flink window可以按照time 与 count分为两类，timeWindow可按照事件事件也可按照处理时间，countWindow按照计数方式，当流入窗口的数据达到一定数据则会触发窗口函数。 countWindow 与timeWindow一样需要Assigner、Trigger 等窗口组件，那么flink 是如何实现计数窗口，主要考虑两个问题：1. timeWindow 窗
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2021-02-06 21:30:06
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目录1 KeyedProcessFunction2 TimerService 和 定时器（Timers）3 侧输出流（SideOutput）4 CoProcessFunction &
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2024-07-24 13:12:19
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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
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2024-07-03 03:22:17
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Flink是什么？Flink是一个框架，是一个用于有限（bounded）或者无限（unbounded）数据流上进行有状态计算的分布式处理引擎。处理框架 Flink的软件栈如图一所示，其核心是distributed dataflow engine用于执行数据流处理程序。Flink运行时程序是一个通过有状态的算子连接的数据流的有向无环图（DAG），对上提供
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2024-04-30 17:40:18
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最近接手了一个改造多平台日志服务的需求，经过梳理，我认为之前服务在设计上存在缺陷。经过一段时间的技术方案调研，最终我们决定选择使用 Flink 重构该服务。目前重构后的服务已成功经受了国庆节流量洪峰的考验，今日特来总结回顾，和大家分享一下经验。业务需求及背景在了解改造服务的需求前，我们首先要明确，要解决什么问题以及目前的服务是如何解决的。当前的业务逻辑还是比较清晰的：采集同一时段不同数据源的日志；
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
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2024-03-17 22:18:06
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一、Window概述流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。flink中的window可以理解为水桶，数据理解为水流，水流源源不断，对于Dat
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2024-01-29 00:33:17
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滚动窗口：1时间驱动 2事件驱动。滚动窗口将数据流按照固定的时间间隔进行分割，每个时间间隔形成一个独立的窗口。滚动窗口的特点是窗口之间不重叠，每个元素只属于一个窗口。
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2024-07-02 13:47:09
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Flink `会话窗口`（Session Window）是一种基于会话活动来`划分窗口`的机制。与`固定`时间窗口（Tumbling Window）和`滑动`窗来时`开始`一个`新的窗口`。
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2024-07-02 13:46:52
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介绍Fink的窗口（Window）可以分成两类：1、CountWindow：按照指定的数据条数生成一个 Window，与时间无关。2、TimeWindow：按照时间生成 Window。TimeWindow，可以根据窗口实现原理的不同分成三类：滚动窗口（TumblingWindow）、滑动窗口（Sliding Window）和会话窗口（Session Window）。本文介绍CountW
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2022-01-21 13:48:31
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点击上方蓝色字体，选择“设为星标”回复”资源“获取更多资源Flink 的 window 有两个基本款，TimeWindow 和 CountWindow。TimeWindow 是到时间就触...
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2021-06-10 20:06:28
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Flink 的滑动窗口（Sliding Window）是一种在流处理应用中使用的窗口类型，用于对连续流数据进行分割和处理。滑动
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2024-07-02 13:47:01
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点击上方蓝色字体，选择“设为星标”回复”资源“获取更多资源Flink 的 window 有两个基本款，TimeWindow 和 CountWindow。TimeWindow 是到时间就触...
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2021-06-10 20:06:27
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批处理的 WordCount 程序分析： https://t.zsxq.com/YJ2Zrfi博客1、Flink 从0到1学习 —— Apache Flink 介绍2、Flink 从0到1学习 —— Mac 上搭建 Flink 1.6.0 环境并构建运行简单程序入门3、Flink 从0到1学习 —— Flink 配置文件详解4、Flink 从0到1学习 —— Data Source 介绍5、Fli
Flink ProcessFunction介绍及KeyedProcessFunction实例1. ProcessFunction简介2. KeyedProcessFunction简单使用2.1. [Java版本](https://github.com/fanjianhai/flink_project_maven_repository.git)2.2. [Scala版本](https://gith
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2024-01-31 00:57:56
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1：搭建Flintk所需的组件：这些组件是：JobManager、ResourceManager、TaskManager和Dispatcher。 （JVM）JobManager：作为主进程（masterprocess) , JobManager控制着单个应用程序的执行。换句话说，每个应用都由一个不同的JobManager掌控。（JobManager还要负责所有需要集中协调的操作，如创建检查点，建立
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2024-04-25 16:06:45
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一、背景说明在Flink中可以使用Window join或者Interval Join实现双流join，不过使用join只能实现内连接，如果要实现左右连接或者外连接，则可以通过connect算子来实现。现有订单数据及支付数据如下方说明，基于数据时间实现订单及支付数据的关联，超时或者缺失则由侧输出流输出//OrderLog.csv 订单数据，首列为订单id，付款成功则类型为pay（第二列），且生成支
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2023-11-19 07:28:12
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JobManager 高可用(HA)jobManager协调每个flink任务部署。它负责调度和资源管理。默认情况下，每个flink集群只有一个JobManager，这将导致一个单点故障(SPOF)：如果JobManager挂了，则不能提交新的任务，并且运行中的程序也会失败。使用JobManager HA，集群可以从JobManager故障中恢复，从而避免SPOF 。 用户在standalone或
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2024-05-21 18:44:04
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一、yarnyarn框架yarn工作机制yarn生产环境核参数配置二、Flink部署模式flink主要有三种部署模式：会话模式（Session Mode）单作业模式（Per-Job Mode）应用模式（Application Mode）会话模式（Session Mode）首先需要启动一个集群，建立并保持一个会话，在这个会话中通过客户端提交作业。优势：只需要一个集群，所有作业提交之后都进集群处理，集
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2023-02-28 19:38:58
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Flink的下载地址Flink的部署StandAlone模式Flink on yarn模式Session-ClusterPer-Job-Cluster部署注意点在Flink 的下载界面我们可以看到大致有两种Flink的下载版本,俩者的区别就是一种是有hadoop支持的版本，如果需要和Hadoop来进行交互的化，就需要下载此版本上述只是针对于较低版本的Flink我们可以看到..
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2022-03-23 10:21:20
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