手机在线看永久av片免费
你的位置： 精品少妇牲交视频大全 > 手机在线看永久av片免费 >
1.序篇
源码公众号后台复兴1.13.2 deduplication 的奇妙融会之路赢得。
底下即是著述目次，也对应到了本文的论断，小伙伴不错先看论断快速了解博主渴望本文能给小伙伴们带来什么匡助：
配景及旁边场景先容：博主渴望你了解到，flink sql 的 deduplication 其实即是 row_number = 1，是以它不错在去重的同期，还能保留原始字段数据 来一个实战案例：博主以一个日记上报类似的场景，来引出下文要先容的 flink sql deduplication 处置决议 基于 Deduplication 的处置决议及原交融析：博主渴望你了解到，deduplication 中，当 row_number order by proctime(处理时辰)去重的旨趣即是给每一个 partition key 爱戴一个 value state。要是面前 value state 不为空，则剖释 id 照旧来过了，面前这条数据就不必下发了。要是 value state 为空，则 id 还没还没来过，把 value state 符号之后，把面前数据下发。 转头及瞻望篇 2.配景及旁边场景先容你是否遭逢过一下的场景：
由于上游发过来的数据有类似八成日记起源数据有类似上报，导致下流策画 count，sum 时算多
想做到去重策画的同期，原始表的所有字段还能浮浅保留且下发
那么你能猜测哪些处置决议呢?
熟谙离线策画的小伙伴可能很快就能给出谜底。没错，hive sql 中的 row_number = 1。flink sql 中亦然提供了一模相似的功能，xdm，竣工的处置这个问题。
底下运行珍惜篇章。
3.来一个实战案例先来一个本色案例来望望在具体输入值的场景下，输出值应该长啥样。
场景：埋点数据上报的的字段有 id(秀雅独逐一条日记)，timestamp(事件时辰戳)，page(时辰发生确面前页面)， 亚洲人妻param1，param2，paramN...。然而日记上报时由于一些机制导致日记上报类似，下流算多了，因此需要做一次去重，下流再去浮滥去过重的数据。
来一波输入数据：
id timestamp page param1 param2 paramN 1 2021-11-01 00:01:00 A xxx1 xxx2 xxxN 1 2021-11-01 00:01:00 A xxx1 xxx2 xxxN 2 2021-11-01 00:01:00 A xxx3 xxx2 xxxN 2 2021-11-01 00:01:00 A xxx3 xxx2 xxxN 3 2021-11-01 00:03:00 C xxx5 xxx2 xxxN其中第二条和第四条是类似上报的数据，则预期输出数据如下：
id timestamp page param1 param2 paramN 1 2021-11-01 00:01:00 A xxx1 xxx2 xxxN 2 2021-11-01 00:01:00 A xxx3 xxx2 xxxN 3 2021-11-01 00:03:00 C xxx5 xxx2 xxxN 4.基于 Deduplication 的处置决议及原交融析 4.1.sql 写法如故上头的案例，咱们来望望最终的 sql 应该若何写：
select id， timestamp， page， param1，手机在线看永久av片免费 param2， paramN from ( SELECT id， timestamp， page， param1， param2， paramN -- proctime 代表处理时辰即 source 表中的 PROCTIME() row_number() over(partition by id order by proctime) as rn FROM source_table ) where rn = 1
上头的 sql 应该很好交融。其中由于咱们并不照料类似数据上报的时辰前后，是以此处就径直使用 order by proctime 进行处理，按照数据来的前后时辰去第一条。
4.2.proctime 下 flink 生成的算子图及 sql 算子语义算子图如下所示：
deduplication
source 算子：source 通过 keyby 的神气向 deduplication 算子发数据时，其中 keyby 的 key 即是 sql 中的 id deduplication 算子：deduplication 算子为每一个 partition key 都爱戴了一个 value state 用于去重。每来一条数据时都从面前 partition key 的 value state 去赢得 value， 要是不为空，则剖释照旧稀有据来过了，面前这一条数据即是类似数据，就不往下流算子下发了， 要是为空，则剖释之前没稀有据来过，面前这一条数据即是第一条数据，则把面前的 value state 值树立为 true，往下流算子下发数据 4.3.proctime 下 deduplication 原交融析具体的去重算子为 deduplication。咱们通过 transformation 不错看到去重算子为下图所示：
transformation
上述的去重逻辑迷惑在 org.apache.flink.table.runtime.operators.deduplicate.ProcTimeDeduplicateKeepFirstRowFunction 的 processFirstRowOnProcTime，如下图所示：
ProcTimeDeduplicateKeepFirstRowFunction
5.转头与瞻望源码公众号后台复兴1.13.2 deduplication 的奇妙融会之路赢得。
本文主要先容了 deduplication 的旁边场景案例以偏激运行旨趣，主要包含底下两部分：
配景及旁边场景先容：博主渴望你了解到，flink sql 的 deduplication 其实即是 row_number = 1，是以它不错在去重的同期，还能保留原始字段数据
来一个实战案例：博主以一个日记上报类似的场景，来引出下文要先容的 flink sql deduplication 处置决议
基于 Deduplication 的处置决议及原交融析：博主渴望你了解到，deduplication 中，当 row_number order by proctime(处理时辰)去重的旨趣即是给每一个 partition key 爱戴一个 value state。要是面前 value state 不为空，则剖释 id 照旧来过了，面前这条数据就不必下发了。要是 value state 为空，则 id 还没还没来过，把 value state 符号之后，把面前数据下发。