只要水印watermark的时间大于等于窗口的结束时间，并且窗口内有数据存在，就会触发对应窗口计算。 除此之外，如果flink配置了allowedLateness参数，只要水印watermark的时间小于等于窗口的结束时间加上allowedLateness参数时间，将会重新触发对应窗口的计算。 滚动窗口联系watermark：package Flink_Window;
import o
滚动窗口、滑动窗口及会话窗口/**
* （1）滚动窗口
*
* 滚动窗口（Tumbling windows）要用 Tumble 类来定义， 另外还有三个方法：
* ⚫ over：定义窗口长度
* ⚫ on：用来分组（按时间间隔） 或者排序（按行数） 的时间字段
* ⚫ as：别名，必须出现在后面的 groupBy 中
*/
1 应用场景2 什么是窗口dataStreamSource.flatMap(new MyFlatMapFunction())
.keyBy("")
.timeWindow(Time.seconds(10))
.allowedLateness(Time.seconds(12)) //允许多大的延迟[00:00:00,00:00:10)
[00:00:1
目录前言1.Sliding-ProcessingTime-Window2.Sliding-ProcessingTime-Window-Offset3.Sliding-Count-Window4.Sliding-EventTime-Window 前言滑动窗口适用场景：比如行程卡上统计最近14天内途径的城市，每次统计数据中会有上一个窗口最后13天的行程数据和最新1天的数据。1.Sliding-Pro
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2023-08-18 16:33:06
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一、窗口（window）（1）一般真实的流都是无界的，怎样处理无界的数据？（2）可以把无限的数据流进行切分，得到有限的数据集进行处理——也就是得到有界流；（3）窗口（window）就是将无限流切割为有限流的一种方式，它会将流数据分发到有限大小的桶（bucket）中进行分析； 二、window类型（1）时间窗口（Time Window）：滚动时间窗口，滑动时间窗口，会话窗口；（2）计数窗口
学习目标1.Time与window 2.EventTime与window 3.Flink的容错（checkpoint） 4.Flink的状态管理 state1.Time与window1.1TimeEvent Time： 数据产生的时间 Ingestion Time： 是数据进入 Flink 的时间。 Processing Time ：算子操作使用的时间1.2windowWindow 可以分成两类：
什么是窗口Flink作业中的窗口 是指一种对无限数据流设置有限数据集，从而实现了处理无线数据流的机制。窗口本身只是个划分数据集的依据，它并不存储数据。当我们需要在时间窗口维度上对数据进行聚合时，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窗口主要有两种，一种基于时间（Time-based
什么是窗口Flink作业中的窗口 是指一种对无限数据流设置有限数据集，从而实现了处理无线数据流的机制。窗口本身只是个划分数据集的依据，它并不存储数据。当我们需要在时间窗口维度上对数据进行聚合时，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窗口主要有两种，一种基于时间（Time-based
Flink万物之中Transform算子二如果你看完了上篇算子一，那么这一篇可以暂时先放一放，为什么呢？因为算子学习很枯燥，可以适当结合后面对应的知识点去理解可能会没那么让人看的想睡觉，当然如果你头铁非要看，我也不反对。【摊手.jpg】一、窗口算子1.1 图解关系1.2 开启窗口window与windowAllWindow()经过keyBy的数据流将形成多组数据，下游算子的多个实例可以并行计算。w
有赞技术 有赞coder一、前言Flink 的窗口功能非常强大，因为要支持各种各样的窗口，像滑动窗口和滚动窗口这样的对齐窗口，像会话窗口这样的非对齐窗口，复杂度也会比较高。其中在超长滑动窗口的性能上也不尽如人意。这篇文章首先会阐述为什么在超长滑动窗口下 Flink 的性能会降级的很严重，以及在有赞我们是如何解决这个问题的。此外，在优化中并没有去兼顾 Evictor 的逻辑，因为在业务中并没有相应
原创
2021-05-01 15:33:52
