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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实时计算 Flink SQL 核心功能解密
实时计算 Flink SQL 核心功能解密 Flink SQL 是于2017年7月开始面向集团开放流计算服务的。虽然是一个非常年轻的产品,但是到双11期间已经支撑了数千个作业,在双11期间,Blink 作业的处理峰值达到了5+亿每秒,而其中仅 Flink SQL 作业的处理总峰值就达到了3亿/秒。Flink SQL 在这么短的时间内支撑了如此多的业务,与其稳定的内核、完善的功能、强大的生态是分不开的。 本文会带着大家一起来揭开 Flink SQL 核心功能的面纱(API上我们将尽可能的和Flink社区保持一致,这样才能够更好的融入开源的生态,所以我们将API叫做Flink SQL,而不是Blink SQL。事实上flink社区的SQL绝大部分是我们阿里的工程师贡献的:3个 Flink Committer,10+ Contributor
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