log4j.propertieslog4j.rootLogger=warn, stdout
log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.stdout.layout.Conv
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2024-10-24 16:28:55
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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
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2024-01-27 23:11:46
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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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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
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2024-01-12 11:50:52
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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
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2024-06-02 12:11:23
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Window是flink处理无限数据量的核心官网链接：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.13/zh/docs/dev/datastream/operators/windows 背景 数据流是一直源源不断产生，业务需要聚合统计使用，比如每10秒统计过去5分钟的点击量、成交额等 Windows 就可以将无限的数据流拆分为
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2024-03-25 20:51:06
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1. 滑动窗口思想引用大佬图片，此图与题目无关1.1滑动窗口的应用场景1.滑动：说明这个窗口是移动的，且窗口的移动是按照一定方向来的。 2.窗口：窗口大小并不是固定的，可以不断扩容直到满足一定的条件；也可以不断缩小，直到找到满足条件的最小窗口；当然也可以是固定大小。可以用来解决一些查找满足一定条件的连续区间的性质（长度等）的问题。由于区间连续，因此当区间发生变化时，可以通过旧有的计算结果对搜索空间
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2023-12-14 06:07:52
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Flink系列之：窗口去重一、窗口去重二、示例三、限制 一、窗口去重适用于Streaming窗口去重是一种特殊的去重，它根据指定的多个列来删除重复的行，保留每个窗口和分区键的第一个或最后一个数据。对于流式查询，与普通去重不同，窗口去重只在窗口的最后返回结果数据，不会产生中间结果。它会清除不需要的中间状态。 因此，窗口去重查询在用户不需要更新结果时，性能较好。通常，窗口去重直接用于 窗口表值函数
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2024-06-19 10:13:14
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你好，欢迎来到第 01 课时，本课时我们主要介绍 Flink 的应用场景和架构模型。实时计算最好的时代在过去的十年里，面向数据时代的实时计算技术接踵而至。从我们最初认识的 Storm，再到 Spark 的异军突起，迅速占领了整个实时计算领域。直到 2019 年 1 月底，阿里巴巴内部版本 Flink 正式开源！一石激起千层浪，Flink 开源的消息立刻刷爆朋友圈，整个大数据计算领域一直以来由 Sp
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2024-03-12 14:15:27
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目录事件驱动型应用数据分析型应用数据管道型应用Flink 功能强大，支持开发和运行多种不同种类的应用程序。它的主要特性包括：批流一体化、精密的状态管理、事件时间支持以及精确一次的状态一致性保障等。事件驱动型应用事件驱动型应用是一类具有状态的应用，它从一个或多个事件流提取数据，并根据到来的事件触发计算、状态更新或其他外部动作。事件驱动型应用是在计算存储分离的传统应用基础上进化而来。在传统架构中，应用
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2024-02-21 14:15:16
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简介是一个框架和分布式处理引擎 用于对有界和无界数据流进行状态计算 基于流的世界观 一切都是由流组成的 离线数据是有界的流 实时数据是一个没有界限的流 这就是所谓的有界流和无界流安装tar -zxvf flink-1.11.2-bin-scala_2.12.tgz -C /opt/module/ cd /opt/module/flink-1.11.2启动 bin/start-cluster.shF
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2024-02-20 12:04:47
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作者 | 董亭亭
整理 | 蒋晓峰
编辑 | Natalie AI 前线导读： 作为短视频分享跟直播的平台，快手有诸多业务场景应用了 Flink，包括短视频、直播的质量监控、用户增长分析、实时数据处理、直播 CDN 调度等。本文将从 Flink 在快手的应用场景以及目前规模、Flink 在落地过程的技术演进过程、未来计划这三个方面详细介绍 Flink 在快手的应用与实践。一．Fli
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2024-04-23 16:56:23
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Flink的定位：大数据处理引擎ApacherFlink是一个框架和分布式处理处理引擎，用于对无界和有界数据流进行有状态计算。Flink被设计再所有常见的集群环境中运行，以内存执行速度和任意规模来执行计算。Flink的应用场景：1、电商和市场营销：实时数据报表，广告投放，实时推荐2、物联网：传感器实时数据采集和显示，实时报警，交通运输业3、物流配送和服务业：订单状态实时更新，通知信息推送4、银行和
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2023-09-27 14:00:42
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这是我的第87篇原创窗口函数真奇妙，聚合计算快又好，数据分析宝中宝，表哥表妹不能少，不！能！少！在我刚入行的时候，还不懂啥窗口函数，想出一张报表那叫一个费劲啊，各种自关联、行转列、列转行玩的不亦乐乎。后来知道有个叫“窗口函数/聚合函数”的东西，简直把我惊呆了，感觉好几年的功夫都白练了。之前给大家分享过Hive的窗口函数全解，点击查看：【面试必问】窗口函数全解-HIVE。无限数据流的统计问题 今
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2024-05-21 23:43:24
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实时计算最好的时代在过去的十年里，面向数据时代的实时计算技术接踵而至。从我们最初认识的 Storm，再到 Spark 的异军突起，迅速占领了整个实时计算领域。直到 2019 年 1 月底，阿里巴巴内部版本 Flink 正式开源！一石激起千层浪，Flink 开源的消息立刻刷爆朋友圈，整个大数据计算领域一直以来由 Spark 独领风骚，瞬间成为两强争霸的时代。Apache Flink（以下简称 Fli
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2024-02-20 13:05:30
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作者：董亭亭 整理：蒋晓峰作者介绍：董亭亭，快手大数据架构实时计算引擎团队负责人。目前负责 Flink 引擎在快手内的研发、应用以及周边子系统建设。2013 年毕业于大连理工大学，曾就职于奇虎 360、58 集团。主要研究领域包括：分布式计算、调度系统、分布式存储等系统。本次的分享包括以下三个部分：介绍 Flink 在快手的应用场景以及目前规模；介绍 Flink 在落地过程的技术演进过程；讨论 F
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2024-03-22 21:05:29
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应用场景Apache Flink 是开发和运行许多不同类型的应用程序的绝佳选择，因为它具有广泛的功能集。Flink 的功能包括支持流和批处理、复杂的状态管理、事件时间处理语义以及状态的一次性一致性保证。下面，我们将探讨由 Flink 提供支持的最常见的应用程序类型，并为现实世界的示例提供指导。事件驱动的应用程序数据分析应用数据管道应用事件驱动的应用程序什么是事件驱动的应用程序？事件驱动应用程序是一
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2024-02-24 16:42:37
54阅读
在实际生产的过程中，大量数据在不断地产生，例如金融交易数据、互联网订单数据、 GPS 定位数据、传感器信号、移动终端产生的数据
原创
2022-07-01 17:42:46
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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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摘要：本文由阿里巴巴技术专家贺小令（晓令）分享，主要介绍 Apache Flink 新场景 OLAP 引擎，内容分为以下四部分：背景介绍Flink OLAP 引擎案例介绍未来计划Tips：点击「阅读原文」可下载作者分享 PPT～一、背景介绍 1.OLAP 及其分类OLAP 是一种让用户可以用从不同视角方便快捷的分析数据的计算方法。主流的 OLAP 可以分为3类：多维 OLAP ( Multi-
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2024-06-06 10:09:09
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