Windows是处理无线数据流的核心,它将流分割成有限大小的桶(buckets),并在其上执行各种计算. 窗口化的Flink程序的结构通常如下,有分组流(keyed streams)和无分组流(non-keyed streams)两种.两者的不同之处在于,分组流中调用了keyBy(...)方法,无分组流中使用windowAll(...)替代分组流中的window(...)方法. Window生命周期 当属于一个窗口的第一个元素到达时,这个窗口被创建,当时间(event or processing…

此文已由作者岳猛授权网易云社区发布. 欢迎访问网易云社区,了解更多网易技术产品运营经验. 问题 window是解决流计算中的什么问题? 怎么划分window?有哪几种window?window与时间属性之间的关系? window里面的数据何时被计算? window 何时被清除? 第一个问题 window是解决流计算中的什么问题? 熟悉google dataflow模型的同学应该清楚,流计算被抽象成四个问题,what,where,when,how? 那么window解决的是where,也就是将无界…

Flink 序列化机制 https://t.zsxq.com/JaQfeMf 博客 1.Flink 从0到1学习 -- Apache Flink 介绍 2.Flink 从0到1学习 -- Mac 上搭建 Flink 1.6.0 环境并构建运行简单程序入门 3.Flink 从0到1学习 -- Flink 配置文件详解 4.Flink 从0到1学习 -- Data Source 介绍 5.Flink 从0到1学习 -- 如何自定义 Data Source ? 6.Flink 从0到1学习 -- Da…

前言 你好! 我是一只修仙的猿,欢迎阅读我的文章. Window,读者可能更多的认识是windows系统的窗口.在windows系统上,我们可以多个窗口同时运行,每个窗口代表着一个应用程序.但在安卓上貌似并没有这个东西,但读者可以马上想到,不是有小窗口模式吗,像米UI最新的系统,不就是可以随意创建一个小窗口,然后两个应用同时操作?是的,那是属于android中,window的一种表现方式.但是手机屏幕终究不能和电脑相比,因为屏幕太小了,小到只能操作一款应用,多个窗口就显得非常不习惯,所以Andr…

前言 很高兴遇见你~ 欢迎阅读我的文章 这篇文章讲解关于window token的问题,同时也是Context机制和Window机制这两篇文章的一个补充.如果你对Android的Window机制和Context机制目前位了解过,强烈建议你先阅读前面两篇文章,可以帮助理解整个源码的解析过程以及对token的理解.同时文章涉及到Activty启动流程源码,读者可先阅读Activity启动流程这篇文章.文章涉及到这些方面的内容默认读者已经阅读且了解,不会对这方面的内容过多阐述,如果遇到一些内容不理解,…

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…

Window: 在Streaming中,数据是无限且连续的,我们不可能等所有数据都到才进行处理,我们可以来一个就处理一下,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. 窗口可以是时间和事件驱动的,窗口有翻滚窗口(Tumbling Window,无重叠),滚动窗口(Sliding Window,有重叠),和会话窗口(Session Window,活动间隙).raw…

Flink 中可以使用一套 API 完成对有界数据集以及无界数据的统一处理,而无界数据集的处理一般会伴随着对某些固定时间间隔的数据聚合处理.比如:每五分钟统计一次系统活跃用户.每十秒更新热搜榜单等等 这些需求在 Flink 中都由 Window 提供支持,Window 本质上就是借助状态后端缓存着一定时间段内的数据,然后在达到某些条件时触发对这些缓存数据的聚合计算,输出外部系统. 实际上,有的时候对于一些实时性要求不高的.下游系统无法负载实时输出的场景,也会通过窗口做一个聚合,然后再输出下游系统…

  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…

https://docs.wso2.com/display/CEP400/SiddhiQL+Guide+3.0#SiddhiQLGuide3.0-Window https://docs.wso2.com/display/CEP400/Inbuilt+Windows#InbuiltWindows http://wso2.com/library/articles/2013/06/understanding-siddhi-powers-wso2-cep-2x/ https://docs.wso2.co…

