Flink 窗口概念与join汇总总结1 SQL语法中窗口语法相关（仅仅是flinksql中 窗口的语法）1.1 sql窗口1.2 window topN2 java/SQL join语法与介绍2.1 有界join2.1.1 Window Join2.1.2 Interval Join2.1.3 Temporary Join2.1.4 LoopUp Join2.2 无界join2.2.1 Reg
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2024-06-11 20:36:00
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执行模式（流/批） DataStream API 支持不同的运行时执行模式，你可以根据你的用例需要和作业特点进行选择。DataStream API 有一种”经典“的执行行为，我们称之为流（STREAMING）执行模式。这种模式适用于需要连续增量处理，而且预计无限期保持在线的无边界作业。此外，还有一种批式执行模式，我们称之为批（BATCH）执行模式。这种执行作业的方式更容易让人联想到批处理
本文来自于王绍翾在2018年08月11日Flink China Meetup。 王绍翾，花名“大沙”，加州大学圣迭戈分校计算机工程的博士，Apache Flink Commiter。目前在阿里负责Flink平台以及生态的一些工作。本文内容如下：流计算核心技术 Flink是德国data Artisans创造的，早期Flink主要是做偏批计算的，但是Spark在批处理上已经有一定优势，正面竞争没什么
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2024-08-08 13:13:27
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策划编辑 | Natalie
译者 | 无明
编辑 | Natalie
AI 前线导读：Apache Flink 1.5.0 于昨天晚上正式发布！在过去的五个月，Flink 社区努力解决了 780 多个问题，新版本主要包含以下几项重大特性更新：重新设计并实现了 Flink 的大部分处理模型、广受开发者期待的广播状态支持、更快的保存点恢复、改进网络
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2024-05-13 10:57:26
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一、关于Flink的Watermark1.12版本之后默认时间语义为Event time（事件时间），并且实际使用也是以事件时间为主，故这边背景均以基于时间事件的来说明。支持event time的流式处理框架需要一种能够测量event time 进度的方式；比如, 一个窗口算子创建了一个长度为1小时的窗口，那么这个算子需要知道事件时间已经到达了这个窗口的关闭时间, 从而在程序中去关闭这个窗口。事件
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2024-02-17 09:54:45
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Watermark案例 步骤：1、获取数据源2、转化3、声明水印（watermark）4、分组聚合，调用window的操作5、保存处理结果数据源：01,158648956600001,158648956700001,158648956800001,158648956900001,158648957000001,158648957100001,158648957200001,1586489
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2024-05-30 00:25:46
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丢包的排查： 参考资料：1、 2、1、 网卡丢包a) ifconfig b) 查看网卡丢包统计(虚
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2024-01-26 08:43:42
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flink处理延迟flink主要是处理实时数据的，在处理实时数据的过程中，难免会遇到乱序的存在。以事件时间举例，先发生的事件后到处理算子。flink针对乱序数据的处理主要有三种方式：拨慢水位线的生成，这种情况会在声明的窗口时间中，类似延迟窗口时间的大小，实际是把水位线的生成减小了1秒，导致窗口延迟关闭。下面的例子声明创建了一个滚动事件时间窗口，有效期是5秒，但是在生成水位线的时候，会拨慢1秒，如果
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2023-12-07 16:17:29
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相信会看到这篇文章的都对Flink的时间类型（事件时间、处理时间、摄入时间）和Watermark有些了解，当然不了解可以先看下官网的介绍：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-master/dev/event_time.html 这里就会有这样一个问题：FLink 是怎么基于事件时间和Watermark处理迟到数据的呢？在回答这个
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2024-07-24 13:19:08
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WaterMark 和 Window 机制解决了流式数据的乱序问题，对于因为延迟而顺序有误的数据，可以根据eventTime进行业务处理。Event Time语义下我们使用Watermark来判断数据是否迟到。一个迟到元素是指元素到达窗口算子时，该元素本该被分配到某个窗口，但由于延迟，窗口已经触发计算。目前Flink有三种处理迟到数据的方式：直接将迟到数据丢弃将迟到数据发送到另一个流重新执行一次计
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2024-03-16 15:26:04
