flink sql1.14版本求本周一到周日日期函数

可以使用 Flink SQL 内置的日期函数来实现，具体如下：

SELECT 
  DATE_FORMAT(DATE_SUB(CURRENT_DATE, INTERVAL WEEKDAY(CURRENT_DATE) DAY), 'yyyy-MM-dd') AS monday, -- 本周一
  DATE_FORMAT(DATE_ADD(CURRENT_DATE, INTERVAL 6 - WEEKDAY(CURRENT_DATE) DAY), 'yyyy-MM-dd') AS sunday -- 本周日
FROM 
  (SELECT 1) t;

其中，`WEEKDAY(date)` 函数可以返回日期 `date` 是星期几，星期一为 0，星期天为 6。因此，我们可以用 `INTERVAL WEEKDAY(CURRENT_DATE) DAY` 来计算本周一距离当前日期的天数，用 `INTERVAL 6 - WEEKDAY(CURRENT_DATE) DAY` 来计算本周日距离当前日期的天数，再分别加减即可得到本周一和本周日的日期。最后，使用 `DATE_FORMAT(date, format)` 函数将日期格式化为指定格式。

相关问题

flink1.14 tableapi和sql教程

### 回答1：
Flink 1.14的Table API和SQL教程可以在Flink官方文档中找到，其中包括了Table API和SQL的基础概念、语法、操作符、函数等内容，还有详细的示例代码和实战案例，非常适合初学者学习和入门。另外，Flink社区也有很多优秀的博客和视频教程，可以帮助大家更深入地理解和应用Table API和SQL。

### 回答2：
Flink是一个分布式计算引擎，是Apache Hadoop生态圈中用于处理流式数据的一种解决方案。Flink支持表格API和SQL语言，使得用户可以更加简单地实现流处理任务。而在Flink 1.14中，TableAPI和SQL引擎则得到了进一步的增强。

TableAPI和SQL将无需掌握Java或Scala编程语言就可以操作表格数据。TableAPI API支持Java和Scala，SQL则支持标准的SQL语言。如果你熟悉SQL语言，那么你很容易上手使用TableAPI和SQL引擎。

Flink TableAPI和SQL支持各种类型的表格操作，包括选择、过滤、分组、排序、连接等。此外，它们还支持窗口和聚合操作。这使得用户在处理流式数据时可以更加简单易懂地进行复杂的操作。

在Flink 1.14中，TableAPI和SQL引擎还提供了一系列新功能，包括：

1. 时间特征支持——TableAPI和SQL中的数据时间戳可以通过时间特征进行定义和控制。通过时间特征，用户可以定义数据的时间属性，例如事件时间或处理时间。

2. 详细的窗口管理——当窗口中的数据到期时，Flink 1.14会自动清除过期数据，避免数据量过大导致性能下降。

3. 支持更多的流数据源——在Flink 1.14中，TableAPI和SQL引擎可以直接从Kafka、Kinesis、Hive等数据源中读取数据。这可以让用户更加方便地读取数据，而无需编写额外的代码。

TableAPI和SQL引擎对于Flink用户来说是非常重要的工具，无需掌握Java或Scala编程语言即可操作表格数据。并且在Flink 1.14中，这两个工具得到了进一步的增强，包括更好的窗口管理和更多的数据源支持。因此，学习TableAPI和SQL引擎对于想要使用Flink进行流处理的人来说是非常有益的。

### 回答3：
Flink 1.14 TableAPI和SQL是一个非常好用的数据处理工具，可帮助数据分析师快速进行数据查询、聚合和处理。下面详细介绍一下Flink 1.14的TableAPI和SQL教程。

1. 如何配置Flink 1.14的TableAPI和SQL环境？

在进行Flink 1.14的TableAPI和SQL开发之前，需要先进行环境的配置。可以在官网下载Flink的安装包，解压后找到/bin目录下的start-cluster.sh脚本进行启动。启动之后，即可通过WebUI的页面查看Flink的运行状态。

