org.apache.flink.streaming.api.windowing.triggers;   Trigger public abstract class Trigger<T, W extends Window> implements Serializable { /** * Called for every element that gets added to a pane. The result of this will determine * whether the pane…

序 工作中用Flink做批量和流式处理有段时间了,感觉只看Flink文档是对Flink ProgramRuntime的细节描述不是很多, 程序员还是看代码最简单和有效.所以想写点东西,记录一下,如果能对别人有所帮助,善莫大焉. 说一下我的工作,在一个项目里我们在Flink-SQL基础上构建了一个SQL Engine, 使懂SQL非技术人员能够使用SQL代替程序员直接实现Application, 然后在此基础上在加上一些拖拽的界面,使不懂SQL非技术人员 利用拖拽实现批量或流式数据处理的Appli…

一.flink架构 1.1.集群模型和角色 如上图所示:当 Flink 集群启动后,首先会启动一个 JobManger 和一个或多个的 TaskManager.由 Client 提交任务给 JobManager,JobManager 再调度任务到各个 TaskManager 去执行,然后 TaskManager 将心跳和统计信息汇报 给 JobManager.TaskManager 之间以流的形式进行数据的传输.上述三者均为独立的 JVM 进程. Client 为提交 Job 的客户端,可以是运…

转自:https://www.jianshu.com/p/3598f23031e6 简介 Flink运行时主要角色有两个:JobManager和TaskManager,无论是standalone集群,flink on yarn都是要启动这两个角色.JobManager主要是负责接受客户端的job,调度job,协调checkpoint等.TaskManager执行具体的Task.TaskManager为了对资源进行隔离和增加允许的task数,引入了slot的概念,这个slot对资源的隔离仅仅是对内…

1.JQuery: jQuery是一个快速.简洁的JavaScript框架,是继Prototype之后又一个优秀的JavaScript代码库(或JavaScript框架).jQuery设计 的宗旨是“write Less,Do More”,即倡导写更少的代码,做更多的事情.它封装JavaScript常用的功能代码,提供一种简便的JavaScript设计模式,优化HTML文档操作.事件处理.动画设计和Ajax交互. jQuery的核心特性可以总结为:具有独特的链式语法和短小清晰的多功能接口:具有高…

一.flink介绍  Apache Flink是一个分布式大数据处理引擎,可对有界数据流和无界数据流进行有状态计算. 可部署在各种集群环境,对各种大小的数据规模进行快速计算. 1.1.有界数据流和无界数据流 1.无界流有一个开始但没有定义的结束.它们不会在生成时终止并提供数据.必须持续处理无界流,即必须在摄 取事件后立即处理事件.无法等待所有输入数据到达,因为输入是无界的,并且在任何时间点都不会完成.处理无界数据通常要求以特定顺序(例如事件发生的顺序)摄取事件.  2.有界流具有定义的开始和结束…

  参考, http://wuchong.me/blog/2016/05/25/flink-internals-window-mechanism/ http://wuchong.me/blog/2016/06/06/flink-internals-session-window/    WindowOperator window operator通过WindowAssigner和Trigger来实现它的逻辑 当一个element到达时,通过KeySelector先assign一个key,并且通过W…

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…

Flink 的流数据 API 编程指南 Flink 的流数据处理程序是常规的程序 ,通过再流数据上,实现了各种转换 (比如 过滤, 更新中间状态, 定义窗口, 聚合).流数据可以来之多种数据源 (比如, 消息队列, socket 流, 文件). 通过sink组件落地流计算的最终结果,比如可以把数据落地文件系统,标准输出流比如命令行界面, Flink 的程序可以运行在多种上下文环境 ,可以单独只是Flink api,也可以嵌入其他程序. execution可以运行在本地的 JVM里, 也可以 运行…

使用方式, dataStream.coGroup(otherStream) .where(0).equalTo(1) .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(3))) .apply (new CoGroupFunction () {...});   可以看到coGroup只是产生CoGroupedStreams public <T2> CoGroupedStreams<T, T2> coGroup(DataStream<…