Flink SQL 知其所以然：Group 聚合操作-flink 聚合 aggregate

Group 聚合

Group 聚合定义（支持 Batch\Streaming 任务）：Flink 也支持 Group 聚合。Group 聚合和上面介绍到的窗口聚合的不同之处，就在于 Group 聚合是按照数据的类别进行分组，比如年龄、性别，是横向的；而窗口聚合是在时间粒度上对数据进行分组，是纵向的。如下图所示，就展示出了其区别。其中按颜色分 key（横向）就是 Group 聚合，按窗口划分（纵向）就是窗口聚合。

tumble window + key

应用场景：一般用于对数据进行分组，然后后续使用聚合函数进行 count、sum 等聚合操作。

那么这时候，小伙伴萌就会问到，我其实可以把窗口聚合的写法也转换为 Group 聚合，只需要把 Group 聚合的 Group By key 换成时间就行，那这两个聚合的区别到底在哪？

首先来举一个例子看看怎么将窗口聚合转换为 Group 聚合。假如一个窗口聚合是按照 1 分钟的粒度进行聚合，如下 SQL：

-- 数据源表
CREATE TABLE source_table (
    -- 维度数据
    dim STRING,
    -- 用户 id
    user_id BIGINT,
    -- 用户
    price BIGINT,
    -- 事件时间戳
    row_time AS cast(CURRENT_TIMESTAMP as timestamp(3)),
    -- watermark 设置
    WATERMARK FOR row_time AS row_time - INTERVAL '5' SECOND
) WITH (
  'connector' = 'datagen',
  'rows-per-second' = '10',
  'fields.dim.length' = '1',
  'fields.user_id.min' = '1',
  'fields.user_id.max' = '100000',
  'fields.price.min' = '1',
  'fields.price.max' = '100000'
)

-- 数据汇表
CREATE TABLE sink_table (
    dim STRING,
    pv BIGINT,
    sum_price BIGINT,
    max_price BIGINT,
    min_price BIGINT,
    uv BIGINT,
    window_start bigint
) WITH (
  'connector' = 'print'
)

-- 数据处理逻辑
insert into sink_table
select dim,
    count(*) as pv,
    sum(price) as sum_price,
    max(price) as max_price,
    min(price) as min_price,
    -- 计算 uv 数
    count(distinct user_id) as uv,
    UNIX_TIMESTAMP(CAST(tumble_start(row_time, interval '1' minute) AS STRING)) * 1000  as window_start
from source_table
group by
    dim,
    -- 按照 Flink SQL tumble 窗口写法划分窗口
    tumble(row_time, interval '1' minute)

转换为 Group 聚合的写法如下：

Group 聚合

-- 数据源表
CREATE TABLE source_table (
    -- 维度数据
    dim STRING,
    -- 用户 id
    user_id BIGINT,
    -- 用户
    price BIGINT,
    -- 事件时间戳
    row_time AS cast(CURRENT_TIMESTAMP as timestamp(3)),
    -- watermark 设置
    WATERMARK FOR row_time AS row_time - INTERVAL '5' SECOND
) WITH (
  'connector' = 'datagen',
  'rows-per-second' = '10',
  'fields.dim.length' = '1',
  'fields.user_id.min' = '1',
  'fields.user_id.max' = '100000',
  'fields.price.min' = '1',
  'fields.price.max' = '100000'
);

-- 数据汇表
CREATE TABLE sink_table (
    dim STRING,
    pv BIGINT,
    sum_price BIGINT,
    max_price BIGINT,
    min_price BIGINT,
    uv BIGINT,
    window_start bigint
) WITH (
  'connector' = 'print'
);

-- 数据处理逻辑
insert into sink_table
select dim,
    count(*) as pv,
    sum(price) as sum_price,
    max(price) as max_price,
    min(price) as min_price,
    -- 计算 uv 数
    count(distinct user_id) as uv,
    cast((UNIX_TIMESTAMP(CAST(row_time AS STRING))) / 60 as bigint) as window_start
from source_table
group by
    dim,
    -- 将秒级别时间戳 / 60 转化为 1min
    cast((UNIX_TIMESTAMP(CAST(row_time AS STRING))) / 60 as bigint)

确实没错，上面这个转换是一点问题都没有的。

但是窗口聚合和 Group by 聚合的差异在于：

本质区别：窗口聚合是具有时间语义的，其本质是想实现窗口结束输出结果之后，后续有迟到的数据也不会对原有的结果发生更改了，即输出结果值是定值（不考虑 allowLateness）。而 Group by 聚合是没有时间语义的，不管数据迟到多长时间，只要数据来了，就把上一次的输出的结果数据撤回，然后把计算好的新的结果数据发出。

