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…

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…

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…

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…

真传一句话,假言万卷书. Flink使用窗口与水印处理乱序问题,使用Latenss处理延迟问题,二者混合使用可以满足很多复杂场景的需求 当Watermark大于窗口结束时间时,会触发窗口内的元素进行计算并缓存起来,随着Watermark增长,当Watermark >窗口结束时间 + Lateness时,触发二次窗口计算并清空缓存,计算时要注意状态值的重复问题…

Flink 学习 https://github.com/zhisheng17/flink-learning 麻烦路过的各位亲给这个项目点个 star,太不易了,写了这么多,算是对我坚持下来的一种鼓励吧! 本项目结构 2019/06/08 新增 Flink 四本电子书籍的 PDF,在 books 目录下: Introduction_to_Apache_Flink_book.pdf 这本书比较薄,处于介绍阶段,国内有这本的翻译书籍 Learning Apache Flink.pdf 这本书比较基础,…

本文翻译自官网: Time Attributes   https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/table/streaming/time_attributes.html Flink Table Api & SQL 翻译目录 Flink能够根据不同的时间概念处理流数据. Process time 是指正在执行相应操作的机器的系统时间(也称为“挂钟时间”). Event time 是指基于附在每行上的时间戳对流数据…

使用flink-1.9.0进行的测试,在不同的并行度下,Flink对事件时间的处理逻辑不同.包括1.1在并行度为1的本地模式分析和1.2在多并行度的本地模式分析两部分.通过理论结合源码进行验证,得到具有说服力的结论. 一.使用并行度为1的本地模式测试 1.1.Flink时间时间窗口代码,使用SocketSource: package com.mengyao.flink.stream.window; import java.text.SimpleDateFormat; import java.ut…

摘要:Apache Flink是为分布式.高性能的流处理应用程序打造的开源流处理框架. 本文分享自华为云社区<[云驻共创]手把手教你玩转Flink流批一体分布式实时处理引擎>,作者: 萌兔之约. Apache Flink是为分布式.高性能的流处理应用程序打造的开源流处理框架.Flink不仅能提供同时支持高吞吐和exactly-once语义的实时计算,还能提供批量数据处理.相较于市面上的其他数据处理引擎,它采用的是基于流计算来模拟批处理. 一.Flink原理及架构 Flink简介 Apache…

新的一年,新的开始,新的习惯,现在开始. 1.简介 Flink是德国一家公司名为dataArtisans的产品,2016年正式被apache提升为顶级项目(地位同spark.storm等开源架构).并且在2016年里,共发布了包括1.0.0版本在内的10个版本,发展速度可想而知.这次学习的是Flink的核心Feature,windows. //dataArtisans官网: http://data-artisans.com/ //apache Flink官网: http://flink.apac…