Flink SQL 在快手实践问题之表示 Mini-Batch hint如何解决
问题一：为什么统计每个省份的 UV 时，复用 distinct key 没有收益？ 为什么统计每个省份的 UV 时，复用 distinct key 没有收益？ 参考回答： 统计每个省份的 UV 时，由于不同省份的访客通常没有交集，因此复用 distinct key 无法带来状态上的节约。每个省份的 UV 计算都需要独立的状态来存储不同省份的访客信息，所...
Flink SQL 在快手实践问题之通过 SQL 改写实现状态复用如何解决
问题一：如何通过 SQL 改写实现状态复用？ 如何通过 SQL 改写实现状态复用？ 参考回答： 通过 SQL 改写实现状态复用的一种方法是，首先进行行转列操作，将多个频道值分别作为 count distinct 聚合函数的 filter 条件，然后在输出前使用自定义表函数进行列转行。这样可以使得所有频道共享同一个 map state，从而复用状态。 ...
Flink SQL 在快手实践问题之设置 Window Offset 以调整窗口划分如何解决
问题一：Window Offset 的主要作用是什么？ Window Offset 的主要作用是什么？ 参考回答： Window Offset 主要用来调整窗口的划分逻辑，它是一个可选参数，默认值为 0，表示以 unix 时间的零点作为窗口划分的起始时间。其值可以是正数或负数，分别表示向右或向左偏移窗口的起始时间。但它不会影响 watermark 的生...
Flink SQL 在快手实践问题之使用Dynamic Cumulate Window绘制直播间累计UV曲线如何解决
问题一：CUMULATE窗口函数相比传统方案有哪些优点？ CUMULATE窗口函数相比传统方案有哪些优点？ 参考回答： CUMULATE窗口函数的优点包括使用窗口结束时间作为横坐标，确保每个点的纵坐标是对应时间点的累计值，使曲线在回溯历史或作业failover时都能完全还原，且分维度值相加等于总维度值；同时，使用两阶段聚合防止distinct key倾...
Flink SQL 在快手实践问题之CUMULATE窗口的划分逻辑如何解决
问题一：方案二（使用一天的滚动窗口函数）存在哪些缺点？ 方案二（使用一天的滚动窗口函数）存在哪些缺点？ 参考回答： 方案二使用一天的滚动窗口函数虽然可以提前输出结果，但存在以下缺点：一是每个点的纵坐标值并非该时间点的真实累计值，导致历史回溯时曲线不平滑；二是分维度累计值相加不等于总维度值；三是统计UV时可能因更新机制导致曲线出现凹坑。 ...
Flink SQL 在快手实践问题之Window TVF改进窗口聚合功能如何解决
问题一：Group Window Aggregate在Flink中有哪些局限性？ Group Window Aggregate在Flink中有哪些局限性？ 参考回答： Group Window Aggregate在Flink 1.12及更早版本中用于窗口聚合，但其存在两个主要局限性：一是语法不符合SQL标准，需要借助特殊窗口函数和窗口辅助函数；二是窗口...
SQL添加字段记录详解：技巧与方法实践
在数据库管理中，经常需要向表中添加新的字段（列）或向现有字段中插入新的记录（行）。这两个操作虽然不同，但都是数据库维护和更新中常见的任务。本文将围绕“SQL添加字段”和“SQL插入记录”两个核心操作，详细介绍其技巧和方法。一、SQL添加字段（列）向表中添加新的字段...
SQL数据库：核心原理、应用实践与未来展望
在当今的数据驱动世界中，数据库管理系统（DBMS）扮演着至关重要的角色。其中，SQL（Structured Query Language）数据库因其强大的数据处理能力、广泛的应用支持以及高度的灵活性而备受青睐。本文将深入探讨SQL数据库的核心原理、应用实践，并对其未来发展趋势进行展望。 一、SQL数...
14个Flink SQL性能优化实践分享
以下是 14 个 Flink SQL 性能优化的实践分享： 合理设置并行度 根据数据量和资源情况，调整任务的并行度。例如，如果输入数据量较大，增加并行度可以提高处理速度。 优化数据源 对于数据源，尽量使用有分区的表，这样可以并行读取数据，提高读取效率。 对数据进行适当...
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