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

Flink系列文章 第01讲:Flink 的应用场景和架构模型 第02讲:Flink 入门程序 WordCount 和 SQL 实现 第03讲:Flink 的编程模型与其他框架比较 第04讲:Flink 常用的 DataSet 和 DataStream API 第05讲:Flink SQL & Table 编程和案例 第06讲:Flink 集群安装部署和 HA 配置 第07讲:Flink 常见核心概念分析 第08讲:Flink 窗口.时间和水印 第09讲:Flink 状态与容错 本课时主要介绍

我们先来以滚动时间窗口为例,来看一下窗口的几个时间参数与Flink流处理系统时间特性的关系. 获取窗口开始时间Flink源代码 获取窗口的开始时间为以下代码: org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow /** * Method to get the window start for a timestamp. * * @param timestamp epoch millisecond to get the window

生成Timestamp和Watermark 的三个重载方法介绍可参见上一篇博客: Flink assignAscendingTimestamps 生成水印的三个重载方法 之前想研究下Flink是怎么处理乱序的数据,看了相关的源码,加上测试,发现得到了与预期完全不相同的结果. 预期是:乱序到达的数据,flink可以基于数据的事件时间,自动整理数据,依次计算输出 结果是:在assignTimestampsAndWatermarks(assigner: AssignerWithPeriodicWate

3. 事件-时间(Event-Time)处理 在“时间语义”中,我们强调了在流处理应用中时间语义的重要性,并解释了处理时间与事件时间的不同点.处理时间较好理解,因为它基于本地机器的时间,它产生的是有点任意的.不一致的.以及无法复现的结果.而事件时间的语义产生的是可复现的.一致性的结果,它对于很多流处理场景是一个硬性的要求.然而,相对于处理时间语义,事件时间语义应用需要额外的配置,并且引入了更多的系统内部构件. Flink为常见的event-time处理操作提供了直观.并易于使用的原型.同时也提供

Flink流处理的时间窗口 对于流处理系统来说,流入的消息是无限的,所以对于聚合或是连接等操作,流处理系统需要对流入的消息进行分段,然后基于每一段数据进行聚合或是连接等操作. 消息的分段即称为窗口,流处理系统支持的窗口有很多类型,最常见的就是时间窗口,基于时间间隔对消息进行分段处理.本节主要介绍Flink流处理系统支持的各种时间窗口. 对于目前大部分流处理系统来说,时间窗口一般是根据Task所在节点的本地时钟来进行切分,这种方式实现起来比较容易,不会阻塞消息处理.但是可能无法满足某些应用的要求,

推荐阅读:1,StructuredStreaming简介 使用Structured Streaming基于事件时间的滑动窗口的聚合操作是很简单的,很像分组聚合.在一个分组聚合操作中,聚合值被唯一保存在用户指定的列中.在基于窗口的聚合的情况下,对于行的事件时间的每个窗口,维护聚合值. 如前面的例子,我们运行wordcount操作,希望以10min窗口计算,每五分钟滑动一次窗口.也即,12:00 - 12:10, 12:05 - 12:15, 12:10 - 12:20 这些十分钟窗口中进行单词统计

事件时间和水印诞生的背景 在实际的流式计算中数据到来的顺序对计算结果的正确性有至关重要的影响 比如:某数据源中的某些数据由于某种原因(如:网络原因,外部存储自身原因)会有2秒的延时,也就是在实际时间的第1秒产生的数据有可能在第3秒中产生的数据之后到来. 假设在一个5秒的滚动窗口中,有一个EventTime是 9秒的数据,在第11秒时候到来了. 图示: 那么对于一个Count聚合的Tumble(5s)的window,上面的情况如何处理才能window3=3,window2=3 呢? 时间类型 Fl

目录 Flink的窗口机制 1.窗口概述 2.窗口分类 基于时间的窗口 滚动窗口(Tumbling Windows) 滑动窗口(Sliding Windows) 会话窗口(Session Windows) 全局窗口(Global Windows) 基于元素个数的窗口 滚动窗口 滑动窗口 3.窗口函数 ReduceFunction(增量聚合函数) AggregateFunction(增量聚合函数) ProcessWindowFunction(全窗口函数) 4.Key和No Key的窗口区别 Fli

一.为什么需要 window ? 在流处理应用中,数据是连续不断的,即数据是没有边界的,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. 流上的聚合需要由 window 来划定范围,比如 "计算过去的5分钟" ,或者 "最后100个元素的和" . windo

