目录 Configuring Time Characteristics Process Functions Window Operators Applying Functions on Windows Consecutive windowed operations Customizing Window Operators Joining Streams on Time(v1.5) Handling Late Data notice 本文API基于1.4以上 Configuring Time Ch…

Window是无限数据流处理的核心,Window将一个无限的stream拆分成有限大小的”buckets”桶,我们可以在这些桶上做计算操作.本文主要聚焦于在Flink中如何进行窗口操作,以及程序员如何从window提供的功能中获得最大的收益. 窗口化的Flink程序的一般结构如下,第一个代码段中是分组的流,而第二段是非分组的流.正如我们所见,唯一的区别是分组的stream调用keyBy(…)和window(…),而非分组的stream中window()换成了windowAll(…),这些也将贯穿…

在定义了窗口分配器之后,我们需要为每一个窗口明确的指定计算逻辑,这个就是窗口函数要做的事情, 当系统决定一个窗口已经准备好执行之后,这个窗口函数将被用来处理窗口中的每一个元素(可能是 分组的). 谁可以作为窗口函数来使用: function 优点 缺点 ReduceFunction 更高效,因为在每个窗口中增量地对每一个到达的元素执行聚合操作(增量聚合) 场景覆盖不全,无法获取窗口的元数据 AggregateFunction(max/maxBy…) FoldFunction(不推荐) Windo…

上面试了Processing Time,在这里准备看下Event Time,以及必须需要关注的,在ET场景下的Watermarks. EventTime & Watermark Event time programs must specify how to generate Event Time Watermarks, which is the mechanism that signals progress in event time. 以event time为准的程序,必须要指定waterma…

总览 Window 是flink处理无限流的核心,Windows将流拆分为有限大小的"桶",我们可以在其上应用计算. Flink 认为 Batch 是 Streaming 的一个特例,所以 Flink 底层引擎是一个流式引擎,在上面实现了流处理和批处理. 而窗口(window)就是从 Streaming 到 Batch 的一个桥梁. Flink 提供了非常完善的窗口机制. 在流处理应用中,数据是连续不断的,因此我们不可能等到所有数据都到了才开始处理. 当然我们可以每来一个消息就处理一次…

https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.0/apis/streaming/event_timestamps_watermarks.html   To work with Event Time, streaming programs need to set the time characteristic accordingly. 首先配置成,Event Time final StreamExecutionEnvironme…

窗口(Window) 本文翻译自文档Windows ----------------------------------- Flink使用窗口的概念,根据element的时间戳或者其他指标,将可能无限的DataStream分割为有限的数据切片(slice).我们在处理无限数据流以及进行聚合element的transformation时需要此种窗口分割. 注意:我们在此文档中讨论的大多是keyed windowing,即window是应用在KeyedStream上的.关键字下的窗口具有一定的优势,…

https://www.elastic.co/cn/blog/building-real-time-dashboard-applications-with-apache-flink-elasticsearch-and-kibana Fabian Hueske Share Gaining actionable insights from continuously produced data in real-time is a common requirement for many business…

干货 | Flink及主流流框架比较 IT刊 百家号17-05-2220:16 引言 随着大数据时代的来临,大数据产品层出不穷.我们最近也对一款业内非常火的大数据产品 - Apache Flink做了调研,今天与大家分享一下.Apache Flink(以下简称flink) 是一个旨在提供‘一站式’ 的分布式开源数据处理框架.是不是听起来很像spark?没错,两者都希望提供一个统一功能的计算平台给用户.虽然目标非常类似,但是flink在实现上和spark存在着很大的区别,flink是一个面向流的处…

转自:http://www.sohu.com/a/142553677_804130 引言 随着大数据时代的来临,大数据产品层出不穷.我们最近也对一款业内非常火的大数据产品 - Apache Flink做了调研,今天与大家分享一下.Apache Flink(以下简称flink) 是一个旨在提供‘一站式’ 的分布式开源数据处理框架.是不是听起来很像spark?没错,两者都希望提供一个统一功能的计算平台给用户.虽然目标非常类似,但是flink在实现上和spark存在着很大的区别,flink是一个面向流…