深入解读FlinkSQL1.13最近一直在努力学习Flink，刚刚好社区发布1.13版本，学习之余协助社区发布了一篇文章，欢迎各位看看文章介绍：Flink1.13版本于最近发布了，里面有比较多新的Feature

简介随着社区FlinkSQL功能越来越完善，处理实时\离线数据相比于DataStream更加简单高效。因此FlinkSQL已经成为学习Flink中最重要的模块之一。

FlinkSQL引擎会将PhysicalPlan通过CodeGeneration翻译为Transformations，再进一步编译为可执行的JobGraph。

flinksql表查询详解1、高阶聚合groupbycube(维度1,维度2,维度3)groupbygroupingsets((维度1,维度2),(维度1,维度3),())groupbyrollup(省

如果想在本地测试下：在公众号后台回复flinksql知其所以然（二）|sql自定义redi

FlinkSQL是基于ApacheCalcite来实现的标准SQL。这两种API中的查询对于批（DataSet）和流（DataStre

一.整体概述1.1什么是TableAPI和FlinkSQL  Flink本身是批流统一的处理框架，所以TableAPI和SQL，就是批流统一的上层处理API。目前功能尚未完善，处于活跃的开发阶段。  

背景：为了适配flinkSQL连接clickhouse，修改flink-connector-jdbc_2.11-1.12.4.jar添加clickhouse的信息。

[root@hadoop01conf]#catsql-client-defaults.yaml#################################################################################LicensedtotheApacheSoftwareFoundation(ASF)underone#ormorecontributorlice

遇到一个奇怪的问题、之前程序可执行，今天再次执行时报错如下：StreamExecutionEnvironmentenv=StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();EnvironmentSettingsbsSettings=EnvironmentSettings.newInstance().useBlinkPlanner().inStr

目录一、时间语义1.1事件时间1.1.1在创建表的DDL中定义1.1.2在数据流转换为表时定义1.2处理时间1.2.1在创建表的DDL中定义二、窗口2.1分组窗口(老版本,已经弃用,未来的版本中可能会删除)2.2窗口表值函数(WindowingTVFs,新版本,从1.13起)2.2.1滚动窗口(TUMBLE)2.2.2滑动窗口(HOP)2.2.3累积窗口(ACCUMULATE)三、聚合3.1分组聚

TableAPI和FlinkSQL第一章整体介绍1.1什么是TableAPI和FlinkSQLFlink本身是批流统一的处理框架，所以TableAPI和SQL，就是批流统一的上层处理API。

背景：最近业务方使用FlinkSQL编写任务时用Mysql作维表关联时报这个错误FAILEDwithfailurecause:java.lang.RuntimeException:java.lang.ClassCastException

Couldnotfindanyfactoryforidentifier‘wechat-alarm’thatimplements‘org.apache.flink.table.factories.DynamicTableFactory’intheclasspath在使用FlinkSQL

flinksql目前开发的方式包括纯sql的开发，可以运行在zeppelin上，也可以采用代码进行开发，打包成jar运行，代码开发的话每次都要新建工程，会有一些重复性的工作要做，本章讲述通过脚手架的方式快速构建

1.FlinkSQL_用DDL实现Kafka到MySQL的数据传输_实现按照条件进行过滤写入MySQLpackagecom.atguigu.day10;importorg.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment

FlinkSQL_1.12_用DDL实现Kafka到MySQL的数据传输_实现按照条件进行过滤写入MySQL_flink从kafka拉取数据并过滤数据写入mysql_旧城里的阳光的博客-CSDN博客参考这篇文章

滚动窗口滚动窗口（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）。demo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packag

总结如何正确设置参数很多人在应用flinkDataStream或者是Flinksql的时候对于一些参数设置知道的不是很清晰，本文带领大家彻底搞定这一块。

flinksql读取与写入数据的报错（踩坑）flinksqlsinkmysql没有数据写入或数据写入中文乱码或报useSSLflinksqlsourcemysql任务执行正常没有任何报错信息（构建FlinkLookUp

滑动窗口（SlidingWindows）与滚动窗口类似，滑动窗口的大小也是固定的。区别在于，窗口之间并不是首尾相接的，而是可以“错开”一定的位置。如果看作一个窗口的运动，那么就像是向前小步“滑动”一样。定义滑动窗口的参数有两个：除去窗口大小（windowsize）之外，还有一个滑动步长（windowslide），代表窗口计算的频率。1.pngdemo演示：场景：接收通过socket发送过来的数据，

FlinkSQL批处理使用HOP详解介绍FlinkSQL中分组窗口函数中有一个HOP(time_attr,hopinterval滑动间隔,fixedduration窗口时间)，适合的场景基本是每隔多长时间统计一次某个时间段内的指标

文章目录01引言02SQLServer安装03开启SQLServer代理04开启CDC功能05FlinkSQL06验证01引言官方文档：https://github.com/ververica/flink-cdc-connectors

01引言02前提条件03配置3.1启用日志归档3.2用户赋权3.3表或数据库上启用增量日志记录（supplementallog）3.3.1Oracle逻辑结构3.3.2创建表3.3.3启用增量日志04flinksql05

