基本概念

stddev

這個stddev是Strandard Deviation的縮寫

下面來分析一個FLINK SQL 執(zhí)行Rolling Aggregation的例子

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如下:

SELECT measurement_time,city, temperature,AVG(CAST(temperature AS FLOAT)) OVER last_minute AS avg_temperature_minute,MAX(temperature) OVER last_minute AS min_temperature_minute,MIN(temperature) OVER last_minute AS max_temperature_minute,STDDEV(CAST(temperature AS FLOAT)) OVER last_minute AS stdev_temperature_minute FROM temperature_measurements WINDOW last_minute AS (PARTITION BY cityORDER BY measurement_timeRANGE BETWEEN INTERVAL '1' MINUTE PRECEDING AND CURRENT ROW );

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具體解析如下:

字段	解釋
? measurement_time,	選擇測量時間
? city,?	選擇城市
? temperature,	選擇溫度
? AVG(CAST(temperature AS FLOAT)) ? ?OVER last_minute AS ? avg_temperature_minute,	溫度平均值(最近一分鐘)
? MAX(temperature) ? ? ? ? ? ? ? ? ? OVER last_minute AS ? min_temperature_minute,	溫度最大值(最近一分鐘)
? MIN(temperature) ? ? ? ? ? ? ? ? ? OVER last_minute AS ? max_temperature_minute,	溫度最小值(最近一分鐘)
? STDDEV(CAST(temperature AS FLOAT)) OVER last_minute AS stdev_temperature_minute	最近一分鐘的標準差

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總結:

①根據(jù)上面的這個解析,我們也就知道了Rolling Aggregation是啥意思呢?

也就是說要統(tǒng)計過去的一分鐘內(nèi),關于某個變量(temperature)的最新的統(tǒng)計值(AVG/MAX/MIN/STDDEV)

②SQL中哪里體現(xiàn)Rolling呢?

last_minute

不斷計算最近一分鐘(Rolling)的統(tǒng)計值(聚合操作),體現(xiàn)了Rolling

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Reference:

[1]Rows Over Window與Range Over Window的區(qū)別

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的Flink SQL Client的Rolling Aggregation实验解析的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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