博彩平台游戏排行榜bet365 在线体育博彩平台游戏排行榜[[436600]] 1.序篇

源码公众号后台陈说1.13.2 deduplication 的奇妙瓦解之路得回。

底下即是著述目次，也对应到了本文的论断，小伙伴不错先看论断快速了解博主欲望本文能给小伙伴们带来什么匡助：

配景及利用场景先容：博主欲望你了解到，flink sql 的 deduplication 其实等于 row_number = 1，是以它不错在去重的同期，还能保留原始字段数据 来一个实战案例：博主以一个日记上报叠加的场景，来引出下文要先容的 flink sql deduplication 科罚决策 基于 Deduplication 的科罚决策及原通晓析：博主欲望你了解到，deduplication 中，当 row_number order by proctime(处理技巧)去重的旨趣等于给每一个 partition key 爱戴一个 value state。如若刻下 value state 不为空，则评释 id 照旧来过了，刻下这条数据就无谓下发了。如若 value state 为空，则 id 还没还没来过，把 value state 记号之后，把刻下数据下发。 追忆及瞻望篇 2.配景及利用场景先容

你是否碰到过一下的场景：

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由于上游发过来的数据有叠加大致日记源泉数据有叠加上报，导致下流筹办 count，sum 时算多

思作念到去重筹办的同期，原始表的统共字段还能普通保留且下发

那么你能思到哪些科罚决策呢?

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练习离线筹办的小伙伴可能很快就能给出谜底。没错，hive sql 中的 row_number = 1。flink sql 中亦然提供了一模相同的功能，xdm，完整的科罚这个问题。

底下运行认真篇章。

3.来一个实战案例

先来一个本色案例来望望在具体输入值的场景下，输出值应该长啥样。

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场景：埋点数据上报的的字段有 id(符号唯独一条日记)，timestamp(事件技巧戳)，page(技巧发生确刻下页面)，param1，param2，paramN...。关联词日记上报时由于一些机制导致日记上报叠加，下流算多了，因此需要作念一次去重，下流再去滥用去过重的数据。

活动伊始，红管志愿者向各位介绍了本次活动所需的材料，并示范制作“不忘初心小夜灯”，在志愿者的指导下，小哥们和居民朋友开始动手制作，过程中，小哥们和居民们互相交流学习，最终在欢快温馨的氛围中完成了彼此小夜灯的制作。李阿姨表示，以前觉得叮咚小哥们总是“神出鬼没”，每次拿菜都是匆匆一面，今天一起参加活动发现，他们一个个都是很可爱的人，下次买菜见到他们我还想拉他们到家喝口水。活动最后，戈巷社区工作人员也向叮咚买菜唯亭站点的工作人员们介绍了社区“暖‘新’驿站”的各项服务，包括手机充电、爱心雨伞、免费饮用水等，同时也欢迎叮咚买菜的各位工作人员有需要时来到“驿站”歇脚休息。

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来一波输入数据：

id timestamp page param1 param2 paramN 1 2021-11-01 00:01:00 A xxx1 xxx2 xxxN 1 2021-11-01 00:01:00 A xxx1 xxx2 xxxN 2 2021-11-01 00:01:00 A xxx3 xxx2 xxxN 2 2021-11-01 00:01:00 A xxx3 xxx2 xxxN 3 2021-11-01 00:03:00 C xxx5 xxx2 xxxN

其中第二条和第四条是叠加上报的数据，则预期输出数据如下：

id timestamp page param1 param2 paramN 1 2021-11-01 00:01:00 A xxx1 xxx2 xxxN 2 2021-11-01 00:01:00 A xxx3 xxx2 xxxN 3 2021-11-01 00:03:00 C xxx5 xxx2 xxxN 4.基于 Deduplication 的科罚决策及原通晓析 4.1.sql 写法

如故上头的案例，咱们来望望最终的 sql 应该何如写：

select id,        timestamp,        page,        param1,        param2,        paramN from (       SELECT           id,           timestamp,           page,           param1,           param2,           paramN           -- proctime 代表处理技巧即 source 表中的 PROCTIME()           row_number() over(partition by id order by proctime) as rn       FROM source_table ) where rn = 1 

上头的 sql 应该很好通晓。其中由于咱们并不关注叠加数据上报的技巧前后，是以此处就径直使用 order by proctime 进行处理，按照数据来的前后技巧去第一条。

皇冠信用平台开发 4.2.proctime 下 flink 生成的算子图及 sql 算子语义

算子图如下所示：

deduplication

source 算子：source 通过 keyby 的相貌向 deduplication 算子发数据时，其中 keyby 的 key 等于 sql 中的 id deduplication 算子：deduplication 算子为每一个 partition key 皆爱戴了一个 value state 用于去重。每来一条数据时皆从刻下 partition key 的 value state 去得回 value， 如若不为空，则评释照旧非凡据来过了，刻下这一条数据等于叠加数据，就不往下流算子下发了， 如若为空，则评释之前没非凡据来过，刻下这一条数据等于第一条数据，则把刻下的 value state 值建筑为 true，往下流算子下发数据 4.3.proctime 下 deduplication 原通晓析

具体的去重算子为 deduplication。咱们通过 transformation 不错看到去重算子为下图所示：

transformation

上述的去重逻辑贯串在 org.apache.flink.table.runtime.operators.deduplicate.ProcTimeDeduplicateKeepFirstRowFunction 的 processFirstRowOnProcTime，如下图所示：

ProcTimeDeduplicateKeepFirstRowFunction

5.追忆与瞻望

源码公众号后台陈说1.13.2 deduplication 的奇妙瓦解之路得回。

本文主要先容了 deduplication 的利用场景案例以尽头运行旨趣，主要包含底下两部分：

配景及利用场景先容：博主欲望你了解到，flink sql 的 deduplication 其实等于 row_number = 1，是以它不错在去重的同期，还能保留原始字段数据

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来一个实战案例：博主以一个日记上报叠加的场景，来引出下文要先容的 flink sql deduplication 科罚决策

2020年5月非法出境缅甸。2021年9月24日自缅甸边境投案自首，实行隔离医学观察。9月26日新冠病毒核酸检测阳性，转运至定点医院隔离诊治。结合流行病学史、临床表现实验室检测结果，诊断新冠肺炎确诊病例（轻型，缅甸输入）。我的世界加速火下载

基于 Deduplication 的科罚决策及原通晓析：博主欲望你了解到，deduplication 中，当 row_number order by proctime(处理技巧)去重的旨趣等于给每一个 partition key 爱戴一个 value state。如若刻下 value state 不为空，则评释 id 照旧来过了，刻下这条数据就无谓下发了。如若 value state 为空，则 id 还没还没来过，把 value state 记号之后，把刻下数据下发。