文章目录1.环境信息2.安装3.配置4.新建用户并赋权5.发布表6.flinksql7.命令汇总1.环境信息类型版本/描述docker20.10.9Postgresql10.6初始化账号密码：postgres

flinksql中的lookupjoin就类似于flinksflinkDatastreamapi中的广播的概念，但是又不完全相同，对于初次访问的数据会加入缓存，一定时间未访问到的则会从缓存中去除。

目录Flink简介Flink能干啥流式分析数据管道&ETL事件驱动应用玩转Flink无缝集成数据源管理简化FlinkSQL极简数据管道获取flink-jobsFlink简介Flink是一个优秀的流式处理引擎

Flink1.3.0：在StreamingSQL上支持了Retractions，显著提高了StreamingSQL的易用性，使得FlinkSQL支持了复杂的Unbounded聚合连接。

1.序篇本节是flinksql流join系列的下篇，上篇的链接如下：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

摘要很多时候flink消费上游kafka的数据是有重复的，因此有时候我们想数据在落盘之前进行去重，这在实际开发中具有广泛的应用场景，此处不说详细代码，只粘贴相应的flinksql代码--********

FLinkSQL在设定各类数据源和数据目标端的时候非常方便，可以说写个建表语句就能获取各种各样的数据。

监听binlog上传到nsqnsq转kafka，flinksql获取kafkaTable聚合将结果写到hbaseimage.png--kafkacreatetabledw_dws_pay_stored_card_recharge

文章目录背景及痛点业务背景原架构方案痛点flink+iceberg的落地iceberg技术调研hive表迁移iceberg表iceberg优化实践压缩小文件查询优化运维管理后续工作flinksql接入cdc

1.序篇flinksql知其所以然（十四）：维表join的性能优化之路（上）附源码书接上回，上节说到了博主发现由于在flinksql中lookupjoin访问外部维表存在的性能问题。

问题一，连接kudu，org.apache.kudu.shaded.com.google.common.collect.Sets解决：缺jar包，将kudu-client放到%flink_home%/lib/下

而Flink的特点就是实时性强，所以FlinkSQL与Hive的结合势

flink版本1.15报错内容2023-08-1715:46:02java.lang.RuntimeException:Couldnotinstantiategeneratedclass'WatermarkGenerator$0'atorg.apache.flink.table.runtime.generated.GeneratedClass.newInstance(GeneratedClass.

文章目录FlinkSQL解析复杂嵌套Json数据数据类型映射关系：复杂Json数据示例：FlinkDDL定义：FlinkSQL解析：结果：FlinkSQL解析复杂嵌套Json数据数据类型映射关系：官网链接

FlinkSql解析复杂的JSON结构一、处理思路二、使用原生的FlinkSQL具体实现1.分析JSON的结构2.在SQL中定义解析对象3.解析并获取需要的属性字段之前的一篇文章介绍了FlinkSQL解析

同学们会说，FlinkSQL里不是有吗？好吧，你太想当然了。在FlinkSQL，特别是最好用的FlinkSQL里，居然没有成型的JSON解析函数。根据遇到的情形，有好几种方式。

FLINKSQL自定义UDF函数1之collect_list&collect_set`文章目录FLINKSQL自定义UDF函数1之collect_list&collect_set`前言一、collection_list1

问题：flinkcdc+flinksql做实时读取sls日志和实时统计业务指标，今天发现程序背压了，业务延迟了6个小时。

问题由来这个问题困扰两天了，一个很简单的flink任务，从kafka读出数据，然后开窗计算之后将结果存入mysql.数据量级：每秒70万条数据，按理说数据量不断太大，但是sink端口一致产生被压问题。经过分析最后发现是往mysql的写入速率太慢，导致checkpoint超时，甚至任务失败。那么是怎么发现mysql的写入产生的背压呢？因为我们之前有一个任务数据量是现在这个任务的100倍左右，但是从来

FlinkSQL对于批处理（Batch）和流处理（streaming）模式的SQL，都支持Top-N查询。Top-N查询可以根据指定列排序后获得前N个最小或最大值。并且该结果集还可用于进一步分析。

结合数据湖在Flink的应用和数据湖元数据类型的思考，探索了基于数据湖的FlinkSQL流批一体的实践，在流批一体SQL表达一致、结果一致性、流批任务分离、混合调度依赖等进行了设计和探索。

版本日期备注1.02023.8.8文章首发本文首发于泊浮目的掘金:https://juejin.cn/user/1468603264665335“FlinkSQL对于大数据开发者们来说是一个很常见的API

5.2.3创建表5.2.4插入数据5.2.5查询数据5.2.6更新数据5.3Streamingquery5.3.1创建表5.3.2查询数据5.3.3插入数据5.4FlinkSQLWriter5.4.1FlinkSQL

文章目录一.Hudi集成Hive概述二.Hudi集成Hive步骤2.1拷贝jar包2.1.1拷贝编译好的hudi的jar包2.1.2拷贝Hivejar包到Flinklib目录2.1.3Flink以及FlinkSQL

FlinkSQL动态表创建Kafka动态表下图为在Flink里创建kafka动态表。知道kafka的信

基于FlinkSQLCDCMysqltoMysql数据同步FlinkCDC有两种方式同步数据库：一种是通过FlinkSQL直接输入两表数据库映射进行数据同步，缺点是只能单表进行同步；一种是通过DataStream