乱序

FlinkSQL之Flink SQL Join二三事Flink SQL支持对动态表进行复杂而灵活的连接操作。为了处理不同的场景，需要多种查询语义，因此有几种不同类型的 Join。默认情况下，joins 的顺序是没有优化的。表的 join 顺序是在 FROM 从句指定的。可以通过把更新频率最低的表放在第一个、频率最高的放在最后这种方式来微调 join 查询的性能。需要确保表的顺序不会产生笛卡尔积，因为不支持这样的操作并且会导致查询失败。

【Flink】WaterMark 实战例如，现在我们有了一个 [12:00:00-12:00:10) 的时间窗口，现在事件如下图所示顺序 A、B、C、D、E、F … 到达。

Flink实战之FlinkSQL键设计对于数据保序的必要性乱序数据处理对于实时ETL至关重要，处理不好将会导致数据不一致场景发生。对于数据乱序场景，一般工程师已知上游数据乱序会对本身消费数据产生影响，但不一定晓得的是，一个SQL本身也可能造成数据乱序，严格意义上的数据乱序是无法避免的。本文讨论的是在SQL开发过程中，由于考虑不当导致数据乱序的场景。

FlinkSQL之保序任务对于Join SQL影响分析本文以一个示例说明FlinkSQL如何针对上游乱序数据源设计保序任务，从而保证下游数据准确性。废话不多说，这里以交易数据场景为例.

FlinkSQL之保序任务对于聚合SQL影响分析本文以一个示例说明FlinkSQL如何针对上游乱序数据源设计保序任务，从而保证下游数据准确性。废话不多说，这里以交易数据场景为例.