* An input gate consumes one or more partitions of a single produced intermediate result.
*
* <p>Each intermediate result is partitioned over its producing parallel subtasks; each of these
本文根据 Apache Flink 系列直播课程整理而成，由 Apache Flink Contributor、网易云音乐实时计算平台研发工程师岳猛分享。主要分享内容为 Flink Job 执行作业的流程，文章将从两个方面进行分享：一是如何从 Program 到物理执行计划，二是生成物理执行计划后该如何调度和执行。Flink 四层转化流程Flink 有四层转换流程，第一层为 Program 到 S
ProcessFunction和CoProcessFunction说明DataStream与KeyedStreamd都有Process方法, DataStream接收的是ProcessFunction，而KeyedStream接收的是KeyedProcessFunction(原本也支持ProcessFunction，现在已被废弃)0.AbstractRichFunction介绍1.ProcessF
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2024-02-22 14:58:52
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7 处理函数7.1 概述更底层的操作，直接对流进行操作，直接调用处理函数7.2 基本处理函数ProcessFunction分析ProcessFunction的来源处理函数继承了AbstractRichFunction富函数抽象类，因此就具有访问状态(state)和其他运行时环境例如AbstractRichFunction类中有getRuntimeContext()这个方法返回的是RuntimeCo
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2024-03-16 14:03:05
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目录 场景：onTimer 使用关键流程数据处理流程代码交互流程onTimer 延迟数据处理的优劣优点：缺点：onTimer 编码实践业务场景描述代码场景：某些特殊业务场景需要延迟数据处理，比如乱序数据。某些业务场景只需要保留最新数据，中间更新过程忽略不计，比如客服问卷最新状态。某些业务场景需要结合最近一段时间的数据进行处理，比如客服侧由于系统短时间单条数据更新多个字段，系统侧更新字段顺
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2024-03-05 11:52:24
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Timer简介Timer（定时器）是Flink Streaming API提供的用于感知并利用处理时间/事件时间变化的机制。Ververica blog上给出的描述如下：Timers are what make Flink streaming applications reactive and adaptable to processing and event time changes.对于普通用
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2023-09-22 11:54:00
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一致性实际上是“正确性级别”的另一种说法，也就是说在成功处理故障并恢复之后得到的结果，与没有发生任何故障时得到的结果相比，前者到底有多正确。例如，要对最近一小时登录的用户计数。在系统经理故障之后，计数结果是多少？如果有偏差，是有漏掉的计数还是重复计数？在流处理中，一致性可以分为三个级别：at-most-once(最多一次)： 这其实是没有正确性保障的委婉说法——故障发生之后，技术结果可能丢失。at
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2024-04-22 15:02:04
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Trigger作用在WindowStream上，也就是说，trigger是跟随在window()算子之后的。Trigger决定了窗口中的数据何时可以被window function处理， 每一个窗口分配器都有一个默认的触发器，如果默认的触发器不能满足需要，你可以通过调用WindowedStream.trigger(...)来指定一个自定义的触发器。例如：TumblingEventTimeWindo
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2023-07-11 17:45:23
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文章目录ProcessFunctionLow-level Joins举例The KeyedProcessFunctionTimersFault Tolerance计时器合并 ProcessFunctionProcessFunction是一个低级流处理操作，允许访问所有(非循环)流应用程序的基本构建块:events (stream elements)state (fault-tolerant, c
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2024-04-17 13:55:00
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摘要：本文由 Apache Flink Committer，字节跳动架构研发工程师李本超分享，以四个章节来介绍 Flink 在字节的应用实战。 内容如下：整体介绍实践优化流批一体未来规划一、整体介绍2018 年 12 月 Blink 宣布开源，经历了约一年的时间 Flink 1.9 于 2019 年 8 月 22 发布。在 Flink 1.9 发布之前字节跳动内部基于 master 分支
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2024-05-21 21:40:07
