Flink SQL 获取执行一段时间后的最后一条结果

Flink SQL中可以使用TUMBLE窗口来实现时间窗口的计算，可以通过设置窗口大小和滑动步长来控制窗口的计算。如果要获取执行一段时间后的最后一条结果，可以通过设置窗口大小为这段时间，滑动步长为这段时间，然后使用最后一个窗口的计算结果即可。

例如，下面的代码展示了如何使用TUMBLE窗口来计算最近10秒钟内的数据，并获取执行10秒钟后的最后一条结果：

SELECT *
FROM table_name
WHERE TUMBLE_PROCTIME(rowtime, INTERVAL '10' SECOND) = 
  TUMBLE_END(rowtime, INTERVAL '10' SECOND)

这段代码中，我们使用TUMBLE_PROCTIME函数来定义一个10秒钟的时间窗口，并使用TUMBLE_END函数来获取窗口的结束时间。然后在WHERE子句中过滤出窗口结束时间为当前时间的数据，即为执行10秒钟后的最后一条结果。

相关问题

flink sql 常用配置

在Flink SQL中，常用的配置包括：regular join、Split Distinct优化方法、LocalGlobal优化、MiniBatch等。

regular join是Flink SQL中常用的连接操作，包括inner join、left join和right join。在regular join中，左右表的数据都会一直保存在状态里，不会清理。如果需要清理数据，可以设置TTL（Time-To-Live）或使用Flink SQL的interval join。

Split Distinct优化方法是一种优化方法，可以用于处理包含UDAF（User-Defined Aggregation Function）的Flink SQL语句。但目前在包含UDAF的Flink SQL中不能使用Split Distinct优化方法。

LocalGlobal优化是Flink SQL中的一种优化策略。该优化策略可以将聚合操作拆分为两个GROUP聚合操作，并参与LocalGlobal优化。这个功能在Flink 1.9.0版本及以上版本才支持。

MiniBatch是Flink SQL中的一种机制，可以将输入数据分批处理，以减少资源消耗。开启MiniBatch需要依赖于MiniBatch的参数设置。常用的MiniBatch参数包括：
- `table.exec.mini-batch.enabled`：是否开启MiniBatch，默认为false。
- `table.exec.mini-batch.allow-latency`：批量输出的间隔时间，用于控制数据处理的延迟。
- `table.exec.mini-batch.size`：每个批次最多缓存数据的条数，可以根据需求进行调整。

除了上述常用配置外，还可以根据具体需求设置其他参数，如聚合策略`table.optimizer.agg-phase-strategy`，用于控制聚合操作的执行策略。默认为AUTO，还支持TWO_PHASE（使用LocalGlobal两阶段聚合）和ONE_PHASE（仅使用Global一阶段聚合）两种策略。

示例代码中展示了如何设置这些参数：

// 初始化table environment
TableEnvironment tEnv = ...

// 获取tableEnv的配置对象
Configuration configuration = tEnv.getConfig().getConfiguration();

// 设置参数：
// 开启MiniBatch
configuration.setString("table.exec.mini-batch.enabled", "true");
// 批量输出的间隔时间
configuration.setString("table.exec.mini-batch.allow-latency", "5 s");
// 防止OOM，设置每个批次最多缓存数据的条数，可以设为2万条
configuration.setString("table.exec.mini-batch.size", "20000");
// 开启LocalGlobal
configuration.setString("table.optimizer.agg-phase-strategy", "TWO_PHASE");

综上所述，这些是Flink SQL中常用的配置。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Flink 优化(六) --------- FlinkSQL 调优](https://blog.csdn.net/m0_51111980/article/details/130102786)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]

Spark Streaming和Flink的区别

Spark Streaming和Flink都是流处理引擎，两者有以下区别：

1. 数据处理模型：Spark Streaming采用的是“微批次”处理模型，即将一段时间内的数据作为一个批次进行处理；而Flink采用的是“连续流”处理模型，即一条数据到来就立即进行处理。

2. 状态管理：Spark Streaming的状态管理是基于RDD的，即将状态存储在RDD中；而Flink的状态管理是基于内存的，即将状态存储在内存中。

3. 支持的语言和API：Spark Streaming支持Scala、Java和Python语言，提供了RDD API和DataFrame/SQL API；Flink支持Java和Scala语言，提供了DataStream API和Table API。

4. 容错机制：Spark Streaming的容错机制是基于RDD的，即在数据处理过程中，如果出现错误，会重新计算整个批次的数据；而Flink的容错机制是基于快照的，即将状态进行快照，如果出现错误，可以恢复到之前的状态进行重新计算。

5. 性能：Flink的性能比Spark Streaming更好，尤其是在处理带有复杂逻辑的数据流时，Flink的优势更加明显。而Spark Streaming的性能在处理大量数据时有些许不足。

总之，两者都有各自的特点和适用场景，具体选择哪个引擎需要根据实际需求进行评估和比较。