大数据之flink教程-TableAPI和SQL.pdf
第一章 整体介绍 2 1.1 什么是 Table API 和 Flink SQL 2 1.2 需要引入的依赖 2 1.3 两种 planner(old & blink)的区别 4 第二章 API 调用 5 2.1 基本程序结构 5 2.2 创建表环境 5 2.3 在 Catalog 中注册表 7 2.3.1 表(Table)的概念 7 2.3.2 连接到文件系统(Csv 格式) 7 2.3.3 连接到 Kafka 8 2.4 表的查询 9 2.4.1 Table API 的调用 9 2.4.2 SQL 查询 10 2.5 将 DataStream 转换成表 11 2.5.1 代码表达 11 2.5.2 数据类型与 Table schema 的对应 12 2.6. 创建临时视图(Temporary View) 12 2.7. 输出表 14 2.7.1 输出到文件 14 2.7.2 更新模式(Update Mode) 15 2.7.3 输出到 Kafka 16 2.7.4 输出到 ElasticSearch 16 2.7.5 输出到 MySql 17 2.8 将表转换成 DataStream 18 2.9 Query 的解释和执行 20 1. 优化查询计划 20 2. 解释成 DataStream 或者 DataSet 程序 20 第三章 流处理中的特殊概念 20 3.1 流处理和关系代数(表,及 SQL)的区别 21 3.2 动态表(Dynamic Tables) 21 3.3 流式持续查询的过程 21 3.3.1 将流转换成表(Table) 22 3.3.2 持续查询(Continuous Query) 23 3.3.3 将动态表转换成流 23 3.4 时间特性 25 3.4.1 处理时间(Processing Time) 25 3.4.2 事件时间(Event Time) 27 第四章 窗口(Windows) 30 4.1 分组窗口(Group Windows) 30 4.1.1 滚动窗口 31 4.1.2 滑动窗口 32 4.1.3 会话窗口 32 4.2 Over Windows 33 1) 无界的 over window 33 2) 有界的 over window 34 4.3 SQL 中窗口的定义 34 4.3.1 Group Windows 34 4.3.2 Over Windows 35 4.4 代码练习(以分组滚动窗口为例) 36 第五章 函数(Functions) 38 5.1 系统内置函数 38 5.2 UDF 40 5.2.1 注册用户自定义函数 UDF 40 5.2.2 标量函数(Scalar Functions) 40 5.2.3 表函数(Table Functions) 42 5.2.4 聚合函数(Aggregate Functions) 45 5.2.5 表聚合函数(Table Aggregate Functions) 47
剩余46页未读,继续阅读
- 粉丝: 14
- 资源: 24
- 我的内容管理 收起
- 我的资源 快来上传第一个资源
- 我的收益 登录查看自己的收益
- 我的积分 登录查看自己的积分
- 我的C币 登录后查看C币余额
- 我的收藏
- 我的下载
- 下载帮助
会员权益专享
最新资源
- 2023年中国辣条食品行业创新及消费需求洞察报告.pptx
- 2023年半导体行业20强品牌.pptx
- 2023年全球电力行业评论.pptx
- 2023年全球网络安全现状-劳动力资源和网络运营的全球发展新态势.pptx
- 毕业设计-基于单片机的液体密度检测系统设计.doc
- 家用清扫机器人设计.doc
- 基于VB+数据库SQL的教师信息管理系统设计与实现 计算机专业设计范文模板参考资料.pdf
- 官塘驿林场林防火(资源监管)“空天地人”四位一体监测系统方案.doc
- 基于专利语义表征的技术预见方法及其应用.docx
- 浅谈电子商务的现状及发展趋势学习总结.doc
- 基于单片机的智能仓库温湿度控制系统 (2).pdf
- 基于SSM框架知识产权管理系统 (2).pdf
- 9年终工作总结新年计划PPT模板.pptx
- Hytera海能达CH04L01 说明书.pdf
- 数据中心运维操作标准及流程.pdf
- 报告模板 -成本分析与报告培训之三.pptx
评论1