flink 触发器 触发器确定窗口(由窗口分配程序形成)何时准备由窗口函数处理.每个WindowAssigner都带有一个默认触发器. 如果默认触发器不适合需求,我们就需要自定义触发器. 主要方法 触发器接口有五种方法,允许触发器对不同的事件作出反应 onElement()添加到每个窗口的元素都会调用此方法. onEventTime()当注册的事件时间计时器触发时,将调用此方法. onProcessingTime()当注册的处理时间计时器触发时,将调用此方法. onMerge()与有状态触发器相…

import org.apache.flink.api.common.state.ReducingState; import org.apache.flink.api.common.state.ReducingStateDescriptor; import org.apache.flink.api.common.typeutils.base.LongSerializer; import org.apache.flink.api.common.typeutils.base.IntSerialize…

zabbix中监控项仅负责收集数据,而通常收集数据的目的还包括在某指标对应的数据超出合理范围时给相关人员发送告警信息,"触发器"正式 用于为监控项所收集的数据定义阈值,每一个触发器仅能管理至一个监控项,但是可以为一个监控项同时使用多个触发器;意思就是,为一个监控项定义多个具有不同阈值的触发器,可以实现不同级别的报警.一个触发器由一个表达式构成,它定义了监控项所采集的数据的一个阈值,一旦某次采集的数据超出了触发器定义的阈值,触发器状态将会转为"problem";而当采…

Flink自定义Sink Flink 自定义Sink,把socket数据流数据转换成对象写入到mysql存储. #创建Student类 public class Student { private int id; private String name; private int age; @Override public String toString() { return "Student{" + "id=" + id + ", name='"…

--------20190905更新------- 沙雕了,可以用  JSONKeyValueDeserializationSchema,接收ObjectNode的数据,如果有key,会放在ObjectNode中 if (record.key() != null) { node.set("key", mapper.readValue(record.key(), JsonNode.class)); } if (record.value() != null) { node.set(&quo…

一.Source 代码地址:https://gitee.com/nltxwz_xxd/abc_bigdata 1.1.flink内置数据源 1.基于文件 env.readTextFile("file://path") env.readFile(inputFormat, "file://path"); 2.基于socket数据源 env.socketTextStream("localhost", 6666, '\n') 3. 基于Collectio…

Zabbix触发器的语法如下: {<server>:<key>.<function>(<parameter>)}<operator><constant> 用Template App Zabbix Agent模板中的主机ping监控的触发器来进行说明: {Template App Zabbix Agent:agent. <server> Template App Zabbix Agent 即监控模板 <key>…

给某一主机创建触发器 触发器属性,其中centos是主机名,也就是你监控的那台主机的名字,可以点击bp2,查看该主机的hostname 检测该触发器 在该主机下可以看到刚创建的触发器 最后我们给该主机使用该触发器给主机添加一个动作,触发后的操作就是给管理员发送邮件.邮件送达,因为我的主机已经开启一个多小时了,告警成功…

Flink 中窗口是很重要的一个功能,而窗口又经常配合触发器一起使用. Flink 自带的触发器大概有: CountTrigger: 指定条数触发 ContinuousEventTimeTrigger:指定事件时间触发 ContinuousProcessingTimeTrigger:指定处理时间触发 ProcessingTimeTrigger: 默认触发器,窗口结束触发 EventTimeTrigger: 默认处理时间触发器,窗口结束触发 NeverTrigger:全局窗口触发器,不触发 但是没…

一.背景说明 在Flink中对流数据进行去重计算是常有操作,如流量域对独立访客之类的统计,去重思路一般有三个: 基于Hashset来实现去重 数据存在内存,容量小,服务重启会丢失. 使用状态编程ValueState/MapState实现去重 常用方式,可以使用内存/文件系统/RocksDB作为状态后端存储. 结合Redis使用布隆过滤器实现去重 适用对上亿数据量进行去重实现,占用资源少效率高,有小概率误判. 这里以自定义布隆过滤器的方式,实现Flink窗口计算中独立访客的统计,数据集样例如下:…