嗯嗯，是的。over window的确是不支持retract输入，只支持append输入。
而且它也只有append输出。
lec ssmi 于2020年4月23日周四 下午6:32写道：
> 不好意思，刚才看了一下源码：
> [image: image.png]
> 这个是over window的聚合操作。
> 这个类实现没有实现producesUpdates 和producesRetractions，
> 而这两个方法的默认值都是False。是否说明，只能有INSERT类型的记录？
> 如果是的话，不就是说明over window操作的输出是一个Append-only stream
不好意思，刚才看了一下源码：
[image: image.png]
这个是over window的聚合操作。
这个类实现没有实现producesUpdates 和producesRetractions，
而这两个方法的默认值都是False。是否说明，只能有INSERT类型的记录？
如果是的话，不就是说明over window操作的输出是一个Append-only stream?
lec ssmi 于2020年4月23日周四 下午5:13写道：
> 明白了，谢谢。
>
> Benchao Li 于2020年4月23日周四 下午5:08写道：
>
>> 不是这个意思。是说scalar f
明白了，谢谢。
Benchao Li 于2020年4月23日周四 下午5:08写道：
> 不是这个意思。是说scalar function不需要额外处理，所以它一套逻辑就可以处理两种类型的消息了。
> 它不需要区分消息类型，只需要处理消息本身（消息类型是在header里）。
>
> lec ssmi 于2020年4月23日周四 下午5:00写道：
>
> > 那也就是说UDF这种ScalarFunction，是没有办法处理Retract的了？因为它把DELETE记录和INSERT记录都做了相同的操作。
> >
> > Benchao Li 于2020年4月23日周四 下午4:54写
不是这个意思。是说scalar function不需要额外处理，所以它一套逻辑就可以处理两种类型的消息了。
它不需要区分消息类型，只需要处理消息本身（消息类型是在header里）。
lec ssmi 于2020年4月23日周四 下午5:00写道：
> 那也就是说UDF这种ScalarFunction，是没有办法处理Retract的了？因为它把DELETE记录和INSERT记录都做了相同的操作。
>
> Benchao Li 于2020年4月23日周四 下午4:54写道：
>
> > Hi Jingsong,
> > 我建了一个jira[1] 来跟踪这个事情。
> >
> > Hi l
那也就是说UDF这种ScalarFunction，是没有办法处理Retract的了？因为它把DELETE记录和INSERT记录都做了相同的操作。
Benchao Li 于2020年4月23日周四 下午4:54写道：
> Hi Jingsong,
> 我建了一个jira[1] 来跟踪这个事情。
>
> Hi lec，
> sum函数不属于scalar函数。sum的内置实现是有retract的版本的，参考：IntSumWithRetractAggFunction
> scalar function不需要这样子处理，因为它本身没有状态。scalar function对于消息的类型是不需要判断
Hi Jingsong,
我建了一个jira[1] 来跟踪这个事情。
Hi lec，
sum函数不属于scalar函数。sum的内置实现是有retract的版本的，参考：IntSumWithRetractAggFunction
scalar function不需要这样子处理，因为它本身没有状态。scalar function对于消息的类型是不需要判断的，处理过程都是一样的。
[1] https://issues.apache.org/jira/browse/FLINK-17343
lec ssmi 于2020年4月23日周四 下午4:41写道：
> 其实我想说，如果说sql内置的算
其实我想说，如果说sql内置的算子，包括UDF这种ScalarFunction默认都是能够处理retract的话，
我们举一个最简单的例子：sum函数，那内部实现是否需要具有一个类似于
if( type='DELETE'){
sum=sum-value
} else if(type='INSERT'){
sum=sum+value
}
的逻辑呢？
但是在ScalarFunction中，只实现了eval方法，也就是只有 INSERT的那部分相加的逻辑，没有DELETE那部分相减的逻辑。
Benchao Li 于2020年4月23
可以建个JIRA来更新文档吗？现在retract的文档的确有点confuse
Best,
Jingsong Lee
On Thu, Apr 23, 2020 at 4:33 PM Benchao Li wrote:
> 阿里云上提供的Blink应该是内部版本，跟社区版本有些不一样。我刚才说的都是基于社区版本的。
>
> lec ssmi 于2020年4月23日周四 下午4:29写道：
>
> > 奇怪，目前我们使用阿里云的Blink，使用了join前的两个流，都是通过last_value 加上over
> > window做的，然后再做的join，然后将join的结果进行tumbl
阿里云上提供的Blink应该是内部版本，跟社区版本有些不一样。我刚才说的都是基于社区版本的。
lec ssmi 于2020年4月23日周四 下午4:29写道：
> 奇怪，目前我们使用阿里云的Blink，使用了join前的两个流，都是通过last_value 加上over
> window做的，然后再做的join，然后将join的结果进行tumble window 聚合。
>
> Benchao Li 于2020年4月23日周四 下午4:26写道：
>
> > time interval join不允许输入是非append的。
> >
> >
> > lec ssmi 于2020年4
奇怪，目前我们使用阿里云的Blink，使用了join前的两个流，都是通过last_value 加上over
window做的，然后再做的join，然后将join的结果进行tumble window 聚合。
Benchao Li 于2020年4月23日周四 下午4:26写道：
