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Realtime Compute for Apache Flink:コードテンプレート

最終更新日:Aug 07, 2026

フルマネージド Flink は、充実したコードテンプレートライブラリを提供します。各テンプレートには、特定のユースケース、コード例、手順が含まれており、すぐに使い始めるのに役立ちます。これらのテンプレートを使用すると、Flink の機能と構文をすばやく学習し、独自のビジネスロジックを実装できます。このトピックでは、これらのコードテンプレートのユースケースと使用方法について説明します。

制限事項

コードテンプレートを使用するには、Realtime Compute for Apache Flink のエンジンバージョンが vvr-4.0.12-flink-1.13 以降である必要があります。

注意事項

テンプレートに INSERT INTO ステートメントが含まれていない場合、作成されるジョブをデプロイできません。

サポートされているテンプレート

次の表では、フルマネージド Flink が提供するテンプレートと、そのユースケースについて説明します。最新情報については、コンソールをご確認ください。

カテゴリ

テンプレート名

ユースケース

基本テンプレート

Create Table

DDL ステートメントを使用してテーブルを作成し、カタログに保存します。

Create Temporary Table

現在のセッションまたは SQL スクリプト内でのみテーブルが必要な場合は、一時テーブルを使用します。

Create Temporary View

コードを再利用したり、長いクエリや SQL スクリプトを整理したりして Flink SQL 開発を簡素化するには、一時ビューを使用します。

INSERT INTO

クエリ結果をダウンストリームアプリケーション向けに外部ストレージシステムのテーブルへ書き込むには、INSERT INTO 構文を使用します。

STATEMENT SET

クエリ結果を 2 つ以上のダウンストリームシステムに送信するには、STATEMENT SET 構文を使用します。

ウォーターマーク

ウォーターマークを使用すると、Flink が順序が乱れたデータを正しく処理できるようになります。既存フィールドに対して生成式を適用し、そのフィールドをイベント時間属性としてマークすることで、テーブルの DDL にウォーターマークを定義します。詳細については、「Event time and watermarks」をご参照ください。

集計と分析

GROUP BY

リアルタイムの集計と分析を実行するには、GROUP BY ステートメントを使用します。

タンブリングウィンドウ集計

時系列データをグループ化し、各グループ内で集計を実行するには、タンブリングウィンドウを使用します。

スライディングウィンドウ集計

一定間隔でウィンドウ内のデータを更新するには、スライディングウィンドウを使用します。

累積ウィンドウ集計

1 分ごとに最新のウィンドウ結果を確認するなど、ウィンドウ結果を早期に確認するには、累積ウィンドウを使用します。

説明

CDC で累積ウィンドウを使用すると、構文検証エラーが発生します: org.apache.flink.table.api.TableException: Not supported window type: CUMULATE(max_size=[xxx ms], step=[xxx min])

セッションウィンドウ集計

アクティブなセッション中にユーザーが生成したデータをリアルタイムで分析するには、セッションウィンドウを使用します。

Over ウィンドウ集計

ウィンドウ内の各要素に対して統計分析を実行するには、Over ウィンドウを使用します。

カスケードウィンドウ集計

1 分、5 分、30 分、1 時間など、異なる時間ディメンションにわたって同一ストリームのデータを集計するには、カスケードウィンドウを使用します。

重複排除テンプレート

重複排除

データストリームから重複レコードを削除するには、重複排除構文を使用します。

Top-N テンプレート

Top-N

ビジネス要件に基づいて上位または下位 N 件のレコードを見つけるには、Top-N 構文を使用します。

ウィンドウ Top-N

特定の期間内で上位または下位 N 件のレコードを見つけるには、ウィンドウ Top-N 構文を使用します。

CEP テンプレート

複合イベント処理 (CEP)

データストリーム内のイベントパターンのシーケンスを検索するには、MATCH_RECOGNIZE 構文を使用します。

結合テンプレート

通常結合

ストリームを他のストリームのデータと結合して拡張するには、通常結合を使用します。

区間結合

指定した時間間隔内に収まる 2 つのストリームのレコードを結合するには、区間結合を使用します。

テンポラル結合

データストリームの各レコードを、テンポラルテーブル内の対応するバージョン付きデータと結合するには、テンポラル結合を使用します。

ルックアップ結合

データストリームを静的なディメンションテーブルと結合するには、ルックアップ結合を使用します。

手順

このトピックでは、コードテンプレートの使用方法を示すために、[Create Table] テンプレートを使用します。

  1. Realtime Compute for Apache Flink コンソールにログインします。

  2. 対象のワークスペースの[アクション]列にある[コンソール]をクリックします。

  3. [開発] > [ETL] ページで、[新規作成] をクリックします。

  4. [SQL 基本テンプレート] タブで、目的のテンプレート名をダブルクリックするか、目的のテンプレートを選択して右下隅の [次へ] をクリックします。

    使用可能な SQL Basic Template には、Blank Streaming Job DraftBlank Batch Job Draft (BETA)、Create TableCreate Temporary TableCreate Temporary ViewINSERT INTO が含まれます。

  5. 必要に応じて、[名前][ロケーション][エンジンバージョン]、SQL コードを変更します。

    たとえば、[Engine Version] で vvr-6.0.6-flink-1.15 を選択し、SQL エディターに CREATE TABLE orders (order_uid BIGINT, product_id BIGINT, price DECIMAL(32,2), order_time TIMESTAMP(3)) WITH ('connector' = 'datagen') ステートメントを入力してから、[Create] をクリックします。

  6. [作成] をクリックします。

    以降の操作は、標準のジョブ開発プロセスと同じです。詳細については、「Job Development Map」をご参照ください。