一.为什么需要 window ? 在流处理应用中,数据是连续不断的,即数据是没有边界的,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,但是有时我们需要做一些聚合类的处理,例如:在过去的1分钟内有多少用户点击了我们的网页.在这种情况下,我们必须定义一个窗口,用来收集最近一分钟内的数据,并对这个窗口内的数据进行计算. 流上的聚合需要由 window 来划定范围,比如 "计算过去的5分钟" ,或者 "最后100个元素的和" . windo…

目录 Flink的窗口机制 1.窗口概述 2.窗口分类 基于时间的窗口 滚动窗口(Tumbling Windows) 滑动窗口(Sliding Windows) 会话窗口(Session Windows) 全局窗口(Global Windows) 基于元素个数的窗口 滚动窗口 滑动窗口 3.窗口函数 ReduceFunction(增量聚合函数) AggregateFunction(增量聚合函数) ProcessWindowFunction(全窗口函数) 4.Key和No Key的窗口区别 Fli…

第六篇 ANDROID窗口系统机制之显示机制 ANDROID的显示系统是整个框架中最复杂的系统之一,涉及包括窗口管理服务.VIEW视图系统.SurfaceFlinger本地服务.硬件加速等.窗口管理服务与SurfaceFlinger本地服务都属于系统服务,客户端采用远程代理模式访问服务,而这部分机制在上一篇博文<窗口管理服务实现机制>已经分析过,本篇主要解析视图如何绘制相关的部分. 窗口中显示的页面和控件以树的形式组织成一颗以主视图为根的视图树,系统要显示输出时统一调用主视图的draw 函数,…

在之前文章中,讲述了一个低内存使用量的的窗口切换机制.有人会问,低内存使用量是多低呢,我这里举个例子.我有一个项目中使用到本切换机制,128*64的单色屏,初步计算有105个窗口(后面还会增加),总内存使用量(包括任务栈)=105*3*4(窗口树) + 1024(公共buff) + 512(任务栈) + 1024*3(uCGUI动态内存) = 6k左右.从这个数字可以看出内存算是使用比较少的了.毕竟有100多个窗口,我在设计时也就只做了10多个窗口,这100多个窗口就是由10多个窗口大量复用组合…

sentinel的滑动窗口统计机制就是根据当前时间,获取对应的时间窗口,并更新该时间窗口中的各项统计指标(pass/block/rt等),这些指标被用来进行后续判断,比如限流.降级等:随着时间的推移,当前时间点对应的时间窗口是变化的,这时会涉及到时间窗口的初始化.复用等.可以说,sentinel上的功能所用到的数据几乎都是滑动窗口统计机制来维护和更新的. sentinel 处理流程是基于slot链(ProcessorSlotChain)来完成的,比如限流.熔断等,其中重要的一个slot就是Sta…

Flink会话窗口测试 一.测试结论: 1.会话窗口的间隔时间和水位线作用一样,表示输出现在时间 - 间隔时间之前所有未结算时间的数据,作用类似于水位线,但是和水位线开闭不一样. 2.会话窗口显示的数据是[上一个时间 - 水位线 - 间隔时间+2ms ~ 现在的时间 - 水位线 - 间隔时间+1ms]之间的数据,注意左右都是闭区间. 二.测试数据: 设定: 水位线4s:new BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor[String](Time.seconds…

如果你开发过Win32窗口程序,那么当你看到android代码到处都有的mHandler.sendEmptyMessage和 private final Handler mHandler = new Handler() { @Override public void handleMessage(Message msg) { switch (msg.what) { case MSG_REPORT_PRIMARY_CLIP_CHANGED: reportPrimaryClipChanged(); }…

之前一直用翻滚窗口,每条数据都只属于一个窗口,所有不需要考虑数据需要在多个窗口存的事情. 刚好有个需求,要用到滑动窗口,来翻翻 flink 在滑动窗口中,数据是怎么分配到多个窗口的 一段简单的测试代码: val input = env.addSource(kafkaSource) val stream = input .map(node => { Event(node.get("id").asText(), node.get("createTime").asT…

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…

Flink 作为新一代基于事件流的.真正意义上的流批一体的大数据处理引擎,正在逐渐得到广大开发者们的青睐.就从我自身的视角看,最近也是在数据团队把一些原本由 Flume.SparkStreaming.Storm 编写的流式作业往 Flink 迁移,它们之间的优劣对比本篇暂不讨论. 近期会总结一些 Flink 的使用经验和原理的理解,本篇先谈谈 Flink 中的状态和容错机制,这也是 Flink 核心能力之一,它支撑着 Flink Failover,甚至在较新的版本中,Flink 的 Querya…