Hi, time_str 在前面已经处理过了，处理成了 10:00, 10:10, 10:20... 这种10分钟间隔的点，所以按照 time_str 分组的话，一天下来也就 24*6 个点。 在 Flink SQL 中，并不一定要 GROUP BY TUMLBE 才能做类似窗口聚合的操作，直接 GROUP BY hour/min/ts 也能达到类似的效果。 只不过前者不会输出更新，且能自动清理 state，后者会输出更新且不会自动清理 state。
Best, Jark On Sat, 21 Mar 2020 at 11:24, Tianwang Li <[email protected]> wrote: > Hi, Jark , 看了你的文章，有一点不是很清楚。 > > 基于 uv_per_10min 再根据分钟时间进行一次聚合，这样每10分钟只有一个点会存储在 Elasticsearch 中，对于 > Elasticsearch 和 Kibana 可视化渲染的压力会小很多。 > > INSERT INTO cumulative_uv > SELECT time_str, MAX(uv) > FROM uv_per_10min > GROUP BY time_str; > > > 怎么实现按分钟聚合？没有明显的窗口设置。有什么内在特性？ > > > Jark Wu <[email protected]> 于2020年3月20日周五 上午12:25写道： > > > Hi 你可以看下这篇文章是否满足的你需求： > > > > > http://wuchong.me/blog/2020/02/25/demo-building-real-time-application-with-flink-sql > > # > > < > http://wuchong.me/blog/2020/02/25/demo-building-real-time-application-with-flink-sql# > > > > 统计一天每10分钟累计独立用户数 > > > > Best, > > Jark > > > > > > On Thu, 19 Mar 2020 at 23:30, hiliuxg <[email protected]> wrote: > > > > > hi all:有这样子一个场景，我想通过每隔5分钟统计当日零点到当前5分钟的pv和uv，用批处理大概大概表达如下： > > > select > > > '2020-03-19' as dt , > > > '2020-03-19 12:05:00' as etltime , > > > count(1) as pv , > > > count(distinct userid) as uv > > > from t_user_log > > > where logintime >= '2020-03-19 00:00:00' and logintime < > > > '2020-03-19 12:05:00' > > > > > > > > > 这里，没法用flink sql 处理，当时这种场景又特别多，各位大神有好的方案处理吗？ > > > > > -- > ************************************** > tivanli > ************************************** >
