基本概念

stddev

这个stddev是Strandard Deviation的缩写

下面来分析一个FLINK SQL 执行Rolling Aggregation的例子

如下:

SELECT measurement_time,city, temperature,AVG(CAST(temperature AS FLOAT))    OVER last_minute AS   avg_temperature_minute,MAX(temperature)                   OVER last_minute AS   min_temperature_minute,MIN(temperature)                   OVER last_minute AS   max_temperature_minute,STDDEV(CAST(temperature AS FLOAT)) OVER last_minute AS stdev_temperature_minute
FROM temperature_measurements
WINDOW last_minute AS (PARTITION BY cityORDER BY measurement_timeRANGE BETWEEN INTERVAL '1' MINUTE PRECEDING AND CURRENT ROW
);

具体解析如下:

字段 解释
  measurement_time, 选择测量时间
  city,  选择城市
  temperature, 选择温度
  AVG(CAST(temperature AS FLOAT))    OVER last_minute AS   avg_temperature_minute, 温度平均值(最近一分钟)
  MAX(temperature)                   OVER last_minute AS   min_temperature_minute, 温度最大值(最近一分钟)
  MIN(temperature)                   OVER last_minute AS   max_temperature_minute, 温度最小值(最近一分钟)
  STDDEV(CAST(temperature AS FLOAT)) OVER last_minute AS stdev_temperature_minute 最近一分钟的标准差

总结:

①根据上面的这个解析,我们也就知道了Rolling Aggregation是啥意思呢?

也就是说要统计过去的一分钟内,关于某个变量(temperature)的最新的统计值(AVG/MAX/MIN/STDDEV)

②SQL中哪里体现Rolling呢?

last_minute

不断计算最近一分钟(Rolling)的统计值(聚合操作),体现了Rolling

Reference:

[1]Rows Over Window与Range Over Window的区别

Flink SQL Client的Rolling Aggregation实验解析相关推荐

  1. Flink从入门到精通100篇(二十四)-对Flink SQL Client 源码做深度解析

    前言 本文基于 Flink 1.12-SNAPSHOT,使用sql client命令行提交insert语句进行整个流程的分析. sql-client.sh embedded --update &quo ...

  2. Flink SQL Client实现CDC实验

    概述 本文主要是對[7]中內容的復現 环境 组件 版本 Flink(HA) 1.12 Zookeeper 3.6.0 flink-sql-connector-mysql-cdc 1.1.1 Mysql ...

  3. Flink SQL Client注册JAVA UDF完整流程

    概述 听大佬说[1]里面有flink sql client注册udf的方法 去看了一眼,全是文字,闹心,索性琢磨了一下,记录下来. UDF的完整maven工程 https://github.com/a ...

  4. Flink SQL Client方言切换与datagen->Hive(DDL形式+streaming形式)

    概述 本文是对[1]的完整复现,补充了[1]中缺失的大量细节. 切换方言 切换目标 Flink SQL Client命令 切换为hive SET table.sql-dialect=hive; 切换为 ...

  5. Flink SQL Client进行Kafka事实表与Hbase维度表Join(纯DDL/SQL方式)

    概述: 對參考鏈接[1]進行DDL上的復現. 一些基本的業務常识   來源載體 數據特點 維表 Mysql/Csv/Hbase 很少變化 事實表 Kafka 不停變化 开发环境与准备工作 组件 版本 ...

  6. Flink SQL Client读Kafka+流计算(DDL方式+代碼嵌入DDL/SQL方式)

    #################################################################################################### ...

  7. flink sql client讀取kafka數據的timestamp(DDL方式)

    实验目的 Kafka的数据能让Flink SQL Client读取到 本文是对[1]的详细记载 具体操作步骤 ①啓動hadoop集羣,離開安全模式 ②各个节点都关闭防火墙: service firew ...

  8. Flink SQL Client注册SCALA UDF完整流程

    UDF的完整maven工程與SQL https://github.com/appleyuchi/Flink_SQL_Client_UDF 完整操作步骤 ①mvn scala:compile packa ...

  9. flink sql client读取hive时卡住

    问题复现如下: 查看$FLINK_HOME/log/flink-appleyuchi-sql-client-Desktop.log 2020-12-23 11:48:56,811 INFO  org. ...

最新文章

  1. python教程实例-Python实例教程
  2. opencv视频模糊处理
  3. mysql 以数组的形式插入更新表
  4. 计算机win10启动慢,Win10 开机慢/Win10启动慢的常见原因
  5. Linux 系统进程、线程之间的爱恨纠葛...
  6. 计算机网络校园网络设计方案,毕业论文--《计算机网络》校园网设计方案
  7. 拳王虚拟项目公社:虚拟资源自动化赚钱的原理是什么?真的靠谱吗?会不会骗人?
  8. 一个项目了解 SpringBoot 集成 MyBatis
  9. ci github 通知_GitHub 欢迎一切 CI 工具
  10. Python运算符和表达式注意的地方
  11. 黄梯云,李一军.管理信息系统(第七版)[M].北京:高等教育出版社,2019.8 课后二维码选择题
  12. 免费分享佳能ir c3320 c3330 c3325彩色复印机中文维修手册
  13. 二进制 转换 .java_如何在Java程序中将二进制转换为十进制?
  14. matlab中complex的详细用法,Matlab基本函数-complex函数
  15. 中国移动国际mCloud体验再次升级,助力企业远程协同数字化转型
  16. 搭建视频会议系统OpenMeetings
  17. 【 shell 编程 】第1篇 变量
  18. 一加6可以刷的rom_一加6刷机包
  19. 端粒效应《The Telemere Effect》程序员的养生指南(二)情绪、思维模式与健康
  20. web3再牛 也没能逃出这几个老巨头的手掌心

热门文章

  1. 墨者_rsync未授权访问漏洞
  2. 标准差、方差、协方差的区别
  3. java基础File的简单使用记录
  4. join和countDownLatch原理及区别详解
  5. 记linux_centOS安装as86过程
  6. HDU 4917 Permutation(拓扑排序 + 状压DP + 组合数)
  7. Docker-创建一个mysql容器,并保存为本地镜像
  8. Android中BindService方式使用的理解
  9. 【Hadoop】MapReduce笔记(二):MapReduce容错,任务失败处理
  10. 华容道游戏开发--android小组