本质：让数据产生价值
Flink应用场景 事件驱动型应用- 定义：
事件驱动型应用是一类具有状态的应用，改应用会根据事件流中的事件触发计算、更新状态或进行外部系统操作。常见于实时计算业务
- 架构：
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- 两种架构运用起来的区别：
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实际的开发中，情况可能更复杂，数据可能迟到，对于这种迟到的数据应该怎么办
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- API语法：
SQL：HOP(time_attr,hop_interval,size_interval)
Table:Slide.over(interval(…)).every(interval(…)).on(…).as(…)
示例-窗口大小1小时，滑动步长15分钟：
HOP(ts,INTERVAL ‘15’ MINUTE,INTERVAL ‘1’ HOUR)
- Flink为什么需要窗口
我们知道流式数据集是没有边界的，数据会源源不断的发送到我们的系统中。
流式计算最终的目的是去统计数据产生汇总结果的，而在无界数据集上，如果做一个全局的窗口统计，是不现实的。
只有去划定一定大小的窗口范围去做计算，才能最终汇总到下游的系统中，用来分析和展示。
- 经典的数据传输过程：
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中间OPs就是具体的业务逻辑,WATERMARK FOR ts AS ts -INTERVAL '5' SECOND --数据迟到5s依然不会影响结果的准确性
- Flink机制保障
事件驱动型应用是一类具有状态的应用，该应用会根据事件流中的事件触发计算、更新状态或进行外部系统操作
数据分析型应用 疫情防控分析近14天新增报告本地感染确诊病例100例以上；
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近14天，疫情的防控需要的是实时性，一天出一个结果显然是不够现实的，可能需要每一条数据都要追溯14天的结果
然而HOP Window是不支持这种场景的
需要用到Over Window 传统数据库的开窗函数
OVER Window 目前支持有如下三个元素组合的8种数据类型：
- 时间 Processing Time、EventTime
- 数据集 Bounded 和 UnBounded
- 划分方式 ROWS 和 RANGE
SELECt
agg1(col1) OVER(
[PARTITION BY(value_expression1,…,value_expressionN)]
ORDER BY timeCol
RANGE BETWEEN(UNBOUNDED | timeinterval)PRECEDING AND CURRENT ROW) AS colName,…)
FROM TAB1
示例
SELECt
SUM(count) OVER(
PARTITION By city
ORDER BY ts
RANGE BETWEEN INTERVAL ‘14’ DAY PRECEDING AND CURRENT ROW)
FROM T1
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