概念WindowStream流数据是源源不断，永无止境的，而我们一般将这些流数据按照一定规则划分成一段一段的有限范围，比如按照一定数量切分，或者按照时间窗口切分。这样就将整体的无限，转化成了一段段连续（有时候会有重叠）的有限，这样我们才有能力去处理它，并且也符合实际的需求，比如每5分钟活跃人数，新增人数，转化率等等。Window Functionswindow function 包含了作用于win
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2024-04-25 22:14:39
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第一种、计算量大，CPU密集性，导致TM内线程一直在processElement，而没有时间做CP【过滤掉部分数据；增大并行度】代表性作业为算法指标-用户偏好的计算，需要对用户在商城的曝光、点击、订单、出价、上下滑等所有事件进行比例计算，并且对各个偏好值进行比例计算，事件时间范围为近24小时。等于说每来一条数据，都需要对用户近24小时内所有的行为事件进行分类汇总，求比例，再汇总，再求比例，而QPS
以下笔记基于对尚硅谷Java版Flink(2020版)的学习,Flink版本1.10目录Flink中的Window Window概述 Window类型 滚动窗口(Tumbling Windows) 滑动窗口(Sliding Windows) 会话窗口(Session Windo
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2024-05-05 18:37:57
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Windows是处理无限流的核心。Windows将流分成有限大小的“存储桶” 窗口式Flink程序的一般结构如下所示。第一个片段是指键控流，而第二个片段是指非键控流。可以看到，唯一的区别是对键控流的keyBy（…）调用和对非键控流的window（…）变为windowAll（…）。这还将用作本页面其余部分的路线图。 在上面，方括号（[…]）中的命令是可选的。这表明Flink允许您以多种不同方式自定义
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2024-05-06 17:11:47
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Flink的window(窗口)1.Flink窗口的概念窗口（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2.Flink的窗口分类其实, 在用window前首先需要确认应该是在keyBy后的流上用, 还是在没有keyBy的流上使用.2.1Non-Keyed Windows在non-keyed stream上使用窗口,只能调用window
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2024-03-15 15:06:27
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第1章 Flink入门 决定Flink的架构和实现的核心概念：数据是流，是动态的。实时数据是当前的数据，历史数据就是截止到某个时刻产生的数据流集合 无界数据就是持续产生的数据流，有界数据就是过去一个时间窗口内不变的数据流。处理无界数据用流处理，处理有界数据用批处理。 1.1核心特点 1.1.1批流一体 ①数据流：所有的数据都天然带有时间的概念
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2024-03-04 16:49:33
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一、Window概念 上面是Flink1.10的官方文档的一句话，翻译了一下大体意思是：Window是处理无限数据流的核心，Windows将流分割为有限大小的“buckets”，我们可以在上面应用计算。 Flink认为批处理是流处理的
1. 简单介绍目前所能理解的程度（持续更新），知道Flink中有三种流，DataStream, AllWindowedStream,KeyedStream,WindowedStream。1.1 DataStream经过以下方法可以转化为AllWindowedStream// 1.TimeWindow之滚动窗口
def timeWindowAll(size: Time): AllWindowed
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2024-03-16 08:55:57
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一、两者区别------写在最前面watermark和allowedLateness区别watermark 通过additional的时间戳来控制窗口激活的时间，主要是为了解决数据乱序到达的问题，allowedLateness 用来控制窗口的销毁时间，解决窗口触发后数据迟到后的问题。在flink中我们经常使用watermark、allowedLateness 、 sideOutputLateDat
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2024-04-13 07:12:53
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前言这期分享windos的理解，只有这个理解清楚了，才能更好的根据场景选择合适的开窗处理。一、window的基本概念1.window是什么2.window的分类 PS：按key分组了用window构建多个window，未分组用windowAll（API后缀都带All）区别示例：3.window的生命周期4.Window Assinger5.Window Assinger分类（window小分类）翻
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2024-04-26 09:29:15
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我们先来以滚动时间窗口为例，来看一下窗口的几个时间参数与Flink流处理系统时间特性的关系。获取窗口开始时间Flink源代码获取窗口的开始时间为以下代码：org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow/**
* Method to get the window start for a timestamp.
*
* @pa
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2024-05-17 22:59:19
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# 实现Flink WindowAll批量插入MySQL教程
## 一、流程概览
在实现Flink WindowAll批量插入MySQL的过程中，我们需要以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建Flink环境并设置相关参数 |
| 2 | 定义数据源并实现窗口操作 |
| 3 | 编写MySQLSinkFunction并将数据批量插入MySQL |
原创
2024-05-13 07:07:55
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windowwindow是处理无界流的关键所在。将一个无界流DataStream或者KeyedStream拆分成有限大小的桶，通过对桶中数据的计算，最终完成整个流式数据的计算。是处理流式数据时的一种常见的方法，在kafka stream、spark streaming、flink等流式处理框架中都有。调用DataStream实例的windowAll()方法，生成AllWindowedStream。
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2023-09-07 01:56:46
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Window KeyedStream → WindowedStream Windows can be defined on already partitioned KeyedStreams. Windows group the data in each key according to some c ...
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2021-08-21 23:56:00
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前言2006 年诞生的 hadoop 和 她周边的生态, 在过去的这些年里为大数据的火热提供了足够的能量, 十几年过去了, 场景在变化,技术在演变, 大家对数据的认知已经不再局限于 T+1 与 高吞吐高延迟 为主要特征的上一代框架理念, 在真实的场景里, 实时, 准确, 多变的数据也发挥着越来越重要的作用。为满足这些新的需求, 各种框架和中间件如雨后春笋般不断涌出hive 的出现让这头大象有了一个
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2024-08-20 22:11:39
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抽象层次flink提供不同级别的抽象来开发流/批处理应用程序。最低级抽象只提供有状态流。它通过 Process Function嵌入到DataStream中。它允许用户自由处理来自一个或多个流的事件，并使用一致的容错状态。此外，用户可以注册事件时间和处理时间回调，允许程序实现复杂的计算。实际上，大多数应用程序不需要上述低级抽象，而是针对Core API编程，如DataStream API（有界/无
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2024-08-23 10:40:10
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众所周知，flink是有状态的计算。所以学习flink不可不知状态。
正好最近公司有个需求，要用到flink的状态计算，需求是这样的，收集数据库新增的数据。
听起来很简单对吧？起初我也这么认为
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2024-03-17 11:33:07
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Flink 自己创建一套独立的类型系统，为何要自己搞一套，而不像其他的平台一样让编程语言或serialization framework来天然做掉？Flink tries to know as much information about what types enter and leave user functions as possible. This stands in contrast t
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2024-04-07 13:53:12
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概述在分布式实时计算领域，怎样让框架/引擎足够高效地在内存中存取、处理海量数据是一个非常棘手的问题。在应对这一问题上Flink无疑是做得非常杰出的，Flink的自主内存管理设计或许比它自身的知名度更高一些。正好近期在研读Flink的源代码。所以开两篇文章来谈谈Flink的内存管理设计。Flink的内存管理的亮点体如今作为以Java为主的(部分功能用Scala实现。也是一种遵循JVM规范并依赖JVM
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2024-08-19 11:39:10
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默认情况下，当watermark通过end-of-window之后，再有之前的数据到达时，这些数据会被删除。为了避免有些迟到的数据被删除，因此产生了allowedLateness的概念。简单来讲，allowedLateness就是针对event time而言，对于watermark超过end-of-window之后，还允许有一段时间（也是以event time来衡量）来等待之前的数据到达，以便再次
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2024-05-14 16:11:18
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