原文地址: 大数据计算引擎之Flink Flink CEP复杂事件编程 复杂事件编程(CEP)是一种基于流处理的技术,将系统数据看作不同类型的事件,通过分析事件之间的关系,建立不同的时事件系序列库,并利用过滤.关联.聚合等技术,最终有简单事件产生高级事件,并通过模式规则的方式对重要信息进行跟踪和分析,从实时数据中心发掘有价值的信息.复杂事件处理主要应用于防范网络欺诈.设备故障检测.风险规避和智能营销等领域.目前主流的CEP工具具有Esper,Jboss Drools和上夜班的MicroSoft

(一)BOM:Browser Object Model(浏览器对象模型)页面上所有的变量都是window的属性 一.方法:1. open(,)打开一个新窗口(页面)一参为页面地址url,二参为打开方式如果url为空,默认打开一个空白页面如果打开方式为空,默认打开新窗口方式打开返回值:发挥新打开的窗口的window对象 2. close(,)关闭窗口,前边对象是谁关闭谁兼容:(1)火狐ff:默认无法关闭(2)Chorme:默认直接关闭(3)ie:询问用户可以关闭在本窗口中通过js方法打开的新窗口

别在MFC了,先分析下,上图 我们以左上角为坐标原点,用position_width和position_height来保存当前显示坐标. 根据msdn说明,滚动条默认情况下的值在0~100之间. 根据图可以知道positon_width的活动范围是0到canvas_width-screen-width,另一边类似. 所以有恒等式1:position_width/(canvas_width-screen_width) = hb_pos/100,其中hb_pos是水平方向滚动条当前值. 滚动块长度公

窗口尺寸: 可视区的尺寸 document.documentElement.clientWidth document.documentElement.clientHeight 滚动距离 document.documentElement.scrollTop[scrollLeft] //除了谷歌之外的浏览器解析 document.body.scrollTop[scrollLeft] //谷歌解析 内容宽高 obj.scrollHeight[scrollWidth] 文档宽高 document.doc

滚动条组件(TScrollBar)此组件是一个Windows滚动条,用于滚动窗口.组件内容.许多控制有滚动条属性,它们把滚动条作为自己的一部分,对于没有完整滚动条的控制,TScrollBar组件提供了一个附加的功能,运用它可以使某些控制的内容易于操作. 1.TScrollBar组件的典型用法 一般情况下,滚动条是自动加入的,例如前面讲的列表框,当项目不能完全显示时,列表框将自动加上滚动条.当用户操作滚动条时,列表自动滚动. 如果想自己操纵窗口滚动,就要用到TScrollBar组件,当用户在滚动条

处理监控系统的时候遇到问题,在MainWidget中创建多个子Widget的时候,原意是想鼠标点击先让MainWidget截获处理后再分派给子Widget去处理,但调试后发现如果子Widget重新实现了事件方法,就直接处理掉事件了,没有进到MainWidget的处理方法中去,如果子Widget没有accept或ignore该事件,则该事件就会被传递给其父亲,在子Widget存在accept或ignore事件的时候,想要经过一下MainWidget的处理方法,就得用到事件处理器,因此网上找了一下,

Flink会话窗口测试 一.测试结论: 1.会话窗口的间隔时间和水位线作用一样,表示输出现在时间 - 间隔时间之前所有未结算时间的数据,作用类似于水位线,但是和水位线开闭不一样. 2.会话窗口显示的数据是[上一个时间 - 水位线 - 间隔时间+2ms ~ 现在的时间 - 水位线 - 间隔时间+1ms]之间的数据,注意左右都是闭区间. 二.测试数据: 设定: 水位线4s:new BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor[String](Time.seconds

之前一直用翻滚窗口,每条数据都只属于一个窗口,所有不需要考虑数据需要在多个窗口存的事情. 刚好有个需求,要用到滑动窗口,来翻翻 flink 在滑动窗口中,数据是怎么分配到多个窗口的 一段简单的测试代码: val input = env.addSource(kafkaSource) val stream = input .map(node => { Event(node.get("id").asText(), node.get("createTime").asT

滚动条事件 // 实时监听元素的滚动事件 $(window).scroll(function(){ ... }); $(window).scrollLefft(); // 获取滚动条位置 $(window).scrollTop(); $(window).scrollTop(200); // 设置滚动条的位置 浏览器窗口事件 // 实时监听浏览器窗口变化事件 $(window).resize(function(){ ... }); $(window).height(); //浏览器当下窗口可视区域

这是Live555源码阅读的第一部分,包括了时间类,延时队列类,处理程序描述类,哈希表类这四个大类. 这里是时间相关类的第三个部分,也是最后一个部分. EventTime 事件时间类 这个类和DelayInterval类的是类似的,就是其构造函数默认参数是0. class EventTime: public Timeval { public: EventTime(unsigned secondsSinceEpoch = 0, unsigned usecondsSinceEpoch = 0) //