先看结论快速了解博主期望本文能给小伙伴们带来什么帮助：背景及应用场景介绍：博主期望你能了解到，flinksql提供了轻松访问外部存储的lookupjoin

主要内容为：背景FlinkSQL的优化总结Tips：点击「阅读原文」报名参加8.7ApacheFlinkMeetup～GitHub地址欢迎大家给Flink点赞送star~一、背景目前，京东搜索推荐的数据处理流程如上图所示

本章内容包括安装和配置Flink环境；Flink官方示例代码解读；使用FlinkSQLCLI进行基本查询以及FlinkSQL连接外部数据源。

前言如果要列举FlinkSQL新手有可能犯的错误，笔者认为其中之一就是忘记设置空闲状态保留时间导致状态爆炸。2021年的第一篇技术文，时间很紧张，聊聊这个简单的话题吧。

FlinkSQL深度篇问题导读怎样优化LogicalPlan?怎样优化StreamGraph?TimeWindow,EventTime,ProcessTime和Watermark四者之间的关系是什么?

3.怎样利用FlinkSQL做多流join后实时同步到Elasticsearch中？

第一章是关于FlinkSQL课程的引言和背景。这一章旨在概述有关大数据处理、流处理以及FlinkSQL的基础知识，以便接下来能够更好地结合上下文进行学习。

)修改适配1DDL语法不通用(袋鼠云DDL中支持给别名DDL采用数据中台生成的模板,并把老版本DDL中的配置通过到相应参数中)2袋鼠云DDL支持给别名sql中字段和DDL中字段不一致.两种解决方案:1FlinkSQL

FlinkSQL使得用户可以通过简单的聚合函数和GROUPBY子句实现流式聚合，同时也内置了一些优化机制来解决部分case下可能

Flink使用指南:Kafka流表关联HBase维度表Flink使用指南:Watermark新版本使用Flink使用指南:FlinkSQL自定义函数目录系列文章目录前言一、Checkpoint机制如何开启

系列文章目录Flink使用指南:教你FlinkSQL自定义Connector开发，使用SQL入库更方便！Flink使用指南：Flink设置全局变量，并在函数中获取，让你的代码更加优雅！

Flink源码分析系列文档目录请点击：Flink源码分析系列文档目录前言FlinkSQL可以将多种数据源或数据落地端映射为table，使用起来非常方便。

缘起最近我们组在大规模上线FlinkSQL作业。首先，在进行跑批量初始化完历史数据后，剩下的就是消费Kafka历史数据进行追数了。

[TOC]一、FlinkSQL背景FlinkSQL是Flink实时计算为简化计算模型，降低用户使用实时计算门槛而设计的一套符合标准SQL语义的开发语言。

一、Hive优化大数据的学习：1、学习工具及其原理（50%~70%）2、学习重要的（java、scala、python、sql[mysql\hivesql\sparksql\flinksql]）(30%

FlinkSQL架构及执行逻辑解析FlinkSQL是ApacheFlink生态系统中的一个关键组件，它提供了一种在Flink上使用SQL查询和处理数据的方式。

一、问题在flinksql中有一个除法计算，运行在内存之后报了如下的错误。

转换为Table目前有两种方式将DataStream或DataSet转换为Table一种是通过注册Table的方式,将DataSet或DataStream数据集注册成CataLog中的表,然后可以直接使用FlinkSQL

GitHubhttps://github.com/SmallScorpion/flink-tutorial.gitTableAPI和FlinkSQL是什么Flink对批处理和流处理，提供了统一的上层APITableAPI

从数据源获取Row类型数据流并使用FlinkTableAPI和FlinkSQL进行处理。

FlinkSQL支持处理回撤流（RetractStream），下面是一个使用FlinkSQL消费回撤流的案例：假设有一个数据流，包含用户的姓名和年龄，希望计算每个姓名的年龄总和。

报错FlinkSQL>select*fromt1;[ERROR]CouldnotexecuteSQLstatement.Reason:org.apache.flink.table.api.ValidationException