阿里云流计算 Flink SQL 核心功能解密

在2017广州云栖大会中，阿里云技术专家伍翀（云邪）的分享《阿里云流计算 Flink SQL 核心功能解密》深入探讨了Flink SQL的关键技术和应用实践。虽然直接的分享内容细节未在当前知识库中提供，但我们可以根据现有资料概述Flink SQL的核心功能及其实时数据处理能力，这些信息与伍翀分享的主题紧密相关：

1. Flink SQL基础：

   • 关键字：掌握Flink SQL特定版本的关键字对于编写查询至关重要。
   • 数据视图：通过创建临时视图简化复杂查询逻辑，提高代码可读性和维护性。
   • DML操作：支持INSERT INTO、CREATE TABLE AS (CTAS)、CREATE DATABASE AS (CDAS)等语句进行数据操作。
   • DQL查询：涵盖基本查询、双流JOIN、维表JOIN、IntervalJoin以及复杂事件处理(CEP)。

2. 窗口函数与内置函数：

   • 支持滚动窗口、滑动窗口、会话窗口和OVER窗口等多种窗口类型，用于时间序列数据分析。
   • 内置多种标量、表值和聚合函数，便于数据转换和分析。
   • 支持Java和Python自定义函数，包括UDSF、UDAF、UDTF。

3. 数据处理与优化：

   • CTAS和CDAS用于数据同步，支持不同级别的数据结构变更和合并。
   • AUTO OPTIMIZE功能减少小文件数量，提升Iceberg表查询效率。
   • 重要参数配置如table.exec.sink.keyed-shuffle解决分布式乱序问题，table.exec.mini-batch.size控制微批处理缓存大小等，以优化性能。

4. 实时计算特性：

   • 复杂事件处理(CEP)支持超时匹配、事件连续性等高级模式。
   • IntervalJoin实现基于时间间隔的流数据关联。
   • 维表JOIN和双流JOIN支持动态更新和多种JOIN类型。
   • 特性如Processing Time Temporal Join和Flink SQL提示进一步增强处理灵活性。

5. 物化表与流批一体湖仓：

   • 物化表简化流批一体化开发，自动推导Schema并刷新数据，满足不同新鲜度需求。
   • 实践链路从数据源写入到Paimon，构建ODS、DWD、DWS层，实现多维度业务统计。

综上所述，伍翀分享的内容可能围绕这些核心功能、最佳实践以及如何利用Flink SQL在StreamCompute 2.0平台上高效处理实时数据的应用案例展开。