使用场景：表值聚合函数即UDTAF，这个函数⽬前只能在TableAPI中使⽤，不能在SQLAPI中使⽤。函数功能：在SQL表达式中，如果想对数据先分组再进⾏聚合取值：selectmax(xxx)fromsource_tablegroupbykey1,key2上⾯SQL的max语义产出只有⼀条最终结果，如果想取聚合结果最⼤的n条数据，并且n条数据，每⼀条都要输出⼀次结果数据，上⾯的SQL就没有办法实现了。所以UDTAF为了处理这种场景，可以⾃定义怎么取，取多少条最终的聚合结果，UDTAF和UDAF是类似的。案例场景：有⼀个饮料表有3列，分别是id、name和price，⼀共有5⾏，需要找到价格最

文章目录SQL表值聚合函数（TableAggregateFunction）SQL表值聚合函数（TableAggregateFunction）PythonUDTAF，即PythonTableAggregateFunction。PythonUDTAF用来针对一组数据进行聚合运算，比如同一个window下的多条数据、或者同一个key下的多条数据等，与PythonUDAF不同的是，针对同一组输入数据，PythonUDTAF可以产生0条、1条、甚至多条输出数据。以下示例，定义了一个名字为Top2的PythonUDTAF：frompyflink.commonimportRowfrompyflink.tab

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软件环境Flink1.13.3Scala2.12doris0.14一、MySQL开启binlog日志、创建用户1.开启binlogMySQL8.0默认开启了binlog，可以通过代码showvariableslike"%log_bin%";查询是否开启了，showvariableslike"%server_id%";查询服务器ID。上图分别显示了binlong是否开启以及binlog所在的位置。2.创建用户CREATEUSER'flinktest'IDENTIFIEDBY'123456'; GRANTSELECT,RELOAD,SHOWDATABASES,REPLICATIONSLAVE,RE

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Flink的安装与基础编程实验背景实验目的实验环境实验任务及完成过程本地模式下安装Flink检查配置环境配置Flink启动与判断运行情况Flink实例运行(单机)编程实现WordCount程序安装Maven编写代码使用Maven打包java程序通过flinkrun命令运行程序集群模式下Flink的安装与配置Flink安装前准备工作Flink安装操作步骤：测试集群模式下Flink：总结实验背景Flink是一种具有代表性的开源流处理架构，具有十分强大的功能，它实现了GoogleDatatlow流计算模型，是一种兼具高吞吐、低延迟和高性能的实时流计算框架，并旦同时支持批处理和流处理。Flink的主要

最近开始学习Flink，一边学习一边记录，以下是基于【尚硅谷】Flink1.13实战教程总结的笔记，方便后面温习目录初始Flink一：基础概念1.Flink是什么2.Flink主要应用场景

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flinkDataStreamSource的process在Flink中，DataStreamSource是一种数据源，可以用来读取数据流。DataStreamSource提供了一个process方法，它允许用户在数据源上定义一个操作，并将这个操作应用到从数据源读取的每个元素上。process方法接受一个自定义的ProcessFunction，它可以处理每个从数据源读取的元素。这个函数有一个processElement方法，该方法将每个元素作为输入，并允许用户对该元素进行任何处理。processElement方法可以访问元素本身，以及元素的时间戳和水印等信息。除了processElement方

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