A、FLINK SQLレベル
最高API FLINKのレベル、使いやすいので、より広く、例えばETL、統計分析、リアルタイムのレポート、リアルタイムのリスク管理のためのように。
中FLINK SQL階層：
二、FLINK重合：
1、ウィンドウ集計
一般的に使用される3つのウィンドウを内蔵：
TUMBLE（時間、INTERVAL「5」SECOND）;ウィンドウをスクロールするウィンドウ内の中間層で//同様のFLINKのデータストリームAPI
HOP（時間、INTERVAL「10」SECOND、INTERVAL「5」SECOND）;スライディングウィンドウ窓の中間層で//同様のFLINKのデータストリームAPI、データ統計の最後の5秒、10秒ごとに
SESSION（時間、INTERVAL '5' SECOND）
2つの形式で時間時間は、一方がproctimeあるシステム時間であり、他方はrowtimeあります。
2、グループ集計
データを追加する場合は続けます。
データを入力し続けます。
その結果、連続再生の過程です。
とウィンドウ集約グループ集計差
1）、ウィンドウ集約グループ集計し、いくつかの明白な違いがあります。主な違いは、であり、ウィンドウが出力された場合にのみ、結果が最終的な出力値である窓端部骨材、その出力ストリームを変更しないであろうストリーム追加です。
グループ集計があり、最新の結果のデータ出力と各取引、結果は常に更新され、もし、データベース内のデータを、その出力ストリームは、ストリームのアップデートがあるよう。
2）、另外一个区别是，window Aggregate 由于有 watermark ，可以精确知道哪些窗口已经过期了，所以可以及时清理过期状态，保证状态维持在稳定的大小。
而 Group Aggregate 因为不知道哪些数据是过期的，所以状态会无限增长，这对于生产作业来说不是很稳定，所以建议对 Group Aggregate 的作业配上 State TTL 的配置。
对比图：
项目代码设置：
tEnv.getConfig().setIdleStateRetentionTime(org.apache.flink.api.common.time.Time.minutes(1),org.apache.flink.api.common.time.Time.minutes(10));