tasks/online-compute/FlinkSQL/flinksql_019/task.md

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id: online-compute_FlinkSQL_flinksql_019
name: 全局分组 + 过滤统计
category: online-compute/FlinkSQL
timeout_seconds: 600
modality: pure-text
engine: flink-sql
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## Prompt
我需要你写一段 Flink SQL，用 datagen 内置连接器模拟交易流，按状态过滤后全局分组统计，结果打到 console。

**业务背景与目标**：用 datagen 内置表生成交易事件流，共 3000 行/秒。字段包括 trade_id（交易 ID）、type（交易类型，1~5）、status（状态，0~2）、amount（交易金额，0~5000）。

注意：`type` 和 `status` 是 SQL 保留字，需要使用反引号包裹（例如 `` `type` ``、`` `status` ``）。

先按 status = 1 过滤，再按 type 分组统计交易笔数和交易金额总和，最后输出到 console 表。因为不涉及窗口操作，无需定义事件时间和 Watermark。

**源表定义**：
- `trade_source`（datagen 连接器）：
  - trade_id BIGINT：交易 ID，随机取值
  - `` `type` `` INT：交易类型，随机取值 1~5
  - `` `status` `` INT：状态，随机取值 0~2
  - amount DOUBLE：交易金额，随机取值 0~5000
  - 生成速率：rows-per-second = 3000

**输出表定义**：
- `console_output`（print 连接器）：
  - `` `type` `` INT：交易类型
  - trade_cnt BIGINT：交易笔数
  - total_amount DOUBLE：交易金额总和

**过滤与聚合逻辑**：
- 过滤条件：`` `status` `` = 1（仅统计状态为 1 的交易）
- 分组：按 `` `type` `` 分组
- 聚合指标：COUNT(*) AS trade_cnt, SUM(amount) AS total_amount

**输出要求**：
- 使用 INSERT INTO console_output 将结果输出
- 输出字段顺序：`` `type` ``, trade_cnt, total_amount