• 【大数据】Flink SQL 语法篇（四）：Group 聚合、Over 聚合

    《Flink SQL 语法篇》系列，共包含以下 10 篇文章：

    😊 如果您觉得这篇文章有用 ✔️ 的话，请给博主一个一键三连 🚀🚀🚀 吧 （点赞 🧡、关注 💛、收藏 💚）！！！您的支持 💖💖💖 将激励 🔥 博主输出更多优质内容！！！

    Flink SQL 语法篇（四）：Group 聚合、Over 聚合

    1.Group 聚合

    1.1 基础概念

    Group 聚合定义（支持 Batch / Streaming 任务）：Flink 也支持 Group 聚合。Group 聚合和上面介绍到的窗口聚合的不同之处，就在于 Group 聚合是按照数据的类别进行分组，比如年龄、性别，是横向的；而窗口聚合是在时间粒度上对数据进行分组，是纵向的。如下图所示，就展示出了其区别。其中 按颜色分 key（横向）就是 Group 聚合，按窗口划分（纵向）就是 窗口聚合。

    在这里插入图片描述

    1.2 窗口聚合和 Group 聚合

    应用场景：一般用于对数据进行分组，然后后续使用聚合函数进行 count、sum 等聚合操作。

    那么这时候，小伙伴萌就会问到，我其实可以把窗口聚合的写法也转换为 Group 聚合，只需要把 Group 聚合的 Group By key 换成时间就行，那这两个聚合的区别到底在哪？

    首先来举一个例子看看怎么将 窗口聚合 转换为 Group 聚合。假如一个窗口聚合是按照 1 1 1 分钟的粒度进行聚合，如下 滚动窗口 SQL：

    -- 数据源表
CREATE TABLE source_table (
    -- 维度数据
    dim STRING,
    -- 用户 id
    user_id BIGINT,
    -- 用户
    price BIGINT,
    -- 事件时间戳
    row_time AS cast(CURRENT_TIMESTAMP as timestamp(3)),
    -- watermark 设置
    WATERMARK FOR row_time AS row_time - INTERVAL '5' SECOND
) WITH (
  'connector' = 'datagen',
  'rows-per-second' = '10',
  'fields.dim.length' = '1',
  'fields.user_id.min' = '1',
  'fields.user_id.max' = '100000',
  'fields.price.min' = '1',
  'fields.price.max' = '100000'
)

-- 数据汇表
CREATE TABLE sink_table (
    dim STRING,
    pv BIGINT,
    sum_price BIGINT,
    max_price BIGINT,
    min_price BIGINT,
    uv BIGINT,
    window_start bigint
) WITH (
  'connector' = 'print'
)

-- 数据处理逻辑
insert into sink_table
select dim,
    count(*) as pv,
    sum(price) as sum_price,
    max(price) as max_price,
    min(price) as min_price,
    -- 计算 uv 数
    count(distinct user_id) as uv,
    UNIX_TIMESTAMP(CAST(tumble_start(row_time, interval '1' minute) AS STRING)) * 1000  as window_start
from source_table
group by
    dim,
    -- 按照 Flink SQL tumble 窗口写法划分窗口
    tumble(row_time, interval '1' minute)

    • 1
    • 2
    • 3
    • 4
    • 5
    • 6
    • 7
    • 8
    • 9
    • 10
    • 11
    • 12
    • 13
    • 14
    • 15
    • 16
    • 17
    • 18
    • 19
    • 20
    • 21
    • 22
    • 23
    • 24
    • 25
    • 26
    • 27
    • 28
    • 29
    • 30
    • 31
    • 32
    • 33
    • 34
    • 35
    • 36
    • 37
    • 38
    • 39
    • 40
    • 41
    • 42
    • 43
    • 44
    • 45
    • 46
    • 47
    • 48
    • 49
    • 50

    转换为 Group 聚合 的写法如下：

    -- 数据源表
CREATE TABLE source_table (
    -- 维度数据
    dim STRING,
    -- 用户 id
    user_id BIGINT,
    -- 用户
    price BIGINT,
    -- 事件时间戳
    row_time AS cast(CURRENT_TIMESTAMP as timestamp(3)),
    -- watermark 设置
    WATERMARK FOR row_time AS row_time - INTERVAL '5' SECOND
) WITH (
  'connector' = 'datagen',
  'rows-per-second' = '10',
  'fields.dim.length' = '1',
  'fields.user_id.min' = '1',
  'fields.user_id.max' = '100000',
  'fields.price.min' = '1',
  'fields.price.max' = '100000'
);