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分析&回答Flink的窗口机制是其底层核心之一，也是高效流处理的关键。Flink窗口分配的基类是WindowAssigner抽象类，下面的类图示出了Flink能够提供的所有窗口类型。Flink窗口分为滚动（tumbling）、滑动（sliding）和会话（session）窗口三大类，本文要说的是滑动窗口。下图示出一个典型的统计用户访问的滑动窗口，来自官方文档。假设每两条虚线之间代表1分钟时
Flink之窗口的使用前言我们前面其实一直都有在使用窗口，那么我们现在来针对窗口的各种类型做一个演示。1.1 窗口简述聚合事件（比如计数、求和）在流上的工作方式与批处理不同。比如，对流中的所有元素进行计数是不可能的，因为通常流是无限的（无界的）。所以，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” 。window是一种可以把无限数据切割为有
滑动窗口是计算 过去一段时间到当前窗口内的数据，比如窗口size为1 day，步长为5 minutes,那么每五分钟的窗口就会去计算窗口结束时间点前一天的数据最初我的理解是计算当前到未来的一段时间（大错特错的想法）1. 窗口划分与数据清理StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironme
文章目录一、前言二、窗口类型2.1 时间窗口(Time Window)2.1.1 滚动时间窗口2.1.2 滑动时间窗口2.1.3 会话窗口2.2 计数窗口(Count WIndow)2.2.1 滚动计数窗口2.2.2 滑动计数窗口三、总结 一、前言窗口就是将无限流切割成有限流的一种方式，它会将流数据分发到有限大小的桶中进行分析二、窗口类型2.1 时间窗口(Time Window)2.1.1 滚动
flink会把数据分成不同的窗口，然后进行汇总和统计。 flink的窗口分为timeWindow, countWindow, sessionWindow, gapWindow。 timeWindow分为基于时间的滚动窗口和滑动窗口。 举个例子，统计每60秒的访问量需要的就是滚动窗口；每5分钟统计一次一个小时内的访问量或者获取访问前几的top值，这个时候就需要用到滑动窗口了。 如果还不明
Flink-时间窗口源码分析Flink系列文章更多Flink系列文章请点击Flink系列文章更多大数据文章请点击大数据好文推荐1 时间窗口基本概念见Flink学习1-基础概念-时间窗口窗口生命周期：2 滚动窗口2.1 基于Blink的滚动EventTime时间窗口源码分析2.1.1 概述我们现在开始用Flink 1.10，该版本可使用很多Blink特性，我们重点在研究Flink SQL实现流平台，
1、概述1.1 细粒度滑动的影响当使用细粒度的滑动窗口（窗口长度远远大于滑动步长）时，重叠的窗口过多，一个数据会属于多个窗口，性能会急剧下降。以1分钟的频率实时计算App内各个子模块近24小时的PV和UV。我们需要用粒度为1440 / 1 = 1440的滑动窗口来实现它，但是细粒度的滑动窗口会带来性能问题，有两点：状态对于一个元素，会将其写入对应的(key, window)二元组所圈定的windo
Window API1. Window 简介概念窗口类型滚动窗口（Tumbling Windows）滑动窗口（Sliding Windows）会话窗口（Session Windows）2. Window APIWindowAssigne窗口创建窗口函数增量聚合函数全量窗口函数计数窗口会话窗口3. 其他可选 API 1. Window 简介概念一般真实的流都是无界的，怎么处理无界的数据？可以把无限
11.Flink四大基石 12.Window 12.1.窗口的分类 12.2.API 12.2.1.window和windowAll 12.2.2.API调用示例 12.2.3.Flink提供了很多各种场景用的WindowAssigner 12.3.代码演示–基于时间的滚动和滑动–掌握 12.3.1.本地ubuntu下安装nc 12.3.2.基于时间的滚动和滑动窗口 12.4.代码演示-基于数量的
这四种窗口分别是：NoKeyedProcessingTime滚动窗口KeyedProcessTime滚动窗口NoKeyedEventTime滚动窗口KeyedEventTime滚动窗口1、NoKeyedProcessingTime滚动窗口不分组，按照ProcessingTime划分为滚动窗口，然后调用reduce对窗口内的数据进行聚合采用老api：setStreamTimeCharacterist
