实时计算 Flink SQL 核心功能解密
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云场景实践研究第75期：袋鼠云
更多云场景实践研究案例，点击这里： 【云场景实践研究合集】联合不是简单的加法，而是无限的生态，谁会是下一个独角兽 电力与人的生活是息息相关的。电力的类型可以分为两类，第一类是集中式电站，第二类是分布式发电。集中式发电占主流，但在启动建设的过程中会涉及一些问题。而分布式发电站的成本比较低，实施简单。本文介绍了在大数据下光伏发电的意义，实现过程中遇到的困难，在阿里云的帮助下改进的措施，和取得的成果。 采用的阿里云产品 阿里云数加平台：MaxCompute，Data IDE，PAI，Quick BI 为什么使用阿里云 在阿里云大数据平台的帮助下，可以直接使用SQL进行开发，使用门槛低；一站式开放平台，系统稳定性高；支持界面化操作拖拽既可；支持数据管理和运维管理，维护成本低；应用开发周期段。 项目流程 整个”大数据下光伏发电”这个项目的实现过程可以分
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Flink SQL 功能解密系列 —— 流式 TopN 挑战与实现
TopN 是统计报表和大屏非常常见的功能，主要用来实时计算排行榜。流式的 TopN 不同于批处理的 TopN，它的特点是持续的在内存中按照某个统计指标（如出现次数）计算 TopN 排行榜，然后当排行榜发生变化时，发出更新后的排行榜。本文主要讲解 Flink SQL 是如何从语法和实现上设计 TopN 的。 TopN 语法 全局 TopN 用户最关心的是如何用 SQL 写出 TopN 的查询。大家最熟悉的 TopN 的写法一般是这样的： SELECT column_name(s)FROM table_name WHERE condition ORDERBY order_field [DESC|ASC]LIMIT number 如上语法是 MySQL 的 TopN 语法，使用ORDER BY指定排序键和排序方向，使用LIMIT来指定
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