-- 数据汇表
CREATE TABLE sink_table (
    dim STRING,
    pv BIGINT,
    sum_price BIGINT,
    max_price BIGINT,
    min_price BIGINT,
    uv BIGINT,
    window_start bigint
) WITH (
  'connector' = 'print'
);

-- 数据处理逻辑
insert into sink_table
select dim,
    count(*) as pv,
    sum(price) as sum_price,
    max(price) as max_price,
    min(price) as min_price,
    -- 计算 uv 数
    count(distinct user_id) as uv,
    cast((UNIX_TIMESTAMP(CAST(row_time AS STRING))) / 60 as bigint) as window_start
from source_table
group by
    dim,
    -- 将秒级别时间戳 / 60 转化为 1min
    cast((UNIX_TIMESTAMP(CAST(row_time AS STRING))) / 60 as bigint)

    • 1
    • 2
    • 3
    • 4
    • 5
    • 6
    • 7
    • 8
    • 9
    • 10
    • 11
    • 12
    • 13
    • 14
    • 15
    • 16
    • 17
    • 18
    • 19
    • 20
    • 21
    • 22
    • 23
    • 24
    • 25
    • 26
    • 27
    • 28
    • 29
    • 30
    • 31
    • 32
    • 33
    • 34
    • 35
    • 36
    • 37
    • 38
    • 39
    • 40
    • 41
    • 42
    • 43
    • 44
    • 45
    • 46
    • 47
    • 48
    • 49
    • 50

    确实没错，上面这个转换是一点问题都没有的。

    但是窗口聚合和 Group by 聚合的差异在于：

    • 本质区别：窗口聚合是具有时间语义的，其本质是想实现窗口结束输出结果之后，后续有迟到的数据也不会对原有的结果发生更改了，即输出结果值是定值（不考虑 allowLateness）。而 Group by 聚合是没有时间语义的，不管数据迟到多长时间，只要数据来了，就把上一次的输出的结果数据撤回，然后把计算好的新的结果数据发出。
    • 运行层面：窗口聚合是和 时间 绑定的，窗口聚合其中窗口的计算结果触发都是由 时间（Watermark）推动的。Group by 聚合完全由 数据 推动触发计算，新来一条数据去根据这条数据进行计算出结果发出；由此可见两者的实现方式也大为不同。

    1.3 SQL 语义

    SQL 语义这里也拿离线和实时做对比，Order 为 Kafka，target_table 为 Kafka，这个 SQL 生成的实时任务，在执行时，会生成三个算子。

    • 数据源算子（From Order）：数据源算子一直运行，实时的从 Order Kafka 中一条一条的读取数据，然后一条一条发送给下游的 Group 聚合算子，向下游发送数据的 shuffle 策略是根据 group by 中的 key 进行发送，相同的 key 发到同一个 SubTask（并发） 中。
    • Group 聚合算子（group by key + sum / count / max / min）：接收到上游算子发的一条一条的数据，去状态 state 中找这个 key 之前的 sum / count / max / min 结果。如果有结果 oldResult，拿出来和当前的数据进行 sum / count / max / min 计算出这个 key 的新结果 newResult，并将新结果 [key, newResult] 更新到 state 中，在向下游发送新计算的结果之前，先发一条撤回上次结果的消息 -[key, oldResult]，然后再将新结果发往下游 +[key, newResult]；如果 state 中没有当前 key 的结果，则直接使用当前这条数据计算 sum / max / min 结果 newResult，并将新结果 [key, newResult] 更新到 state 中，当前是第一次往下游发，则不需要先发回撤消息，直接发送 +[key, newResult]。
    • 数据汇算子（INSERT INTO target_table）：接收到上游发的一条一条的数据，写入到 target_table Kafka 中这个实时任务也是 24 24 24 小时一直在运行的，所有的算子在同一时刻都是处于 running 状态的。

