WindowOperator processElement final Collection<W> elementWindows = windowAssigner.assignWindows( //找出该element被assign的所有windows element.getValue(), element.getTimestamp(), windowAssignerContext); //if element is handled by none of assigned elementWin

真传一句话,假言万卷书. Flink使用窗口与水印处理乱序问题,使用Latenss处理延迟问题,二者混合使用可以满足很多复杂场景的需求 当Watermark大于窗口结束时间时,会触发窗口内的元素进行计算并缓存起来,随着Watermark增长,当Watermark >窗口结束时间 + Lateness时,触发二次窗口计算并清空缓存,计算时要注意状态值的重复问题

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,

[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

第一节 初识 Flink 在数据激增的时代,催生出了一批计算框架.最早期比较流行的有MapReduce,然后有Spark,直到现在越来越多的公司采用Flink处理.Flink相对前两个框架真正做到了高吞吐,低延迟,高性能. 1. Flink 是什么? 1) Flink 的发展历史 在 2010 年至 2014 年间,由柏林工业大学.柏林洪堡大学和哈索普拉特纳研究所联合发起名为"Stratosphere:Information Management on the Cloud"研究项目,该

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:

  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

本文翻译自Pre-defined Timestamp Extractors / Watermark Emitter ------------------------------------------------------------------------------------------ 正如timestamps and watermark handling中所述,Flink提供了抽象类来让开发者赋值自己的时间戳并发送他们自己的Watermark.更具体来说,开发者需要依照不同用例情况来

false false false false EN-US ZH-CN X-NONE /* Style Definitions */ table.MsoNormalTable {mso-style-name:普通表格; mso-tstyle-rowband-size:0; mso-tstyle-colband-size:0; mso-style-noshow:yes; mso-style-priority:99; mso-style-parent:""; mso-padding-alt

本文是翻译作品,作者是Piotr Nowojski和Michael Winters.前者是该方案的实现者. 原文地址是https://data-artisans.com/blog/end-to-end-exactly-once-processing-apache-flink-apache-kafka 2017年12月Apache Flink社区发布了1.4版本.该版本正式引入了一个里程碑式的功能:两阶段提交Sink,即TwoPhaseCommitSinkFunction.该SinkFunctio

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

If you are building a Realtime streaming application, Event Time processing is one of the features that you will have to use sooner or later. Since in most of the real-world use cases messages arrive out-of-order, there should be some way through whi

摘自Apache Flink官网 最早的streaming 架构是storm的lambda架构 分为三个layer batch layer serving layer speed layer 一.在streaming中Flink支持的通知时间 Flink官网写了个了解streaming和各种时间的博客 https://www.oreilly.com/ideas/the-world-beyond-batch-streaming-101#F2 1.Processing time:执行时候的机器系统时

参考: 官网协议介绍:http://kafka.apache.org/protocol.html#The_Messages_Fetch kafka协议兼容性  http://www.cnblogs.com/huxi2b/p/6784795.html 最近在使用flink的时候,在flink的官网对flink-connect-kafka有这样的一个版本对照: Maven Dependency Supported since Consumer and Producer Class name Kafk

聊什么 在<Apache Flink 漫谈系列 - SQL概览>中我们介绍了JOIN算子的语义和基本的使用方式,介绍过程中大家发现Apache Flink在语法语义上是遵循ANSI-SQL标准的,那么再深思一下传统数据库为啥需要有JOIN算子呢?在实现原理上面Apache Flink内部实现和传统数据库有什么区别呢?本篇将详尽的为大家介绍传统数据库为什么需要JOIN算子,以及JOIN算子在Apache Flink中的底层实现原理和在实际使用中的优化! 什么是JOIN 在<Apache F

在讲解windows的众多操作之前,需要讲解一个概念: 源源不断的数据流是无法进行统计工作的,因为数据流没有边界,就无法统计到底有多少数据经过了这个流.也无法统计数据流中的最大值,最小值,平均值,累加值等信息. 如果在数据流上,截取固定大小的一部分,这部分是可以进行统计的. 截取方式主要有两种, 关于window的理论+实践 tumbling-time-window (无重叠数据) 1.红绿灯路口会有汽车通过,一共会有多少汽车通过,无法计算.因为车流源源不断,计算没有边界. 2.统计每15秒钟通

转载自 huxihx,原文链接 [译]Flink + Kafka 0.11端到端精确一次处理语义的实现 本文是翻译作品,作者是Piotr Nowojski和Michael Winters.前者是该方案的实现者. 原文地址是An Overview of End-to-End Exactly-Once Processing in Apache Flink® (with Apache Kafka, too!). 目录 一.Flink应用的EOS二.Flink实现EOS应用三.Flink中实现两阶段提交

Windows是Flink流计算的核心,本文将概括的介绍几种窗口的概念,重点只放在窗口的应用上. 本实验的数据采用自拟电影评分数据(userId, movieId, rating, timestamp),userId和movieId范围分别为1-100和1-200的随机数,rating范围为[0:0.5:5.0]一共10个档位,timestamp为10000-20000之间的随机数,且数据顺序采用timestamp的升序排列.(2.1-2.6节的数据是乱序) 一.窗口(window)的类型 对于

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

干货 | Flink及主流流框架比较 IT刊 百家号17-05-2220:16 引言 随着大数据时代的来临,大数据产品层出不穷.我们最近也对一款业内非常火的大数据产品 - Apache Flink做了调研,今天与大家分享一下.Apache Flink(以下简称flink) 是一个旨在提供‘一站式’ 的分布式开源数据处理框架.是不是听起来很像spark?没错,两者都希望提供一个统一功能的计算平台给用户.虽然目标非常类似,但是flink在实现上和spark存在着很大的区别,flink是一个面向流的处

Apache Calcite是什么东东 Apache Calcite面向Hadoop新的sql引擎,它提供了标准的SQL语言.多种查询优化和连接各种数据源的能力.除此之外,Calcite还提供了OLAP和流处理的查询引擎.它2013年成为了Apache孵化项目以来,在Hadoop中越来越引人注目,并被众多项目集成.比如Flink/Storm/Drill/Phoenix都依赖它做sql解析和优化. Flink 结合 Calcite Flink Table API&SQL 为流式数据和静态数据的关系