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大佬们,flink sql流过来一条数据,如果某一个字段里的值和上一条的值相同,怎么合并到上一条数

大佬们,flink sql流过来一条数据,如果某一个字段里的值和上一条的值相同,怎么合并到上一条数据呢

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游客3oewgrzrf6o5c 2022-07-07 14:37:43 514 0
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  • 十分耕耘,一定会有一分收获!

    楼主你好,在Flink SQL中,可以使用MATCH_RECOGNIZE语法来实现流数据的模式匹配和连续分组操作。具体来说,您可以使用MATCH_RECOGNIZE语法中的ONE ROW PER MATCH选项,将匹配到的连续数据合并为一行,从而实现流数据的合并操作。

    以下是一个简单的示例代码,用于实现流数据的合并操作:

    -- 创建输入表
    CREATE TABLE input_table (
        id INT,
        name STRING,
        value INT
    ) WITH (
        'connector.type' = 'kafka',
        'connector.version' = 'universal',
        'connector.topic' = 'input_topic',
        'connector.startup-mode' = 'earliest-offset',
        'connector.properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092',
        'format.type' = 'json'
    );
    
    -- 创建输出表
    CREATE TABLE output_table (
        id INT,
        name STRING,
        value INT
    ) WITH (
        'connector.type' = 'jdbc',
        'connector.url' = 'jdbc:postgresql://localhost:5432/test',
        'connector.table' = 'output_table',
        'connector.username' = 'user',
        'connector.password' = 'password'
    );
    
    -- 使用MATCH_RECOGNIZE语法合并连续数据
    INSERT INTO output_table
    SELECT id, name, MAX(value) AS value
    FROM input_table
    MATCH_RECOGNIZE (
        ORDER BY id
        MEASURES
            FIRST(id) AS id,
            FIRST(name) AS name,
            LAST(value) AS value
        ONE ROW PER MATCH
        PATTERN (A+)
        DEFINE
            A AS (FIRST(value) = LAST(value))
    );
    

    在上述代码中,input_table表示输入表,output_table表示输出表。使用MATCH_RECOGNIZE语法,将连续数据按照value字段的值进行分组,并将每个分组的value字段的最大值作为输出。其中,PATTERN (A+)表示匹配连续value字段相同的数据,DEFINE A AS (FIRST(value) = LAST(value))表示定义A为连续value字段相同的数据。最后,使用INSERT INTO语法将输出数据插入到output_table中。

    需要注意的是,上述代码只是一个简单的示例,实际应用中需要根据数据的特点和需求进行相应的调整和优化。另外,使用MATCH_RECOGNIZE语法需要一定的SQL技能和经验,建议在使用之前进行充分的了解和测试。

    2023-07-23 13:05:19
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