    1.4 Group 聚合支持 Grouping sets、Rollup、Cube

    Group 聚合也支持 Grouping sets、Rollup、Cube。举一个 Grouping sets 的案例：

    SELECT 
    supplier_id
    , rating
    , product_id
    , COUNT(*)
FROM (VALUES
    ('supplier1', 'product1', 4),
    ('supplier1', 'product2', 3),
    ('supplier2', 'product3', 3),
    ('supplier2', 'product4', 4))
AS Products(supplier_id, product_id, rating)
GROUP BY GROUPING SET (
    ( supplier_id, product_id, rating ),
    ( supplier_id, product_id         ),
    ( supplier_id,             rating ),
    ( supplier_id                     ),
    (              product_id, rating ),
    (              product_id         ),
    (                          rating ),
    (                                 )
)

    • 1
    • 2
    • 3
    • 4
    • 5
    • 6
    • 7
    • 8
    • 9
    • 10
    • 11
    • 12
    • 13
    • 14
    • 15
    • 16
    • 17
    • 18
    • 19
    • 20
    • 21

    2.Over 聚合

    Over 聚合定义（支持 Batch / Streaming）：可以理解为是一种特殊的滑动窗口聚合函数。

    那这里我们拿 Over 聚合 与 窗口聚合 做一个对比，其之间的最大不同之处在于：

    • 窗口聚合：不在 group by 中的字段，不能直接在 select 中拿到。
    • Over 聚合：能够保留原始字段。

    注意：其实在生产环境中，Over 聚合的使用场景还是比较少的。在 Hive 中也有相同的聚合，但是小伙伴萌可以想想你在离线数仓经常使用嘛？

    • 应用场景：计算最近一段滑动窗口的聚合结果数据。
    • 实际案例：查询每个产品最近一小时订单的金额总和。
    SELECT order_id, order_time, amount,
  SUM(amount) OVER (
    PARTITION BY product
    ORDER BY order_time
    RANGE BETWEEN INTERVAL '1' HOUR PRECEDING AND CURRENT ROW
  ) AS one_hour_prod_amount_sum
FROM Orders

    • 1
    • 2
    • 3
    • 4
    • 5
    • 6
    • 7
    • Over 聚合的语法总结如下：
    SELECT
  agg_func(agg_col) OVER (
    [PARTITION BY col1[, col2, ...]]
    ORDER BY time_col
    range_definition),
  ...
FROM ...

    • 1
    • 2
    • 3
    • 4
    • 5
    • 6
    • 7
    • ORDER BY：必须是时间戳列（事件时间、处理时间）。
    • PARTITION BY：标识了聚合窗口的聚合粒度，如上述案例是按照 product 进行聚合。
    • range_definition：这个标识聚合窗口的聚合数据范围，在 Flink 中有两种指定数据范围的方式。第一种为 按照行数聚合，第二种为 按照时间区间聚合。如下案例所示。

    2.1 时间区间聚合

    按照时间区间聚合就是时间区间的一个滑动窗口，比如下面案例 1 1 1 小时的区间，最新输出的一条数据的 sum 聚合结果就是最近一小时数据的 amount 之和。

    CREATE TABLE source_table (
    order_id BIGINT,
    product BIGINT,
    amount BIGINT,
    order_time as cast(CURRENT_TIMESTAMP as TIMESTAMP(3)),
    WATERMARK FOR order_time AS order_time - INTERVAL '0.001' SECOND
) WITH (
  'connector' = 'datagen',
  'rows-per-second' = '1',
  'fields.order_id.min' = '1',
  'fields.order_id.max' = '2',
  'fields.amount.min' = '1',
  'fields.amount.max' = '10',
  'fields.product.min' = '1',
  'fields.product.max' = '2'
);

CREATE TABLE sink_table (
    product BIGINT,
    order_time TIMESTAMP(3),
    amount BIGINT,
    one_hour_prod_amount_sum BIGINT
) WITH (
  'connector' = 'print'
);

INSERT INTO sink_table
SELECT product, order_time, amount,
  SUM(amount) OVER (
    PARTITION BY product
    ORDER BY order_time
    -- 标识统计范围是一个 product 的最近 1 小时的数据
    RANGE BETWEEN INTERVAL '1' HOUR PRECEDING AND CURRENT ROW
  ) AS one_hour_prod_amount_sum
FROM source_table

    • 1
    • 2
    • 3
    • 4
    • 5
    • 6
    • 7
    • 8
    • 9
    • 10
    • 11
    • 12
    • 13
    • 14
    • 15
    • 16
    • 17
    • 18
    • 19
    • 20
    • 21
    • 22
    • 23
    • 24
    • 25
    • 26
    • 27
    • 28
    • 29
    • 30
    • 31
    • 32
    • 33
    • 34
    • 35

