多维分析

需求：有一张test表，表的字段为：A, B, C, amount, 其中A, B, C为维度字段，求以三个维度任意组合，统计sum(amount)

1. Union方案：
   • A, B, C的任意组合共有8种，分别为（A, B,C,AB,AC,BC,ABC,空集）
   • 然后每种类型的个数也不一样，需要补足空白的字段
   • 将每种类型进行group by+ sum 求和后Union在一起
2. Flink方案
   • 前面的语法一样
   • group by grouping sets (A,B,C,(A,B),(A,C),(B,C),(A,B,C),())
   • group by cube(A,B,C)
   • roll up (A,B,C) ⇒ ((A,B,C), (A,B),(A),())
3. Hive提供的Grouping Sets：

窗口

1. 分组窗口 groupWindow

   • 分类
     • 滚动窗口
     • 滑动窗口Hop Windows
     • 会话窗口

2. 窗口表值函数 window TVF(支持topN)

   • 滚动窗口
   • 滑动窗口Hop Windows
   • 累积窗口Cumulate Windows
   • 会话窗口Sesssion Windows(不支持)

3. 开窗函数 over

4. API的用法：

   • 计数窗口(SQL中不支持计数窗口)
     • 计数滚动：Tumble.over(rowInterval(5L)).on($("处理时间")).as("w")
     • 计数滑动(窗口的首次计算必须达到窗口大小)：Slide.over(rowInterval(5L)).every(rowInterval(3L)).on($("pt")).as("w")
     • 使用窗口：table.window(w1).groupBy($("w"), $("id")).select($("id"), $("vc")).execute().print();
   • 时间窗口：
     • 滚动Tumble.over(lit(5).seconds()).on($(“pt”)).as(""w);
     • 滑动Slide.over(lit(5).seconds()).every(lit(3).seconds()).as(“w”);
     • 会话:Sessino.withGap(lit(3).seconds()).on($(“pt”)).as(“w”);
     • 使用窗口： table.window(w7).groupBy($("w"),$(“id”)).select()

5. SQL的用法：

//滚动时间窗口
select id,tumble_start(pt,interval '5' second) as wStart,tumble_end(pt,interval '5' second) as wEnd,sum(vc) sumvc
from t1
group by tumble(et,interval '5' second),id;//滑动时间窗口
selectid,hop_start(pt,interval '3' second, interval '5' second) as wStart,hop_end(pt,interval '3' second, interval '5' second) as wEnd,sum(vc) svc
from t1
group by hop(et,interval '5' second,)

6. WindowTVF窗口表值函数（只有SQL形式）

//滚动窗口
select window_start,window_end,SUM(price)
FromTable(tumble(table t1,descriptor(pt)),//事件时间改为etinterval '5' second)group by window_start, window_end, id;//滑动窗口(窗口大小必须是滑动步长的整数倍)
select window_start,window_end,SUM(price)
FromTable(hop(table t1,descriptor(pt)),interval '3' second,//滑动步长interval '6' second//窗口大小)group by window_start, window_end, id;//累积窗口(统计类似0~1,0~2,0~3这样的窗口/)
select window_start,window_end,SUM(price)
FromTable(cumulate(table t1,descriptor(pt)),interval '2' second,//步长，一般为小时interval '10' second//每一轮的大小，一般为一天)group by window_start, window_end, id;

7. Over聚合函数（划定一个范围，对窗口内的每条数据都做统计）
   • SQL语法：over(partition by t1 order by t2 )
   • API语法
     • 定义窗口(无法指定下无边界，流式数据无法明确下边界)Over.partitionBy($("id")).orderBy( $ ("pt")).preceding(unbounded_row).follow(current_row).as("w");
     • 定义上两行到当前行：Over.partitionBy( $ ("id")).orderBy( $ ("pt")).preceding(rowinterval(2L)).follow(current_row).as("w");
     • 基于时间，上无边界到当前时间：Over.partitionBy($("id")).orderBy( $ ("pt")).preceding(unbounded_range).follow(current_range).as("w");
     • 上两秒到当前时间：Over.partitionBy( $ ("id")).orderBy( $ ("pt")).preceding(lit(2).second()).follow(current_range).as("w");
     • 使用窗口sum().over( $ ("w1"))
   • SQL 语法

//上无边界到当前行
selectid,vc,sum(vc) over (partition by id order by pt rows between unbounded preceding andcurrent row ) sumvc
from t1;//上两行到当前行//上无边界到当前时间//上两秒到当前时间

TopN

窗口表值函数 + over窗口实现

1. 统计用来排名的数值（点击次数）和窗口时间信息

//统计每个user的点击次数
select user,count(*) cnt,window_start,window_end
from Table(tumble(talbe t1, descriptor(et), interval '10' second)
)
group by window_start, window_end,user;

2. 按照点击次数排名（按照窗口结束时间分区，再排名，目前Flink1.17只支持row_number函数）
   • 原本order by 后面只能是时间字段，且只能是升序
   • 如果FLink能够识别当前操作是TopN的情况下，支持在order by后面出现非时间字段

(selectuser,cnt,row_number() over(partition by window_start,window_end order by cnt desc ) rk
from t2) t3

3. 取TopN，进行where过滤 where row_num <= N, 这段代码是识别为TopN查询的关键.

selectuser,cnt,rk
from t3
where rk <= 3;

实际上，所有代码可以合并为一个整体：

去重

TopN的特殊写法，根据主键开窗，只取where row_num = 1的数据，即能达到对重复数据进行去重的效果。

需求：统计每个窗口中每个url最后到达的数据

(select url,ts,window_start,window_end
from ) as t1//按照窗口的开始时间和结束时间，url进行分区，通过时间排序，求排名
(selecturl,ts,window_start,window_end,row_number(partition by window_start, window_end, url order by ts desc) rk
from t1;) as t2// 取rk = 1
select url,ts,window_end
from t2
where rk = 1;