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
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。
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