Flink Window机制范例实录: 什么是Window?有哪些用途? 1.window又可以分为基于时间(Time-based)的window 2.基于数量(Count-based)的window. Flink DataStream API提供了Time和Count的window,同时增加了基于Session的window. 同时,由于某些特殊的需要,DataStream API也提供了定制化的window操作,供用户自定义window. 下面,主要介绍Time-Based window以及…

前言 Flink 是流式的.实时的 计算引擎 上面一句话就有两个概念,一个是流式,一个是实时. 流式:就是数据源源不断的流进来,也就是数据没有边界,但是我们计算的时候必须在一个有边界的范围内进行,所以这里面就有一个问题,边界怎么确定? 无非就两种方式,根据时间段或者数据量进行确定,根据时间段就是每隔多长时间就划分一个边界,根据数据量就是每来多少条数据划分一个边界,Flink 中就是这么划分边界的,本文会详细讲解. 实时:就是数据发送过来之后立马就进行相关的计算,然后将结果输出.这里的计算有两种:…

本文翻译自官网:Detecting Patterns in Tables Beta  https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/table/streaming/match_recognize.html Flink Table Api & SQL 翻译目录 搜索一组事件模式是一种常见的用例,尤其是在数据流的情况下.Flink带有一个复杂的事件处理(CEP)库 ,该库允许在事件流中进行模式检测.此外,Flink的S…

本文根据 Apache Flink 系列直播课程整理而成,由 Apache Flink PMC,阿里巴巴高级技术专家 孙金城 分享.重点为大家介绍 Flink Python API 的现状及未来规划,主要内容包括:Apache Flink Python API 的前世今生和未来发展:Apache Flink Python API 架构及开发环境搭建:Apache Flink Python API 核心算子介绍及应用. 一.Apache Flink Python API 的前世今生和未来发展 1.…

窗口 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,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. 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 Batc…

本文翻译自官网 :  Joins in Continuous Queries   https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/table/streaming/joins.html Flink Table Api & SQL 翻译目录 Join 是批量数据处理中连接两个关系行的常见且易于理解的操作.但是,动态表上的 join 语义不那么明显,甚至令人困惑. 因此,有一些方法可以使 Table API或SQL实际执行…

package com.chenxiang.flink.demo; import java.io.IOException; import java.net.ServerSocket; import java.net.Socket; import java.util.Scanner; /** * @author 闪电侠 */ public class IOServer { public static void main(String[] args) throws Exception { Serve…

一.Flink中的window 1,window简述  window 是一种切割无限数据为有限块进行处理的手段.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. 2,window类型 window可分为CountWindow和TimeWindow两类:CountWindow:按照指定的数据条数生成一个 Window,与时间无关:TimeWindow:按照时间生成 Window. a)滚动窗口 将数…

一.Time 在Flink的流式处理中,会涉及到时间的不同概念 Event Time(事件时间):是事件创建的时间.它通常由事件中的时间戳描述,例如采集的日志数据中,每一条日志都会记录自己的生成时间,Flink通过时间戳分配器访问事件时间戳 Ingestion Time(采集时间):是数据进入Flink的时间 Processing Time(处理时间):是每一个执行基于时间操作的算子的本地系统时间,与机器相关,默认的时间属性就是Processing Time. 例如一条日志进入Flink的时间为…

本文翻译自官网:Use Hive connector in scala shell  https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/table/hive/scala_shell_hive.html Flink Table Api & SQL 翻译目录 Flink Scala Shell 是尝试 flink 的便捷方法. 您也可以在 scala shell 中使用 hive,而不是在pom文件中指定 hive 依赖关…