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数据湖探索 DLI-窗口:TUMBLE WINDOW扩展

时间：2024-06-24 20:27:58

数据湖探索 DLI

TUMBLE WINDOW扩展

功能描述

DLI TUMBLE函数功能增强主要包括以下功能：

TUMBLE窗口周期性触发，控制延迟
 TUMBLE窗口结束之前，可以根据设置的触发频率周期性地触发窗口，输出从窗口开始时间到当前周期时间窗口内的计算结果值，但不影响最终窗口输出值，从而在窗口结束前的每个周期都可以看到最新的结果。
提高数据的精确性
 在窗口结束后，允许设置延迟时间。根据设置的延迟时间，每到达一个迟到数据，则更新窗口的输出结果

注意事项

如果使用insert语句将结果写入sink中，则sink需要支持upsert模式，所以结果表需要支持upsert操作，且定义主键。
延迟时间设置仅用于事件时间，在处理时间中不生效。
辅助函数必须使用与 GROUP BY 子句中的分组窗口函数完全相同的参数来调用。

如果使用事件时间，则需要使用watermark标识，代码如下（其中order_time被标识为事件时间列，watermark时间设置为3秒）：

CREATE TABLE orders (
  order_id string,
  order_channel string,
  order_time timestamp(3),
  pay_amount double,
  real_pay double,
  pay_time string,
  user_id string,
  user_name string,
  area_id string,
  watermark for order_time as order_time - INTERVAL '3' SECOND
) WITH (
  'connector' = 'kafka',
  'topic' = 'kafkaTopic',
  'properties.bootstrap.servers' = 'KafkaAddress1:KafkaPort,KafkaAddress2:KafkaPort',
  'properties.group.id' = 'GroupId',
  'scan.startup.mode' = 'latest-offset',
  'format' = 'json'
);

如果使用处理时间，则需要使用计算列设置，其代码如下（其中proc即为处理时间列）：

CREATE TABLE orders (
  order_id string,
  order_channel string,
  order_time timestamp(3),
  pay_amount double,
  real_pay double,
  pay_time string,
  user_id string,
  user_name string,
  area_id string,
  proc as proctime()
) WITH (
  'connector' = 'kafka',
  'topic' = 'kafkaTopic',
  'properties.bootstrap.servers' = 'KafkaAddress1:KafkaPort,KafkaAddress2:KafkaPort',
  'properties.group.id' = 'GroupId',
  'scan.startup.mode' = 'latest-offset',
  'format' = 'json'
);

语法格式

TUMBLE(time_attr, window_interval, period_interval, lateness_interval)

语法示例

例如当前time_attr属性列为：testtime，窗口时间间隔为10秒，设置延迟时间为10秒语法示例为：

TUMBLE(testtime, INTERVAL '10' SECOND, INTERVAL '10' SECOND, INTERVAL '10' SECOND)

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