最近天气时好时坏，忽冷忽热，感冒的人有点多，注意防寒保暖。笔者讲解 Apache Flink 培训系列课程已经有一段时间了，一些读者反馈完成了所有实验并应用到生产实际案例，这真的非常棒，学有所成。笔者今天继续讲解 Apache Flink 培训系列课程中的 Window 生态的内容。Window 引入打开窗，让春风驻进。哦，不，是打开窗，让 Flink 驻进。对 Flink 有所了解的读者应该都知
Seata（Simple Extensible Autonomous Transaction Architecture）是由阿里巴巴开源的一个分布式事务解决方案，旨在解决微服务架构中的分布式事务问题，确保数据的一致性和可靠性。以下是对 Seata 技术的详细总结。概述 Seata：是一个简单、易用、高性能的分布式事务解决方案，由阿里巴巴开源。 主要用于解决微服务架构中的分布式事务问题，确保数据的一
目录1. 增量聚合函数（incremental aggregation functions）（1）归约函数（ReduceFunction）（2）聚合函数（AggregateFunction）2. 全窗口函数（full window functions）（1）窗口函数（WindowFunction）（2）处理窗口函数（ProcessWindowFunction）3. 增量聚合和全窗口函数的结合使用4
窗口在处理数据前，会对数据做分流，有两种控制流的方式，按照数据流划分：Keyed和Non-Keyed WindowsKeyed Windows：就是有按照某个字段分组的数据流使用的窗口，可以理解为按照原始数据流中的某个key进行分类，拥有同一个key值的数据流将为进入同一个window，多个窗口并行的逻辑流。stream
.keyBy(...) // 是
FlinkSQL窗口概念：FlinkSQL窗口有三种表现形式，分别为滚动窗口，滑动窗口，会话窗口三种形式，下面具体介绍一下三种窗口使用方法。滚动窗口：窗口有固定大小，窗口不会叠加 滑动窗口：窗口有固定大小，窗口会叠加 会话窗口：窗口无固定大小，根据数据到来的情况自动划分窗口大小，窗口不会叠加滚动窗口：滚动窗口的特点是：有固定大小，窗口中的数据不会重叠，如下图所示。 滚动窗口的语法：slideSiz
Window的作用： Window是无限流上的一种核心机制，可以将流按照用户指定的策略分隔为一个个有限大小的窗口，然后对窗口中的数据进行聚合或者一些复杂计算的操作，例如统计最近5分钟某网站的点击数。 在流式计算领域，Window概念具有通用性，并非是Flink特有的机制。 Window中的一些概念：先再来回顾下Fli
1.表值聚合函数概念自定义表值聚合函数（UDTAGG）可以把一个表（一行或者多行，每行有一列或者多列）聚合成另一张表，结果中可以有多行多列。理解：假设有一个饮料的表，这个表有 3 列，分别是 id、name 和 price，一共有 5 行。假设你需要找到价格最高的两个饮料，类似于 top2() 表值聚合函数。你需要遍历所有 5 行数据，结果是有 2 行数据的一个表。2.表值聚合函数实现表值聚合函数
FlinkSQL窗口概念：FlinkSQL窗口有三种表现形式，分别为滚动窗口，滑动窗口，会话窗口三种形式，下面具体介绍一下三种窗口使用方法。滚动窗口：窗口有固定大小，窗口不会叠加 滑动窗口：窗口有固定大小，窗口会叠加 会话窗口：窗口无固定大小，根据数据到来的情况自动划分窗口大小，窗口不会叠加滚动窗口：滚动窗口的特点是：有固定大小，窗口中的数据不会重叠，如下图所示。 滚动窗口的语法：slideSiz
欢迎访问我的GitHub这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)：https://github.com/zq2599/blog_demosFlink处理函数实战系列链接
深入了解ProcessFunction的状态操作(Flink-1.10)；
ProcessFunction；
KeyedProcessFunction类；
ProcessAllWindowFunction(窗口处理)；
CoP
Window JoinBatch StreamingA window join adds the dimension of time into the join criteria themselves. In doing so, the window join joins the elements of two streams that share a common key and are in