运行层面：窗口聚合是和时间绑定的，窗口聚合其中窗口的计算结果触发都是由时间（Watermark）推动的。Group by 聚合完全由数据推动触发计算，新来一条数据去根据这条数据进行计算出结果发出；由此可见两者的实现方式也大为不同。

SQL 语义

也是拿离线和实时做对比，Orders 为 kafka，target_table 为 Kafka，这个 SQL 生成的实时任务，在执行时，会生成三个算子：

数据源算子（From Order）：数据源算子一直运行，实时的从 Order Kafka 中一条一条的读取数据，然后一条一条发送给下游的Group 聚合算子，向下游发送数据的 shuffle 策略是根据 group by 中的 key 进行发送，相同的 key 发到同一个 SubTask（并发）中。

Group 聚合算子（group by key + sum\count\max\min）：接收到上游算子发的一条一条的数据，去状态 state 中找这个 key 之前的 sum\count\max\min 结果。如果有结果oldResult，拿出来和当前的数据进行sum\count\max\min 计算出这个 key 的新结果newResult，并将新结果[key, newResult] 更新到 state 中，在向下游发送新计算的结果之前，先发一条撤回上次结果的消息-[key, oldResult]，然后再将新结果发往下游+[key, newResult]；如果 state 中没有当前 key 的结果，则直接使用当前这条数据计算 sum\max\min 结果newResult，并将新结果[key, newResult] 更新到 state 中，当前是第一次往下游发，则不需要先发回撤消息，直接发送+[key, newResult]。

数据汇算子（INSERT INTO target_table）：接收到上游发的一条一条的数据，写入到 target_table Kafka 中。

这个实时任务也是 24 小时一直在运行的，所有的算子在同一时刻都是处于 running 状态的。

特别注意：

Group by 聚合涉及到了回撤流（也叫 retract 流），会产生回撤流是因为从整个 SQL 的语义来看，上游的 Kafk数据是源源不断的，无穷无尽的，那么每次这个 SQL 任务产出的结果都是一个中间结果，所以每次结果发生更新时，都需要将上一次发出的中间结果给撤回，然后将最新的结果发下去。
Group by 聚合涉及到了状态：状态大小也取决于不同 key 的数量。为了防止状态无限变大，我们可以设置状态的 TTL。以上面的 SQL 为例，上面 SQL 是按照分钟进行聚合的，理论上到了今天，通常我们就可以不用关心昨天的数据了，那么我们可以设置状态过期时间为一天。关于状态过期时间的设置参数可以参考下文运行时参数小节。

如果这个 SQL 放在 Hive 中执行时，其中 Orders 为 Hive，target_table 也为 Hive，其也会生成三个相同的算子，但是其和实时任务的执行方式完全不同：

数据源算子（From Order）：数据源算子从 Order Hive 中读取到所有的数据，然后所有数据发送给下游的Group 聚合算子，向下游发送数据的 shuffle 策略是根据 group by 中的 key 进行发送，相同的 key 发到同一个算子中，然后这个算子就运行结束了，释放资源了。
Group 聚合算子（group by + sum\count\max\min）：接收到上游算子发的所有数据，然后遍历计算 sum\count\max\min 结果，批量发给下游数据汇算子，这个算子也就运行结束了，释放资源了。
数据汇算子（INSERT INTO target_table）：接收到上游发的一条一条的数据，写入到 target_table Hive 中，整个任务也就运行结束了，整个任务的资源也就都释放了。

Group 聚合支持 Grouping sets、Rollup、Cube

Group 聚合也支持 Grouping sets、Rollup、Cube。

举一个 Grouping sets 的案例：

SELECT 
    supplier_id
    , rating
    , product_id
    , COUNT(*)
FROM (VALUES
    ('supplier1', 'product1', 4),
    ('supplier1', 'product2', 3),
    ('supplier2', 'product3', 3),
    ('supplier2', 'product4', 4))
AS Products(supplier_id, product_id, rating)
GROUP BY GROUPING SET (
    ( supplier_id, product_id, rating ),
    ( supplier_id, product_id         ),
    ( supplier_id,             rating ),
    ( supplier_id                     ),
    (              product_id, rating ),
    (              product_id         ),
    (                          rating ),
    (                                 )
)‍