Tumbing Windows:滚动窗口,窗口之间时间点不重叠.它是按照固定的时间,或固定的事件个数划分的,分别可以叫做滚动时间窗口和滚动事件窗口.Sliding Windows:滑动窗口,窗口之间时间点存在重叠.对于某些应用,它们需要的时间是不间断的,需要平滑的进行窗口聚合. 例如,可以每30s记算一次最近1分钟用户所购买的商品数量的总数,这个就是时间滑动窗口:或者每10个客户点击购买,然后就计算一下最近100个客户购买的商品的总和,这个就是事件滑动窗口.Session Windows:会话窗…

Watermartks是通过additional的时间戳来控制窗口激活的时间,allowedLateness来控制窗口的销毁时间.   注: 因为此特性包括官方文档在1.3-1.5版本均未做改变,所以此处使用1.5版的文档       在EventTime的情况下,          1. 一条记录的事件时间来控制此条记录属于哪一个窗口,Watermarks来控制这个窗口什么时候激活.     2. 假如一个窗口时间为00:00:00-00:00:05,Watermarks为5秒,那么当flin…

window是处理数据的核心.按需选择你需要的窗口类型后,它会将传入的原始数据流切分成多个buckets,所有计算都在window中进行. flink本身提供的实例程序TopSpeedWindowing.java import org.apache.flink.api.common.functions.RichMapFunction; import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple4; import org.apache.flink.api.java.u…

本文翻译自flink官网:https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/stream/operators/windows.html Windows是处理无限流的核心.Windows将流分成有限大小的“存储桶”,我们可以在其上应用计算.本文档重点介绍如何在Flink中执行窗口,以及程序员如何从其提供的功能中获得最大收益. 窗口式Flink程序的一般结构如下所示.第一个段指的是键控流,第二个段指的是非键控流.正如我们所…

Flink的Fault Tolerance,是在在Chandy Lamport Algorithm的基础上扩展实现了一套分布式Checkpointing机制,这个机制在论文"Lightweight Asynchronous Snapshots for Distributed Dataflows"中进行了详尽的描述. 1.State 所谓的Distributed Snapshot,就是为了保存分布式系统的State,那么首先我们需要定义清楚什么是分布式系统的State.考虑到上述分布式模…

Flink流处理时间方式 EventTime 时间发生的时间,例如:点击网站上的某个链接的时间 IngestionTime 某个Flink节点的source operator接收到数据的时间,例如:某个source消费到kafka中的数据 ProcessingTime 某个Flink节点执行某个operation的时间,例如:timeWindow接收到数据的时间     设置Flink流处理的时间类型 env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteris…

checkpoint是Flink容错的核心机制.它可以定期地将各个Operator处理的数据进行快照存储( Snapshot ).如果Flink程序出现宕机,可以重新从这些快照中恢复数据. 1. checkpoint coordinator(协调器)线程周期生成 barrier (栅栏),发送给每一个source 2. source将当前的状态进行snapshot(可以保存到HDFS) 3. source向coordinator确认snapshot已经完成 4. source继续向下游trans…

简介 Apache Flink提供了一种容错机制,可以持续恢复数据流应用程序的状态. 该机制确保即使出现故障,经过恢复,程序的状态也会回到以前的状态. Flink 主持 at least once 语义 和 exactly once 语义 Flink 通过定期地做 checkpoint 来实现容错 和 恢复, 容错机制不断地生成数据流的快照, 而不会对性能产生太大的影响. 流应用程序的状态存储在一个可配置的地方(例如主节点或HDFS) 如果出现车程序故障(由于机器.网络或软件故障), Flink…

Watermark作用 在解释storm的window之前先说明一下watermark原理. Watermark中文翻译为水位线更为恰当. 顺序的数据从源头开始发送到到操作,中间过程肯定会出现数据乱序情况,比如网络原因,数据并发发送等.如何区分乱序的数据和正常的数据,就引申出了watermark. Watermark是每一个时间窗口的下限,意思是说当watermark大于了窗口截止时间,那么该窗口就应该被关闭.而watermar也会随着时间窗口的变化不断更新自己. 参考下图,列举了几个关键的术语…