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flink延时数据处理 flink延时数据处理，我们第一时间想到的是watermark，但是watermark真的能够完全解决数据延时问题吗？肯定是不能。通常对于延时数据的处理分为3种方式：1.直接丢弃，少量的数据丢失或许并不影响结果，毕竟离线的时候还会处理2.把迟到的部分，单独在开一个window处理3.把数据符合要求的部分，在导入到窗口中Flink笔记-延迟数据处理 Out Of O
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2024-01-02 12:41:57
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流式计算中时间的分类：1 eventTime:数据、事件产生的时间，2 ingestionTime：进入flink/spark的时间3 processingTime：进入到具体计算的operator的系统时间分析：spark streaming中的窗口计算使用的就是processingtime,与事件、数据真实发生的时间无关，就取决于什么到达处理节点；flink中引入了eventtime机制，就是
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2024-05-26 20:22:58
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Flink WaterMark移动以及迟到数据分析目录Flink WaterMark移动以及迟到数据分析设置参数数据格式秒级场景预演上传第1条数据上传第2条数据上传第3条数据上传第4条数据上传第5条数据上传第6条数据上传第7条数据上传第8条数据上传第9条数据上传第10条数据上传第11条数据import com.fun.{UserAgg, UserProcessFunction, UserWindo
USENIX Security 2022摘要：随着欧盟《通用数据保护条例》、中国《中华人民共和国数据安全法》等法案的颁布实施，联邦学习（Federated Learning，FL）作为一种具有隐私保护属性的分布式机器学习模型训练范式，日益被各大互联网公司所重视。FL中的分支之一，水平联邦学习（Horizontal Federated Learning，HFL）适用于如下场景：各个训练参与者（或称数
iptables: 防火墙，隔离工具：工作于主机或网络边缘， 对于进出本机或本网络的报文根据事先定义的检查规则做匹配， 对于能够被规则匹配到的报文做出相应处理的组件。链(内置)： 1) PREROUTING 2) INPUT 3) FORWARD 4) OUTPUT 5) POSTROUTING功能： 1) filter：过滤，防火墙 2) nat：用于修改源IP或目标IP，也可以改端口 3) m
在事件时间语义下，我们不依赖系统时间，而是基于数据自带的时间戳去定义了一个时钟， 用来表示当前时间的进展。于是每个并行子任务都会有一个自己的逻辑时钟，它的前进是靠数据的时间戳来驱动的。但在分布式系统中，这种驱动方式又会有一些问题。因为数据本身在处理转换的过程中会变化，如果遇到窗口聚合这样的操作，其实是要攒一批数据才会输出一个结果，那么下游的数据就会变少，时间进度的控制就不够精细了。另外，数据向下游
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2024-10-17 22:32:08
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link 在开窗处理事件时间(Event Time) 数据时，可设置水印延迟以及设置窗口允许延迟(allowedLateness)以保证数据的完整性。这两者因都是设置延迟时间所以刚接触时容易混淆。本文接下将展开讨论分析“水印延迟”与“窗口允许延迟”概念及区别。水印延迟(WaterMark)(1) 水印由于采用了事件时间，脱离了物理挂钟。窗口不知道什么时候需要关闭并进行计算，这个时候需要借助水印来解
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2024-04-07 21:12:41
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最近听到个奇葩需求： Flink SQL 每小时计算最近 1 小时内每 10 秒的最近 1 分钟 TPS这个需求有点绕，举个栗子：
比如 11 点计算：
10:01:10 计算区间： 09:59:10 to 10:01:10 （不包含）
10:01:20 计算区间： 09:59:20 to 10:01:20 （不包含）
10:01:30 计算区间： 09:59:10 to 10:01:30 （不包
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2024-04-10 10:46:46
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一.简介Flink提供了抽象，允许程序员分配自己的时间戳并发出自己的水印。更具体地说，根据使用情况，可以通过实现AssignerWithPeriodicWatermarks和AssignerWithPunctuatedWatermarks接口之一来实现。简而言之，第一个将定期发出水印，而第二个则根据传入记录的某些属性发出水印，例如，每当流中遇到特殊元素时。为了进一步简化此类任务的编程工作，Flin
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2024-03-04 19:59:48
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1.概述Apache官方发布HBase2已经有一段时间了，HBase2中包含了许多个Features，从官方JIRA来看，大约有4500+个ISSUES（查看地址），从版本上来看是一个非常大的版本了。本篇博客将为大家介绍HBase2的新特性，以及如何在实战中与Flink、Kafka等组件进行整合。2.内容HBase2有哪些新特性值得我们去关注，这里给大家列举部分特定。2.1 部分新特性预览2.1.
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2024-08-07 09:51:28
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