先上代码: public class WordCountKeyedState { public static void main(String[] args) throws Exception { StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 初始化测试单词数据流 DataStreamSource<String> lineDS = env.addSource(n

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

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

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

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

之前有小伙伴在群里说:滑动窗口使用触发器让每条数据都触发一次计算 但是他并没有得到预期的结果:每条数据都触发一次计算,输出一条结果,而是每天数据都输出了很多条结果 为什么会这样呢? 写了个小案例,来解释这种情况 为了方便使用自定义的 source 开发数据: class StringSourceFunction extends SourceFunction[String] { var flag = true override def cancel(): Unit = { flag = false

窗口(Window) 本文翻译自文档Windows ----------------------------------- Flink使用窗口的概念,根据element的时间戳或者其他指标,将可能无限的DataStream分割为有限的数据切片(slice).我们在处理无限数据流以及进行聚合element的transformation时需要此种窗口分割. 注意:我们在此文档中讨论的大多是keyed windowing,即window是应用在KeyedStream上的.关键字下的窗口具有一定的优势,

窗口分类 按照驱动类型分类 窗口本身是截取有界数据的一种方式,所以窗口一个非常重要的信息就是"怎样截取数据".换句话说,就是以什么标准来开发和结束数据的截取. 按照驱动类型分类主要分为两类:时间窗口与计数窗口 1.时间窗口 时间窗口以时间点来定义窗口的开始与结束,所以截取出的就是某一段时间的数据,窗口的时间范围都是左闭右开的原则[start,end): 2.计数窗口 计数窗口基于元素的个数来截取数据,到达固定的个数时就触发计算并关闭窗口. 计数窗口相比时间窗口更加简单,我们只需要指定窗

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

Working with State 本文翻译自Streaming Guide/ Fault Tolerance / Working with State ---------------------------------------------------------------------------------------- Flink中所有transformation可能都看上去像是方法(在functional processing术语中),但事实上它们都是有状态的Operator.你可

戳更多文章: 1-Flink入门 2-本地环境搭建&构建第一个Flink应用 3-DataSet API 4-DataSteam API 5-集群部署 6-分布式缓存 7-重启策略 8-Flink中的窗口 9-Flink中的Time Flink时间戳和水印 Broadcast广播变量 FlinkTable&SQL Flink实战项目实时热销排行 Flink写入RedisSink 17-Flink消费Kafka写入Mysql 戳原文: 1-Flink入门 2-本地环境搭建&构建第一个

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.本文主要聚焦于在Flink中如何进行窗口操作,以及程序员如何从window提供的功能中获得最大的收益. 窗口化的Flink程序的一般结构如下,第一个代码段中是分组的流,而第二段是非分组的流.正如我们所见,唯一的区别是分组的stream调用keyBy(…)和window(…),而非分组的stream中window()换成了windowAll(…),这些也将贯穿

数据架构设计领域发生了重大的变化,基于流的处理是变化的核心. 分布式文件系统用来存储不经常更新的数据,他们也是大规模批量计算所以来的数据存储方式. 批处理架构(lambda架构)实现计数的方式:持续摄取数据的管道(flume)每小时创建一个文件,由调度程序安排批处理作业分析最近生成的文件,然后输出计数结果. 该架构缺点:1.组件多,设计管道.调度.作业程序,学习成本.管理成本大 2.修改分析时间周期不方便,涉及工作流调度逻辑 3.实现计数预警功能需要引入流处理系统,流处理做近似计算,批处理做准确

“下一代大数据处理引擎王者” Apache Flink 它既能保证数据一致性“Exactly Once",又能实时快速的处理海量数据.与生俱来的 Watermark 功能让它能对复杂数据乱序场景应对自如,它充分体现了“批”.“流”一体的完美结合同时又代表着“流”.“表”二象性的和谐统一. 两种数据集:无边界数据集(连续不断追加)和有边界数据集 两种执行模式 - 流式传输(Streaming) :只要数据生成,连续执行的处理 - 批处理(Batch):在有限的时间内执行并运行到完整的处理,完成后释

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

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

Flink 学习 https://github.com/zhisheng17/flink-learning 麻烦路过的各位亲给这个项目点个 star,太不易了,写了这么多,算是对我坚持下来的一种鼓励吧! 本项目结构 2019/06/08 新增 Flink 四本电子书籍的 PDF,在 books 目录下: Introduction_to_Apache_Flink_book.pdf 这本书比较薄,处于介绍阶段,国内有这本的翻译书籍 Learning Apache Flink.pdf 这本书比较基础,

Flink对于流处理架构的意义十分重要,Kafka让消息具有了持久化的能力,而处理数据,甚至穿越时间的能力都要靠Flink来完成. 在Streaming-大数据的未来一文中我们知道,对于流式处理最重要的两件事,正确性,时间推理工具.而Flink对两者都有非常好的支持. Flink对于正确性的保证 对于连续的事件流数据,由于我们处理时可能有事件暂未到达,可能导致数据的正确性受到影响,现在采取的普遍做法的通过高延迟的离线计算保证正确性,但是也牺牲了低延迟. Flink的正确性体现在计算窗口的定义符合

1.背景 Apache Flink 和 Apache Storm 是当前业界广泛使用的两个分布式实时计算框架.其中 Apache Storm(以下简称"Storm")在美团点评实时计算业务中已有较为成熟的运用(可参考 Storm 的 可靠性保证测试),有管理平台.常用 API 和相应的文档,大量实时作业基于 Storm 构建.而 Apache Flink(以下简称"Flink")在近期倍受关注,具有高吞吐.低延迟.高可靠和精确计算等 特性,对事件窗口有很好的支持,目