Sliding Table

题目 Given a string, find the length of the longest substring without repeating characters. Example 1: Input: "abcabcbb" Output: 3 Explanation: The answer is "abc", with the length of 3. Example 2: I

Table API是流处理和批处理通用的关系型API，Table API可以基于流输入或者批输入来运行而不需要进行任何修改。Table API是SQL语言的超集并专门为Apache Flink设计的，Table API是Scala 和Java语言集成式的API。与常规SQL语言中将查询指定为字符串不同，Table API查询是以Java或Scala中的语言嵌入样式来定义的，具有IDE支持如:自动完

题目链接： 力扣 Given two strings s and p, return an array of all the start indices of p's anagrams in s. You may return the answer in any order. An Anagram is a word or phrase formed by rearranging the lett

Table API是流处理和批处理通用的关系型API，Table API可以基于流输入或者批输入来运行而不需要进行任何修改。Table API是SQL语言的超集并专门为Apache Flink设计的，Table API是Scala 和Java语言集成式的API。与常规SQL语言中将查询指定为字符串不同，Table API查询是以Java或Scala中的语言嵌入样式来定义的，具有IDE支持如:自动完

0. 程序流程 创建表环境 创建表，用于输入输出 创建输入表，连接外部系统读取数据 注册输出表，连接到外部系统，用于输出 对数据进行表的查询处理 执行 SQL 对表进行查询转换，得到一个新的表 使用 Table API 对表进行查询转换，得到一个新的表 将得到的结果写入输出表 1. 创建表环境 要想执行 Table API 和 SQL 的话，还需要 “表环境”（TableEnvironment）。

由于 Continuous Views 是随着时间连续地和增量地更新的，所以在更新 Continuous Views 的结果时，PipelineDB有能力考虑当前时间。包含WHERE子句和与当前时间相关的时间组件的查询称为sliding-window 查询。滑动WHERE子句筛选或接受的事件集会随着时间不断变化。   sliding WHERE子句 两个重要组成部分： clock_timestam

窗口 时间语义，要配合窗口操作才能发挥作用 在Table API 和 SQL 中，主要有两种窗口 Group Window(分组窗口) 根据时间或行计数间隔，将行聚合到有限的组(Group)中，并对每个组的数据执行一次聚合函数 Over Windows 针对每个输入行，计算相邻范围内的聚合 Group Windows Group Windows是使用window(w:GroupWindows)子句

窗口 时间语义，要配合窗口操作才能发挥作用 在 Table API 和 SQL 中，主要有两种窗口 Group Windows（分组窗口） 根据时间或行计数间隔，将行聚合到有限的组（Group）中，并对每个组的数据 执行一次聚合函数 Over Windows 针对每个输入行，计算相邻行范围内的聚合 Group Windows Group Windows 是使用 window（w:GroupWind

时间特性(Time Attributes) 基于时间的操作(比如 Table API 和 SQL 中窗口操作),需要定义相关的时间语义和时间数据来源的信息 Table 可以提供一个逻辑上的时间字段,用于在表处理程序中,指示时间和访问相应的时间戳 时间属性,可以是每个表schema的一部分。一旦定义了时间属性,它就可以作为一个字段引用,并且可以在基于时间的操作中使用 时间属性的行为类似于常规时间戳,

Flink也提供了关系型编程接口TableAPI以及基于TableAPI的SQLAPI，让用户能够通过使用结构化编程接口高效地构建Flink应用。同时TableAPI以及SQL能够统一处理批量和实时计算业务，无须切换修改任何应用代码就能够基于同一套API编写流式应用和批量应用，从而达到真正意义的批流统一。 在Flink1.8中，如果用户需要同时在流计算、批处理的场景下，用户需要两套业务代码，开发人