2. TableAPI的基本操作

TableAPI是Flink的一个高层次数据处理API，可以通过编写代码来进行数据的处理。TableAPI的基本操作有以下几个：

(1) 创建Table，可以使用StreamTableEnvironment的fromDataStream或fromTableSource方法，将DataStream或TableSource转换成Table。

(2) Table的转换，可以使用多种转换操作，包括filter、select、orderBy、groupBy、join等。

(3) 将Table转化为DataStream，可以使用StreamTableEnvironment的toDataStream方法。

3. SQL的基本操作

SQL是Flink提供的一种快速数据处理方式，用户只需要编写SQL语句即可完成数据处理。SQL的基本操作有以下几个：

(1) 注册Table，可以使用StreamTableEnvironment的registerTable或registerTableSource方法，将Table或TableSource注册到环境中。

(2) 执行SQL，可以使用StreamTableEnvironment的executeSql方法，执行SQL语句并返回结果。

(3) 将结果转换为DataStream，可以使用StreamTableEnvironment的toDataStream方法。

4. 如何优化Flink 1.14的TableAPI和SQL的执行效率？

在进行TableAPI和SQL开发时，为了保证其执行效率，需要注意以下几点：

(1) 避免使用复杂的JOIN操作，可以使用Broadcast和TableFunction等方式来避免JOIN操作。

(2) 注意Table的Schema定义，Schema的设计合理与否直接影响SQL性能。

(3) 避免使用无限制的聚合操作，可以进行分批次聚合来避免。

总的来说，Flink 1.14的TableAPI和SQL是非常强大的数据处理工具，能够帮助开发者快速高效的进行数据处理。上述内容是入门级别的教程，如果想要更深入的了解，可以参考官方文档进行学习。

在flink 1.14版本中，怎么用事实表与维度表关联查询，纬度表是实时变化的

在 Flink 1.14 版本中，可以使用 Flink SQL 语句来实现实时的事实表和维度表的关联查询，其中维度表是实时变化的。

具体的实现步骤如下：

1. 创建事实表和维度表对应的数据流。

2. 将维度表流转换为一个维度表表格。

3. 将事实表流转换为一个事实表表格。

4. 在事实表表格上执行 SQL 语句，使用 LATERAL TABLE 关键字将维度表表格与事实表表格进行关联。

5. 将关联结果流输出。

下面是一个示例代码：

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);

// 创建维度表流
DataStream<Row> dimensionStream = ...
// 将维度表流转换为维度表表格
Table dimensionTable = tableEnv.fromDataStream(dimensionStream, "id, name, updateTime.rowtime");

// 创建事实表流
DataStream<Row> factStream = ...
// 将事实表流转换为事实表表格
Table factTable = tableEnv.fromDataStream(factStream, "id, value, eventTime.rowtime");

// 执行关联查询
Table resultTable = tableEnv.sqlQuery(
    "SELECT f.id, f.value, d.name " +
    "FROM " + factTable + " f, " +
    "LATERAL TABLE ( " +
        "SELECT id, name " +
        "FROM " + dimensionTable + " " +
        "WHERE updateTime <= f.eventTime " +
        "ORDER BY updateTime DESC " +
        "LIMIT 1 " +
    ") AS d"
);

// 将关联结果转换为流输出
DataStream<Tuple3<Integer, Double, String>> resultStream = tableEnv.toAppendStream(resultTable, TypeInformation.of(new TypeHint<Tuple3<Integer, Double, String>>() {}));

在上面的示例代码中，事实表和维度表都是通过 DataStream 转换为 Table，然后在 SQL 语句中使用 LATERAL TABLE 进行关联。

LATERAL TABLE 关键字会将维度表表格作为一个函数，传入事实表表格中的每一行进行计算，以实现实时的关联查询。在这个示例中，维度表的 updateTime 字段是一个事件时间字段，因此需要使用 rowtime 关键字来声明。同时，在关联查询中使用了子查询，限制了维度表中的记录必须在事实表中的事件时间之前更新，以保证查询结果的正确性。