大家好，我是老羊，今天我们来学习 Flink SQL 中的 Deduplication 去重以及如何通过 Deduplication 操作获取最新的状态。
- Deduplication 定义（支持 Batch\Streaming）：Deduplication 其实就是去重，也即上文介绍到的 TopN 中 row_number = 1 的场景，但是这里有一点不一样在于其排序字段一定是时间属性列，不能是其他非时间属性的普通列。在 row_number = 1 时，如果排序字段是普通列 planner 会翻译成 TopN 算子，如果是时间属性列 planner 会翻译成 Deduplication，这两者最终的执行算子是不一样的，Deduplication 相比 TopN 算子专门做了对应的优化，性能会有很大提升。
- 应用场景：比如上游数据发重了，或者计算 DAU 明细数据等场景，都可以使用 Deduplication 语法去做去重。
- SQL 语法标准：
SELECT [column_list]
FROM (
SELECT [column_list],
ROW_NUMBER() OVER ([PARTITION BY col1[, col2...]]
ORDER BY time_attr [asc|desc]) AS rownum
FROM table_name)
WHERE rownum = 1其中：
- ROW_NUMBER()：标识当前数据的排序值。
- PARTITION BY col1[, col2...]：标识分区字段，代表按照这个 col 字段作为分区粒度对数据进行排序。
- ORDER BY time_attr [asc|desc]：标识排序规则，必须为时间戳列，当前 Flink SQL 支持处理时间、事件时间，ASC 代表保留第一行，DESC 代表保留最后一行。
- WHERE rownum = 1：这个子句是一定需要的，而且必须为 rownum = 1。
- 实际案例：
博主这里举两个案例：
- 案例 1（事件时间）：是腾讯 QQ 用户等级的场景，每一个 QQ 用户都有一个 QQ 用户等级，需要求出当前用户等级在星星，月亮，太阳 的用户数分别有多少。
-- 数据源：当每一个用户的等级初始化及后续变化的时候的数据，即用户等级变化明细数据。
CREATE TABLE source_table (
user_id BIGINT COMMENT '用户 id',
level STRING COMMENT '用户等级',
row_time AS cast(CURRENT_TIMESTAMP as timestamp(3)) COMMENT '事件时间戳',
WATERMARK FOR row_time AS row_time
) WITH (
'connector' = 'datagen',
'rows-per-second' = '1',
'fields.level.length' = '1',
'fields.user_id.min' = '1',
'fields.user_id.max' = '1000000'
);
-- 数据汇：输出即每一个等级的用户数
CREATE TABLE sink_table (
level STRING COMMENT '等级',
uv BIGINT COMMENT '当前等级用户数',
row_time timestamp(3) COMMENT '时间戳'
) WITH (
'connector' = 'print'
);
-- 处理逻辑：
INSERT INTO sink_table
select
level
, count(1) as uv
, max(row_time) as row_time
from (
SELECT
user_id,
level,
row_time,
row_number() over(partition by user_id order by row_time) as rn
FROM source_table
)
where rn = 1
group by
level输出结果：
+I[等级 1, 6928, 2021-1-28T22:34]
-I[等级 1, 6928, 2021-1-28T22:34]
+I[等级 1, 8670, 2021-1-28T22:34]
-I[等级 1, 8670, 2021-1-28T22:34]
+I[等级 1, 77287, 2021-1-28T22:34]
...可以看到其有回撤数据。
其对应的 SQL 语义如下：
- 数据源：消费到 Kafka 中数据后，将数据按照 partition by 的 key 通过 hash 分发策略发送到下游去重算子。
- Deduplication 去重算子：接受到上游数据之后，根据 order by 中的条件判断当前的这条数据和之前数据时间戳大小，以上面案例来说，如果当前数据时间戳大于之前数据时间戳，则撤回之前向下游发的中间结果，然后将最新的结果发向下游（发送策略也为 hash，具体的 hash 策略为按照 group by 中 key 进行发送），如果当前数据时间戳小于之前数据时间戳，则不做操作。次算子产出的结果就是每一个用户的对应的最新等级信息。
- Group by 聚合算子：接受到上游数据之后，根据 Group by 聚合粒度对数据进行聚合计算结果（每一个等级的用户数），发往下游数据汇算子。
- 数据汇：接收到上游的数据之后，然后输出到外部存储引擎中。
- 案例 2（处理时间）：最原始的日志是明细数据，需要我们根据用户 id 筛选出这个用户当天的第一条数据，发往下游，下游可以据此计算分各种维度的 DAU。
-- 数据源：原始日志明细数据
CREATE TABLE source_table (
user_id BIGINT COMMENT '用户 id',
name STRING COMMENT '用户姓名',
server_timestamp BIGINT COMMENT '用户访问时间戳',
proctime AS PROCTIME()
) WITH (
'connector' = 'datagen',
'rows-per-second' = '1',
'fields.name.length' = '1',
'fields.user_id.min' = '1',
'fields.user_id.max' = '10',
'fields.server_timestamp.min' = '1',
'fields.server_timestamp.max' = '100000'
);
-- 数据汇：根据 user_id 去重的第一条数据
CREATE TABLE sink_table (
user_id BIGINT,
name STRING,
server_timestamp BIGINT
) WITH (
'connector' = 'print'
);
-- 处理逻辑：
INSERT INTO sink_table
select user_id,
name,
server_timestamp
from (
SELECT
user_id,
name,
server_timestamp,
row_number() over(partition by user_id order by proctime) as rn
FROM source_table
)
where rn = 1输出结果：
+I[1, 用户 1, 2021-1-28T22:34]
+I[2, 用户 2, 2021-1-28T22:34]
+I[3, 用户 3, 2021-1-28T22:34]
...可以看到这个处理逻辑是没有回撤数据的。其对应的 SQL 语义如下：
- 数据源：消费到 Kafka 中数据后，将数据按照 partition by 的 key 通过 hash 分发策略发送到下游去重算子。
- Deduplication 去重算子：处理时间语义下，如果是当前 key 的第一条数据，则直接发往下游，如果判断（根据 state 中是否存储过改 key）不是第一条，则直接丢弃。
- 数据汇：接收到上游的数据之后，然后输出到外部存储引擎中。
注意：
在 Deduplication 关于是否会出现回撤流，博主总结如下：
- ⭐ Order by 事件时间 DESC：会出现回撤流，因为当前 key 下可能会有 比当前事件时间还大的数据。
- ⭐ Order by 事件时间 ASC：会出现回撤流，因为当前 key 下可能会有 比当前事件时间还小的数据。
- ⭐ Order by 处理时间 DESC：会出现回撤流，因为当前 key 下可能会有 比当前处理时间还大的数据。
- ⭐ Order by 处理时间 ASC：不会出现回撤流，因为当前 key 下不可能会有 比当前处理时间还小的数据。
