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Flink流之动态表详解:亚博App


本文摘要:简介1。

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简介1。动态表有什么特点?2.切换到表后,流处理和批处理有什么相似之处?3.动态表和倒数查找是什么关系?4.倒计时搜索本文列举了哪些例子?5.哪三种编码动态表变化的方法被5所反对。

Flink TableAPI和SQL?因为Flink对流媒体数据的处置打破了目前所有流行的框架,没有受到各大公司的青睐,包括阿里、美团、腾讯、唯品会。目前,许多公司都渴望做技术研究。

Flink为什么这么受欢迎?Flink如何给Spark让路?在流处理方面,Flink是真正的流处理,而Spark是将数据拆分成微批量。在设计上,Flink本身就指出数据是流的,批处理和流处理类似。动态表和传统表有什么区别?在Flink中,流数据和批处理数据都可以切换到表中。

然而,将流数据切换到表很难解释。因此,流式数据不会切换到动态表。那么动态表是什么样的呢?它和我们传统的关系表有什么异同?读者可以通过以下内容解决这些问题。我完全理解Flink系统自学24: [Flink 1.7] TableAPI和SQLAPI说明4:数据类型同构表.Flink TableAPI和SQL objection作为一个统一的API,用于批处理和流处理。

这意味着TableAPI和SQL lookup具有完全相同的语义,不管它们的输出是有界批处理输出还是无界流输出。因为关系代数和SQL最初是为批处理而设计的,所以无界流输出上的关系查找不像有界批处理输出上的关系查找那样容易解释。补充:这里有一个相对难以理解的地方:什么是关系代数?关系代数是一种以关系为输出,以分解关系为输入的过程查询语言。

关系代数主要为关系数据库和SQL提供理论基础。因为外链的包容,如果想更好的理解,可以看原文。以下内容说明Flink对流数据的关系API的概念,East Stream的配置参数等等。串流概念的整体解释:动态表:描述动态表的概念。

时间属性:描述时间属性,以及在表API和SQL中如何处理。加入对等搜索:在对等搜索中加入不同异议的类型。时间表:描述时间表的概念。查找配置:列出API和特定于SQL的配置选项。

这里我们关注动态表。动态表SQL的设计不考虑流数据。因此,关系代数(和SQL)和流处理之间的概念差距很小。

本文讨论了这些差异,并解释了Flink如何在无界数据上构建与传统数据库引擎在有界数据上完全相同的语义。下表比较了传统的sql和流处理。

SQL流处置关系(或表)是有界(多)元组的子集。东流是一个无限的元组序列。对批处理数据(例如,关系数据库中的表)的持续搜索可以访问原始输出数据。流搜索启动时无法访问所有数据,需要“等待”数据流方向。

分解相同结果后,批处理查找中止。流媒体搜索不会根据收到的记录不断更新结果,总有一天会完成。虽然这些差异不存在,但关系查找和SQL处理的流程并非不可能。

高级关系数据库系统获取被称为物化视图的功能。物化视图定义为SQL查找,就像常规的虚拟世界视图一样。

与虚拟世界视图相比,物化视图内存搜索结果使得在访问视图时无需评估搜索性能。内存的一个罕见挑战是防止内存得到过时的结果。当更改其定义查找的基表时,实体化视图将变得过时。

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EagerViewMaintenance是一种在修改基表后立即修改物化视图的技术。如果考虑以下几点,视图保证和流上的SQL查找的关系是很明显的:数据库表是INSERT、UPDATE、DELETEDML语句向东流的结果,一般称为changelog流。物化视图被定义为SQL查找。为了修订视图,请查找不会连续处理视图基本关系的修订日志流。

物化视图是流SQL搜索的结果。牢记这些要点,我们将在后面解释动态表的以下概念。

动态表和互寻动态表是Flink TableAPI和SQL对抗流数据的核心概念。与响应批处理数据的静态表相比,动态表随时间而变化。

您可以像静态批处理表一样找到它们。查找动态表会导致相互查找。总有一天,对等搜索会停止,并将动态表分解为结果。

搜索并更新其(动态)结果表,以反映其(动态)输出表的变化。本质上,动态表上的相互搜索与定义物化视图的搜索非常相似。值得注意的是,倒数查找的结果在语义上始终等同于在输出表的快照上以批处理模式连续执行的相同查找的结果。

这是一种相对迂回的方式。很简单,倒计时搜索也是状态相关的。

与批量搜索相比,继续执行的方式和结果是完全一样的。右图是流程、动态表、倒数查找的关系:流程切换到动态表。查看动态表,分解新的动态表。分解后的动态表将切换到。

注意:动态表一开始是一个逻辑概念。搜索继续时,动态表不一定(几乎)被具体化。


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