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…

[源码分析] 从源码入手看 Flink Watermark 之传播过程 0x00 摘要 本文将通过源码分析,带领大家熟悉Flink Watermark 之传播过程,顺便也可以对Flink整体逻辑有一个大致把握. 0x01 总述 从静态角度讲,watermarks是实现流式计算的核心概念:从动态角度说,watermarks贯穿整个流处理程序.所以为了讲解watermarks的传播,需要对flink的很多模块/概念进行了解,涉及几乎各个阶段.我首先会讲解相关概念,然后会根据一个实例代码从以下几部分来…

[白话解析] Flink的Watermark机制 0x00 摘要 对于Flink来说,Watermark是个很难绕过去的概念.本文将从整体的思路上来说,运用感性直觉的思考来帮大家梳理Watermark概念. 0x01 问题 关于Watermark,很容易产生几个问题 Flink 流处理应用中,常见的处理需求/应对方案是什么? Watermark究竟应该翻译成水印还是水位线? Watermark本质是什么? Watermark是如何解决问题? 下面我们就来简要解答这些问题以给大家一个大致概念,在后…

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:…

数据流容错机制 该文档翻译自Data Streaming Fault Tolerance,文档描述flink在流式数据流图上的容错机制. ------------------------------------------------------------------------------------------------- 一.介绍 flink提供了可以一致地恢复数据流应用的状态的容错机制,该机制保证即使在错误发生后,反射回数据流记录的程序的状态操作最终仅执行一次.值得注意的是,该保证可…

Apache Flink提供了一种容错机制,可以持续恢复数据流应用程序的状态.该机制确保即使出现故障,程序的状态最终也会反映来自数据流的每条记录(只有一次). 从容错和消息处理的语义上(at least once, exactly once),Flink引入了state和checkpoint. state一般指一个具体的task/operator的状态.而checkpoint则表示了一个Flink Job,在一个特定时刻的一份全局状态快照,即包含了所有task/operator的状态. Flin…

[源码解析] 从TimeoutException看Flink的心跳机制 目录 [源码解析] 从TimeoutException看Flink的心跳机制 0x00 摘要 0x01 缘由 0x02 背景概念 2.1 四大模块 2.2 Akka 2.3 RPC机制 2.3.1 RpcEndpoint:RPC的基类 RpcService:RPC服务提供者 RpcGateway:RPC调用的网关 2.4 常见心跳机制 0x03 Flink心跳机制 3.1 代码和机制 3.2 静态架构 3.2.1 Heart…

http://ifeve.com/flink-quick-start/ http://vinoyang.com/2016/05/02/flink-concepts/ http://wuchong.me/blog/2016/05/09/flink-internals-understanding-execution-resources/ 并行数据流 程序在Flink内部的执行具有并行.分布式的特性.stream被分割成stream partition,operator被分割成operator sub…

http://ictlabs-summer-school.sics.se/2015/slides/flink-advanced.pdf http://henning.kropponline.de/2015/10/18/10-resources-for-deep-dive-into-apache-flink/ https://www.slideshare.net/stephanewen1/continuous-processing-with-apache-flink-strata-london-2…

前言 目前有许多数据分析的场景从批处理到流处理的演变, 虽然可以将批处理作为流处理的特殊情况来处理,但是分析无穷集的流数据通常需要思维方式的转变并且具有其自己的术语(例如,"windowing(窗口化)"."at-least-once(至少一次)"."exactly-once(只有一次)" ). 对于刚刚接触流处理的人来说,这种转变和新术语可能会非常混乱. Apache Flink 是一个为生产环境而生的流处理器,具有易于使用的 API,可以用于…

从flink的官方文档,我们知道flink的编程模型分为四层,sql层是最高层的api,Table api是中间层,DataStream/DataSet Api 是核心,stateful Streaming process层是底层实现. 其中, flink dataset api使用及原理 介绍了DataSet Api flink DataStream API使用及原理介绍了DataStream Api flink中的时间戳如何使用?---Watermark使用及原理 介绍了底层实现的基础Wat…