tableEnv.createTemporaryView("datatable", dataStream, 'itemId, 'behavior, 'timestamp.rowtime as 'ts) val resultSqlTable = tableEnv.sqlQuery( """ |select * |from ( | select | *, | row_number() | over (partition by windowEnd order by cnt desc) | as row_num | from ( | select | itemId, | hop_end(ts, interval '5' minute, interval '1' hour) as windowEnd, | count(itemId) as cnt | from datatable | where behavior = 'pv' | group by | itemId, | hop(ts, interval '5' minute, interval '1' hour) | ) |) |where row_num <= 5 """.stripMargin)

这段代码是基于 Apache Flink Table API 和 SQL 的，用于对实时流处理中的数据进行窗口化和聚合操作。具体来说，它首先创建了一个名为 "datatable" 的临时视图，将流数据转换为一个表，其中包括 itemId、behavior 和 timestamp 字段。然后，它使用 hop 函数将时间戳按照 5 分钟的滑动窗口和 1 小时的窗口大小进行分组，并对每组中的 itemId 进行计数，筛选出行为为 'pv' 的记录。接着，它使用 over 函数根据每个窗口结束时间和 itemId 的计数值进行排序，并为每个组中的数据分配一个行号 row_num。最后，它选择每个窗口中计数前 5 的 itemId 记录。