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
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2024-05-30 09:46:47
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一. Apache Flink 的定义、架构及原理Apache Flink 是一个分布式大数据处理引擎，可对有限数据流和无限数据流进行有状态或无状态的计算，能够部署在各种集群环境，对各种规模大小的数据进行快速计算。1.1. Flink Application了解 Flink 应用开发需要先理解 Flink 的 Streams、State、Time 等基础处理语义以及 Flink 兼顾灵活性和方便性
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2024-09-12 10:53:10
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通过Storm统计uv和pv，其中uv去重，解决高并发多线程下uv和pv统计出错问题。
原创
2023-03-10 22:01:01
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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
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2024-03-28 10:21:18
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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
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2024-04-06 10:50:26
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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
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2024-04-24 11:12:46
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对于处理时间类型的窗口（包含了翻滚窗口和滑动窗口），Flink会使用称之为”pane”的技术来优化这类时间窗口的计算。pane：中文译为窗格。它将窗口划分成多个规则的部分，这些部分可看作子窗口，可简单理解为对窗口再次分片。当前很多系统对滑动窗口进行查询（计算）的通用解决方案是缓存每个输入的元素，直到其不出现在所有的窗口中（随着时间的推移、窗口的滑动，元素对应的时间点将超出窗口的时间范围）。既然每一
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2024-09-14 14:45:45
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Flink精准去重概述为啥需要去重
在某些情况下，由于上游的作业不是端到端的exactly-once，在上游出现问题自动failover的时候，该任务的sink端很大可能出现重复数据；这些重复数据又会影响下游的聚合作业（如SUM，COUNT）。所以，我们的作业需要去重完再进行计算去重方法
TopN（Flink官网推荐的方式）Group ByUDTF（维表去重）各自优缺点
前两者纯
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2023-12-07 16:49:46
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滑动窗口法用于求满足某种条件的最短或最长子数组（子串）如：1）最小摘要2）sum大于target的最短子数组3）最长的无重复字符的子串4）最长的最多有k个不同字符的子串5）leet1004 最大连续1的个数III6) leet1493删掉一个元素全为1的最长子数组首先，子段问题基本框架是O(n^2)枚举加 O(n)的check判断。可以用滑动窗口法的问题的特点是，枚举时候内层循环可以不
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2024-09-25 23:44:05
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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
*/
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2024-03-26 21:34:36
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Flink 作为新一代基于事件流的、真正意义上的流批一体的大数据处理引擎，正在逐渐得到广大开发者们的青睐。就从我自身的视角看，最近也是在数据团队把一些原本由 Flume、SparkStreaming、Storm 编写的流式作业往 Flink 迁移，它们之间的优劣对比本篇暂不讨论。近期会总结一些 Flink 的使用经验和原理的理解，本篇先谈谈 Flink 中的状态和容错机制，这也是 Flink 核心
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2024-08-23 19:05:38
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大数据之路系列之Flink高级进阶 Flink高级进阶大数据之路系列之Flink高级进阶stateWindow窗口tumbing windowssliding windowswindow类型汇总time windowcountwindowcountwindowAll timeWindowAllwindow聚合timewatermark 水位线有序的数据流无序数据流多并行度数据流watermark周
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2024-03-20 22:39:40
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SELECT Count(distinct(a.cardno)) from `room_tenant` a where a.cardstatus=1
原创
2021-12-08 16:07:49
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SELECT Count(distinct(a.cardno)) from `room_tenant` a where a.cardstatus=1
原创
2022-01-30 11:17:46
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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：
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2024-04-24 10:27:19
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一、端到端精准一次先来讲讲状态一致性状态一致性概念：一致性其实就是结果的正确性。对于分布式系统而言，强调的是不同节点中相同数据的副本应该总是“一致的”。而对于 Flink 来说，多个节点并行处理不同的任务，我们要保证计算结果是正确的，就必须不漏掉任何一个数据，而且也不会重复处理同一个数据。流式计算本身就是一个一个来的，所以正常处理的过程中结果肯定是正确的；但在发生故障、需要恢复状态进行回滚时就需要
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2024-03-22 10:26:46
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1 介绍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可以分成两类： CountWindow：按照指定的数据条数生成一个Window，与时间无关。 TimeWindow：按照时间生成Window。 对于TimeWindow，可以根据窗口实现原理的
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2024-04-12 13:02:04
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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
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2024-03-26 16:36:12
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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
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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
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2024-06-26 08:59:51
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