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一、Flink SQL层级
为Flink最高层的API，易于使用，所以应用更加广泛，eg. ETL、统计分析、实时报表、实时风控等。
Flink SQL所处的层级:
二、Flink聚合：
1、Window Aggregate
内置了三种常用的窗口：
TUMBLE(time, INTERVAL '5' SECOND); //类似于flink 中间层 DataStream API 中 window中的滚动窗口
HOP(time, INTERVAL '10' SECOND, INTERVAL '5' SECOND); //类似于flink 中间层 DataStream API中 window的滑动窗口，每10秒中统计最近5秒的数据
SESSION(time, INTERVAL '5' SECOND)
time有两种格式的时间，一种是proctime也就是系统时间， 另一种是rowtime。
2、 Group Aggregate
继续加入数据时：
继续进入数据：
结果是一个不断更新的过程。
Window Aggregate 与 Group Aggregate 的区别
1）、Window Aggregate 与 Group Aggregate 是有一些明显的区别的。其主要的区别是，Window Aggregate 是当window结束时才输出，其输出的结果是最终值，不会再进行修改，其输出流是一个 Append 流。
而 Group Aggregate 是每处理一条数据，就输出最新的结果，其结果是在不断更新的，就好像数据库中的数据一样，其输出流是一个 Update 流。
2）、另外一个区别是，window Aggregate 由于有 watermark ，可以精确知道哪些窗口已经过期了，所以可以及时清理过期状态，保证状态维持在稳定的大小。
而 Group Aggregate 因为不知道哪些数据是过期的，所以状态会无限增长，这对于生产作业来说不是很稳定，所以建议对 Group Aggregate 的作业配上 State TTL 的配置。
对比图：
项目代码设置：
tEnv.getConfig().setIdleStateRetentionTime(org.apache.flink.api.common.time.Time.minutes(1),org.apache.flink.api.common.time.Time.minutes(10));