    2.2 行数聚合

    按照行数聚合就是数据行数的一个滑动窗口，比如下面案例，最新输出的一条数据的 sum 聚合结果就是最近 5 5 5 行数据的 amount 之和。

    CREATE TABLE source_table (
    order_id BIGINT,
    product BIGINT,
    amount BIGINT,
    order_time as cast(CURRENT_TIMESTAMP as TIMESTAMP(3)),
    WATERMARK FOR order_time AS order_time - INTERVAL '0.001' SECOND
) WITH (
  'connector' = 'datagen',
  'rows-per-second' = '1',
  'fields.order_id.min' = '1',
  'fields.order_id.max' = '2',
  'fields.amount.min' = '1',
  'fields.amount.max' = '2',
  'fields.product.min' = '1',
  'fields.product.max' = '2'
);

CREATE TABLE sink_table (
    product BIGINT,
    order_time TIMESTAMP(3),
    amount BIGINT,
    one_hour_prod_amount_sum BIGINT
) WITH (
  'connector' = 'print'
);

INSERT INTO sink_table
SELECT product, order_time, amount,
  SUM(amount) OVER (
    PARTITION BY product
    ORDER BY order_time
    -- 标识统计范围是一个 product 的最近 5 行数据
    ROWS BETWEEN 5 PRECEDING AND CURRENT ROW
  ) AS one_hour_prod_amount_sum
FROM source_table

    • 1
    • 2
    • 3
    • 4
    • 5
    • 6
    • 7
    • 8
    • 9
    • 10
    • 11
    • 12
    • 13
    • 14
    • 15
    • 16
    • 17
    • 18
    • 19
    • 20
    • 21
    • 22
    • 23
    • 24
    • 25
    • 26
    • 27
    • 28
    • 29
    • 30
    • 31
    • 32
    • 33
    • 34
    • 35

    预跑结果如下：

    +I[2, 2021-12-24T22:18:19.147, 1, 9]
+I[1, 2021-12-24T22:18:20.147, 2, 11]
+I[1, 2021-12-24T22:18:21.147, 2, 12]
+I[1, 2021-12-24T22:18:22.147, 2, 12]
+I[1, 2021-12-24T22:18:23.148, 2, 12]
+I[1, 2021-12-24T22:18:24.147, 1, 11]
+I[1, 2021-12-24T22:18:25.146, 1, 10]
+I[1, 2021-12-24T22:18:26.147, 1, 9]
+I[2, 2021-12-24T22:18:27.145, 2, 11]
+I[2, 2021-12-24T22:18:28.148, 1, 10]
+I[2, 2021-12-24T22:18:29.145, 2, 10]

    • 1
    • 2
    • 3
    • 4
    • 5
    • 6
    • 7
    • 8
    • 9
    • 10
    • 11

    当然，如果你在一个 SELECT 中有多个聚合窗口的聚合方式，Flink SQL 支持了一种简化写法，如下案例：

    SELECT order_id, order_time, amount,
  SUM(amount) OVER w AS sum_amount,
  AVG(amount) OVER w AS avg_amount
FROM Orders
-- 使用下面子句，定义 Over Window
WINDOW w AS (
  PARTITION BY product
  ORDER BY order_time
  RANGE BETWEEN INTERVAL '1' HOUR PRECEDING AND CURRENT ROW)

    • 1
    • 2
    • 3
    • 4
    • 5
    • 6
    • 7
    • 8
    • 9
  • 相关阅读:
    SpringBoot教程二自定义实现的参数校验器，可注解通用所有模块
    Python 有哪些好的学习资料或者博客？
    Python面向对象特性——多继承（概念、语法、代码演练、使用注意事项）
    【华为OD机试真题 python】图像物体的边界 【2022 Q4 | 200分】
    云原生之容器化：Docker三剑客之Docker Compose
    C# 设计模式之代理模式
    reactive对比ref
    【OpenCV】- 模板匹配(浩瀚星空只为寻找那一抹明月）
    利用随机森林对特征重要性进行评估（公式原理）
    浅谈智能化能源管理系统平台在企业中的应用
  • 原文地址：https://blog.csdn.net/be_racle/article/details/136286801