使用SQL语句如何在flink实现分位数

在Apache Flink 中，计算数据的分位数通常不在SQL API直接支持范围内，但你可以通过用户自定义函数（User Defined Aggregation Function, UDAF）或者窗口操作结合Map操作来实现这个需求。这里是一个示例，假设你想要在一个流窗口内计算每条记录的某个字段的90%分位数：

1. 首先，你需要创建一个自定义的 UDAF 来存储每个值并排序它们。这通常涉及到维护一个内部列表（如`List<Number>`），然后在窗口结束时对列表进行统计。

import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;

public class PercentileAggregator extends RichWindowFunction<YourInputType, Number, TimeWindow> {
    private List<Number> values = new ArrayList<>();
    //...

    @Override
    public void apply(Iterable<YourInputType> values, Context context) throws Exception {
        for (YourInputType input : values) {
            Number valueToStore = input.getFieldYouCareAbout(); // 获取你要计算分位数的字段
            values.add(valueToStore);
        }
        
        // 窗口结束时处理
        if (!values.isEmpty()) {
            // 对列表排序
            Collections.sort(values);

            int rank = (int) Math.ceil(values.size() * 0.9); // 计算90%的排名
            return values.get(rank - 1); // 返回第rank个元素，即90%分位数
        } else {
            return null; // 如果窗口内没有数据，返回null或适当默认值
        }
    }

    //...
}

2. 将这个 UDAF 应用于你的输入流，并配置一个时间窗口：

DataStream<Tuple2<TimeWindow, YourInputType>> windowedStream =
    ... // 获取输入流并设置窗口大小
    .keyBy(input -> input.getKey()).timeWindow(Time.minutes(5)) // 根据需要设置窗口大小
    .apply(new PercentileAggregator());

3. 最后，如果你想要得到的是实时的结果，你可以选择将结果输出到另一个DataStream或者聚合表中；如果只是历史窗口内的结果，可以在job提交时一次性获取所有窗口的结果。

注意：以上代码是简化版，实际应用中可能还需要处理异常、清理资源等问题。