> time interval join不允许输入是非append的。
>
>
> lec ssmi 于2020年4月23日周四 下午4:18写道：
>
> > 那如果是两个retract算子后的流进行time interval join，
> > 已经join成功并且发送出去的记录，也会先DELETE掉，再IN
time interval join不允许输入是非append的。
lec ssmi 于2020年4月23日周四 下午4:18写道：
> 那如果是两个retract算子后的流进行time interval join，
> 已经join成功并且发送出去的记录，也会先DELETE掉，再INSERT，然后将这两条记录发送下游？
>
> Benchao Li 于2020年4月23日周四 下午4:11写道：
>
> > 内置的*聚合函数*应该是都能处理retract消息的。
> > 普通的*scalar函数*不需要特殊处理，retract和append消息对它来说都是一样的。
> > 我理解
那如果是两个retract算子后的流进行time interval join，
已经join成功并且发送出去的记录，也会先DELETE掉，再INSERT，然后将这两条记录发送下游？
Benchao Li 于2020年4月23日周四 下午4:11写道：
> 内置的*聚合函数*应该是都能处理retract消息的。
> 普通的*scalar函数*不需要特殊处理，retract和append消息对它来说都是一样的。
> 我理解应该主要是UDAF可能需要注意一下是否需要处理retract消息，over window的确是会需要处理retract，除此之外，regular
> group by也需
Hi
> 这个难道没有一个列表，或者是配置开关之类的吗？难道只能一个一个地尝试？各种算子连接在一起，更难判断了。
现在确实缺少这方面的文档，简单的办法可以看下这个类org.apache.flink.table.plan.nodes.datastream.DataStreamRel
如果需要了解可以看下都有哪些算子实现这些方法即可
def needsUpdatesAsRetraction: Boolean = false
def producesUpdates: Boolean = false
def consumesRetractions: Boolean = false
def pr
内置的*聚合函数*应该是都能处理retract消息的。
普通的*scalar函数*不需要特殊处理，retract和append消息对它来说都是一样的。
我理解应该主要是UDAF可能需要注意一下是否需要处理retract消息，over window的确是会需要处理retract，除此之外，regular
group by也需要。
lec ssmi 于2020年4月23日周四 下午4:05写道：
> 谢谢。
> 其实，如果从DataStream编程的角度上来说，下游是能够收到一个Tuple2类型的数据，也就是能够硬编码处理retract的结果。
> 但是对于Table
> API&SQL来
谢谢。
其实，如果从DataStream编程的角度上来说，下游是能够收到一个Tuple2类型的数据，也就是能够硬编码处理retract的结果。
但是对于Table
API&SQL来说，特别是SQL，内置函数本身并没有一个增加处理Retract的逻辑（当然，可能内置算子已经包含了，我没有去看而已）。
我在编写UDAF的时候，里面有个retract方法，注释写的是: This function must be implemented
for datastream bounded over aggregate 。 是否说只有over window的时候才有retract?
另外，对于我们写的U
这个暂时还没有一篇文档来介绍这部分内容。如果你要了解全部细节，可能只能从源码的角度来了解了。
lec ssmi 于2020年4月23日周四 下午3:45写道：
> 这个难道没有一个列表，或者是配置开关之类的吗？难道只能一个一个地尝试？各种算子连接在一起，更难判断了。
>
>
> Benchao Li 于2020年4月23日周四 下午3:39写道：
>
> > Hi lec,
> >
> > 1.retract在什么时候触发呢？是有groupby或者窗口就默认retract吗，还是需要配置？
> >
> > 这个是某些算子会有这个行为，比如普通的group by，就会发送retrac
这个难道没有一个列表，或者是配置开关之类的吗？难道只能一个一个地尝试？各种算子连接在一起，更难判断了。
Benchao Li 于2020年4月23日周四 下午3:39写道：
> Hi lec,
>
> 1.retract在什么时候触发呢？是有groupby或者窗口就默认retract吗，还是需要配置？
>
> 这个是某些算子会有这个行为，比如普通的group by，就会发送retract消息。
> 另外有一些算子是在某些特定配置下才会有这个行为，比如window operator，在配置了early fire或者late fire的时候。
> 还有些算子本身不会产生，但是会传递，比
Hi lec,
1.retract在什么时候触发呢？是有groupby或者窗口就默认retract吗，还是需要配置？
这个是某些算子会有这个行为，比如普通的group by，就会发送retract消息。
另外有一些算子是在某些特定配置下才会有这个行为，比如window operator，在配置了early fire或者late fire的时候。
还有些算子本身不会产生，但是会传递，比如calc算子
2.如果上游操作有retract，那么不是所有的下游都带有retract性质了？不然下游计算的数据就不准了。
这个也不绝对。大部分时候是。
这个取决于这个算子本身是不是会consume
Hi:
有几个问题想咨询下大佬：
1.retract在什么时候触发呢？是有groupby或者窗口就默认retract吗，还是需要配置？
2.如果上游操作有retract，那么不是所有的下游都带有retract性质了？不然下游计算的数据就不准了。
3.sql操作的话，如果上游是有retract的，那下游select然后print,会把DELETE和INSERT这两条记录都print出来？
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