Cloudera资讯|在Cloudera流分析中引入FlinkSQL

由Apache Flink提供支持的Cloudera Streaming Analytics的1.2.0.0版本提供了广泛的新功能，包括通过Apache Atlas支持沿袭和元数据跟踪，支持连接到Apache Kudu以及期待已久的FlinkSQL API的第一次迭代。

由Apache Flink提供支持的Cloudera Streaming Analytics的1.2.0.0版本提供了广泛的新功能，包括通过Apache Atlas支持沿袭和元数据跟踪，支持连接到Apache Kudu以及期待已久的FlinkSQL API的第一次迭代。

Flink的SQL接口使流处理民主化，因为它可以迎合比当前广泛使用的Java和Scala API（面向数据工程人群）更大的 区。将SQL推广到流处理和流分析用例提出了一系列挑战：必须解决表达无限流和记录的及时性的问题。可以考虑以下查询：

该查询产生每个用户会话的点击计数，该计数由会话之间30分钟的不活动状态定义，并在遇到新会话时实时更新。这是在流处理中已经很好建立的概念的示例，在这种情况下，会话窗口被引入到SQL语法中以表示记录的及时性。 重要的是要强调Flink支持的语法是ANSI SQL，它不是特定的方言。实际上，Flink 区正在与Apache Beam和Apache Calcite 区合作，以统一的方式应对FlinkSQL的挑战。

转变流媒体组织

从上述查询来看，很明显，更大的用户群可以有效地制定查询，从而为企业增加价值。但是，它给组织带来了以下问题：

• 在流域中可以用SQL制定多少业务逻辑/span>
• 这如何改变从开发到生产的流式作业旅程/span>
• 这如何影响数据工程团队的范围/span>

今天编写的大多数流查询都可以通过FlinkSQL表示，以提供有根据的猜测，希望它能达到今天遇到的流查询的80％左右，这很适合通过此SQL API实施。可能你会觉得夸大其词，后面我们会向你一一介绍实现的过程。

当前，

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