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简介在数据处理当中，经常会碰到处理时间的问题。比如：在序列预测的过程中，需要通过学习一段时间的数据，去预测未来一段时间的结果。这时候就要用到时间（time、datetime、calendar）模块，今天介绍时间模块中的time模块。一、time模块在Python中有三种表示时间到方式： a、timestamp时间戳，时间戳表示的是从1970年1月1日00:00:00开始按秒计算的偏移量 b、s
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2023-06-30 14:29:01
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之前了解到的 Flink 的心跳服务都比较浅显，只知道 在 Flink 中心跳服务是由 ReourceManager 发送给 JobMaster 和 TaskExecutor 以及 JobMaster 发送给 TaskExecutor。 然后 TaskExecutor 返回相关的Slot等数据给 ResouceManager。所以一直以为 心跳服务是 Akka 的 ask 进行传递的。 但是查看相
文章目录前言1.watermark特点2.窗口触发的条件窗口的划分窗口及水印触发的解释3.代码4.测试数据源5.遇到的问题6.问题排查7.问题解决 前言先说下水印的基本概念，对后面理解有帮助1.watermark特点1.watermark并不是event的一个属性， 而是一条特殊的数据记录（只用来触发窗口结束，不参与数据计算）2.watermark 必须单调递增，以确保任务的事件时间时钟在向前推进
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2024-04-02 14:45:34
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目录设置水位线延迟时间允许窗口处理迟到数据将迟到数据放入窗口侧输出流总结： 我们知道，所谓的“迟到数据”（
late data
），是指某个水位线之后到来的数据，它的时 间戳其实是在水位线之前的。所以只有在事件时间语义下，讨论迟到数据的处理才是有意义的。  
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2024-04-29 21:51:59
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Flink -- Time and WindowFlink 时间语义水位线 Watermark水位线的概念有序流中的水位线乱序流中的水位线水位线的特性水位线的基本使用水位线生成策略内置水位线生成器自定义水位线策略在自定义数据源中发送水位线窗口 Window窗口的基本概述窗口的基本概念窗口的分类窗口的 API窗口的基本使用窗口分配器时间窗口计数窗口窗口函数增量聚合函数全窗口函数增量聚合和全窗口函数
爬虫爬取优信二手车：循环遍历每页，获取相应的有价值字段信息，这里不详细阐释了。多线程Python中，使用concurrent.futures模块下的ThreadPoolExecutor类来实现线程池，因爬取过程无需考虑前后执行顺序，因此我使用较为灵活地抢占式线程池。使用with关键字创建资源池，调用实例化对象的submit方法来启动线程资源池，并把需要线程执行的函数名称和函数参数传进去。使用tim
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2023-08-28 08:46:43
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1 DataStreamAPI1.1 DataStream Data Sources source是程序的数据源输入，你可以通过StreamExecutionEnvironment.addSource(sourceFunction)来为你的程序添加一个source。 flink提供了大量的已经实现好的source方法，可以自定
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2024-05-20 22:09:55
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背景：定时器方式触发python脚本采用python内部的timer方式1：# -*- coding: utf-8 -*-
__author__ = 'jason'
from threading import Timer
import time
def hello(name):
global t
t = Timer(3, hello,['jason'])
t.start()
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2024-05-30 22:29:20
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这篇文章主要介绍了python线程定时器Timer实现原理解析,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下一.线程定时器Timer原理原理比较简单，指定时间间隔后启动线程！适用场景：完成定时任务，例如：定时提醒-闹钟等等.# 导入线程模块
import threading
timer = threading.Timer(interval, fu
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2023-09-24 15:05:18
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1 Flink简介Apache Flink® — Stateful Computations over Data StreamsApache Flink 是一个框架和分布式处理引擎，用于在无边界和有边界数据流上进行有状态的计算。Flink 能在所有常见集群环境中运行，并能以内存速度和任意规模进行计算。1.1 处理无界和有界数据任何类型的数据都可以形成一种事件流。信用卡交易、传感器测量、机器日志、网
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2024-03-08 15:26:46
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