1、Window1.1 Window 概述 streaming 流式计算是一种被设计用于处理无限数据集的数据处理引擎，而无限数据集是指一种不断增长的本质上无限的数据集，而 window 是一种切割无限数据为有限块进行处理的手段。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。1.2 Win
关于flink中的窗口基本概念请自行百度，本文主要使用案例来说明flink中的窗口触发时间及如何处理迟到数据的关于水位线的一些理论知识：水位线是什么窗口有了，但是要知道我们面对的是实时数据，而这些数据随时会出现延迟的情况，从几秒到几小时都有可能。如果要忽略这些数据，那么显然对于结果的计算是不准确的，可是要等待这些延迟数据的话， 那岂不是等同于批处理了，我们等不了那么久的。这个时候水位线
起因最近临近双十一，你们也知道，电商类公司到双十一的时候有多忙。压测、稳定性、实时大屏，一堆事情要在双十一之前完成。加上我们最近在做数据平台相关的事情，简直忙到爆炸。就在这么忙的时候，还踩到了Flink中Topn的坑。issule我已经提了，具体可以看这个点我直达issule，感谢@云邪老师帮我改描述标题和内容，我英文实在蹩脚简单的说一下场景 Data Source : kafka + canal
我们经常需要在一个时间窗口维度上对数据进行聚合，窗口是流处理应用中经常需要解决的问题。Flink的窗口算子为我们提供了方便易用的API，我们可以将数据流切分成一个个窗口，对窗口内的数据进行处理。本文将介绍如何在Flink上进行窗口的计算。一个Flink窗口应用的大致骨架结构如下所示：// Keyed Window
stream
.keyBy(...) &l
1 Window1.1 Window概述 流式计算是一种用于处理无限数据集的数据处理引擎，而无线数据集是指一种不断增长的无限的数据集，而Window是一种将无限数据集切割为有限块进行处理的手段。 Window是无限数据流处理的核心，Window将一个无限的s
需求：每隔2s 求之前10s内的url的访问量topN需求分析：1.隔2s 算10s 滑动窗口2. topN分成两部分看， ①算出10s内每个url的访问量 这里有个问题是同时计算所有每个url的访问量还是分别计算每个url的访问量 &nb
在Flink DataStream中，可以通过Window，将无限的流(Streaming)分割成有限的批(Batch)，进而进行各种统计。本文总结Flink DataStream中Window的分类，以及Window: Tumbling Time Window(基于时间的滚动窗口)、Sliding Time Window(基于时间的滑动窗口)、Tumbling Count Window(基于数量
开窗函数与聚合函数计算方式一样，开窗函数也是对行集组进行聚合计算，但是它不像普通聚合函数那样每组只返回一个值，开窗函数可以为每组返回多个值。开窗函数的语法为：over(partition by 列名1 order by 列名2 )，括号中的两个关键词partition by 和order by 可以只出现一个。over() 前面是一个函数，如果是聚合函数，那么order by 不能一起使用。开窗函
Spark 1.4.x版本以后，为Spark SQL和DataFrame引入了开窗函数，比如最经典，最常用的，row_number()，可以让我们实现分组取topn的逻辑。案例：统计每个种类的销售额排名前3的产品java版本 package cn.spark.study.sql;
import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache
什么是开窗函数？开窗函数对一组值进行操作，它不像普通聚合函数那样需要使用GROUP BY子句对数据进行分组，能够在同一行中同时返回基础行的列和聚合列开窗函数的语法形式为：函数 + over(partition by <分组用列> order by <排序用列>)，表示对数据集按照分组用列进行分区，并且并且对每个分区按照函数聚合计算，最终将计算结果按照排序用列排序后返回到该行
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2023-09-15 15:29:46
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