tasks/online-compute/FlinkSQL/flinksql_016/task.md

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id: online-compute_FlinkSQL_flinksql_016
name: 滚动窗口多维聚合 (GROUPING SETS)
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 内置连接器模拟事件流，按 1 分钟滚动窗口做 GROUPING SETS 多维聚合，结果打到 console。

**业务背景与目标**：用 datagen 内置表生成设备事件流，共 5000 行/秒。字段包括 os_id（操作系统 ID，1~3）、device_id（设备 ID，1~20）、city_id（城市 ID，1~100）。使用 LOCALTIMESTAMP 作为事件时间，设置 5 秒 Watermark 延迟。

按 1 分钟 TUMBLE 滚动窗口，使用 GROUPING SETS 进行多维分组聚合，分组组合包括：(os_id, device_id)、(city_id)、以及全局汇总()。统计每个维度组合的事件数 COUNT(*)，输出到 console 表。

**源表定义**：
- `event_source`（datagen 连接器）：
  - os_id INT：操作系统 ID，随机取值 1~3
  - device_id INT：设备 ID，随机取值 1~20
  - city_id INT：城市 ID，随机取值 1~100
  - event_time：使用 LOCALTIMESTAMP 生成事件时间，设置 WATERMARK 延迟 5 秒
  - 生成速率：rows-per-second = 5000

**输出表定义**：
- `console_output`（print 连接器）：
  - window_start TIMESTAMP(3)：窗口起始时间
  - os_id INT：操作系统 ID（聚合维度可为 NULL）
  - device_id INT：设备 ID（聚合维度可为 NULL）
  - city_id INT：城市 ID（聚合维度可为 NULL）
  - event_cnt BIGINT：事件计数

**聚合逻辑**：
- 滚动窗口：TUMBLE 1 分钟
- 分组方式：GROUPING SETS ((os_id, device_id), (city_id), ())
- 聚合指标：COUNT(*) AS event_cnt
- 窗口起始时间用 TUMBLE_START 计算

**输出要求**：
- 使用 INSERT INTO console_output 将结果输出
- 输出字段顺序：window_start, os_id, device_id, city_id, event_cnt