一.简介窗口window是处理无限流的核心。窗口将流分成有限大小的“存储块”，我们可以在其上应用计算。本博客重点介绍如何在Flink中执行窗口化，以及程序员如何从其提供的功能中获得最大收益。窗口式Flink程序的一般结构如下所示。第一个片段指的是键控流，而第二个片段指的是非键控流。正如人们所看到的，唯一的区别是keyBy(…)使用window操作键控流和使用windowAll(…)操作的非键控流。
Flink窗口机制Window（窗口）Tumbling Window（翻滚窗口）Sliding Window（滑动窗口）Sliding Window（滑动窗口）设置Watermark时间 Window（窗口）Window是Flink处理无限流的核心，Windows将流拆分为有限大小的“桶”，我们可以在其上应用计算。Flink认为Batch是Streaming的一个特例，所以Flink底层引擎是一
1、窗口（Window）1.1 Group Window（老版本）在 Flink 1.12 之前的版本中，Table API 和 SQL 提供了一组“分组窗口”（Group Window）函数，常用的时间窗口如滚动窗口、滑动窗口、会话窗口都有对应的实现；TUMBLE(time_attr, interval)HOP(time_attr, interval, interval)SESSION(time
原创
2022-09-04 12:58:54
2385阅读
Flink CEP 文章目录Flink CEP一、概述二、Pattern API1. 个体模式2. 组合模式3. 模式组4. 匹配后跳过策略三、模式的检测处理1. 将模式应用到流上2. 处理匹配事件3. 处理超时事件4. 处理迟到数据5. CEP 的状态机实现 下一章： Flink 1.13 的 Table API 和 SQL 一、概述CEP，其实就是“复杂事件处理（Complex Event P
窗口在流处理应用中，数据是连续不断的，因此我们不可能等到所有数据都到了才开始处理。当然我们可以每来一个消息就处理一次，但是有时我们需要做一些聚合类的处理，例如：在过去的1分钟内有多少用户点击了我们的网页。在这种情况下，我们必须定义一个窗口，用来收集最近一分钟内的数据，并对这个窗口内的数据进行计算。Flink 认为 Batch 是 Streaming 的一个特例，所以 Flink 底层引擎是一个流
文章目录前言1. 滚动窗口（TUMBLE）2. 滑动窗口（HOP）3. 累积窗口（CUMULATE） 前言 从 1.13 版本开始，Flink 开始使用窗口表值函数（Windowing table-valued functions，Windowing TVFs）来定义窗口。窗口表值函数是 Flink 定义的多态表函数（PTF），可以将表进行扩展后返回滚动窗口（Tumbling Windows）
# FlinkSQL滚动窗口简介与Java示例
## 引言
Apache Flink是一个开源的流处理框架，提供了分布式、高性能、可伸缩的实时数据处理能力。FlinkSQL是Flink的一个重要组成部分，它提供了一种使用SQL语句对流数据进行处理的方式。在FlinkSQL中，滚动窗口是常用的一种操作，它可以将无限流数据划分为固定大小的窗口，并对每个窗口中的数据进行计算。
本文将介绍Flink
大数据再出发-20Table API 和 Flink SQL 文章目录大数据再出发-20Table API 和 Flink SQL一、整体介绍1.1 什么是 Table API 和 Flink SQL1.2 需要引入的依赖1.2.1 牛刀小试1.3 两种planner（old & blink）的区别二、API调用2.1 基本程序结构2.2 创建表环境2.3 在Catalog中注册表2.3.
目录高阶聚合时间窗口 TVF（表值函数）支持的时间窗口类型window 聚合window joinregular joininterval joinlookup jointemporal joinarray joinover 窗口聚合 Flink SQL除了支持基本查询外，还支持一些复杂的高阶聚合和关联。 高阶聚合语法group by cube(维度 1，维度 2，维度 3)
group by
（2）FlinkSQL滚动窗口demo演示
滚动窗口（Tumbling Windows） 滚动窗口有固定的大小，是一种对数据进行均匀切片的划分方式。窗口之间没有重叠，也不会有间隔，是“首尾相接”的状态。滚动窗口可以基于时间定义，也可以基于数据个数定义；需要的参数只有一个，就是窗口的大小（window size）。
原创
2022-08-08 10:41:03
134阅读
滑动窗口（Sliding Windows）与滚动窗口类似，滑动窗口的大小也是固定的。区别在于，窗口之间并不是首尾相接的，而是可以“错开”一定的位置。如果看作一个窗口的运动，那么就像是向前小步“滑动”一样。定义滑动窗口的参数有两个：除去窗口大小（window size）之外，还有一个滑动步长（window slide），代表窗口计算的频率。
原创
2022-08-08 10:46:02
108阅读
滑动窗口（Sliding Windows）与滚动窗口类似，滑动窗口的大小也是固定的。区别在于，窗口之间并不是首尾相接的，而是可
原创
2022-08-13 00:32:56
291阅读
Windowing TVF以前用的是Grouped Window Functions（分组窗口函数），但是分组窗口函数只支持窗口聚合现在FlinkSql统一都是用的是Windowing TVFs（窗口表值函数），Windowing TVFs更符合 SQL 标准且更加强大，支持window join、Window aggregations、Window Top-N、Window Deduplicat
前言数据流操作的一个常见需求是对两条数据流中的事件进行联结（connect）或Join。connect在前面Flink API文章中。 Flink DataStream API中内置有两个可以根据时间条件对数据流进行Join的算子：Window Join和Interval Join。如果Flink内置的Join算子无法表达所需的Join语义，那么你可以通过CoProcessFunction、Bro
案例：时间窗口1 需求nc -lk 9999有如下数据表示：信号灯编号和通过该信号灯的车的数量 a,3 a,2 a,7 d,9 b,6 a,5 b,3 e,7 e,4 需求1：基于时间的滚动窗口，窗口大小window size=滑动大小slide size每5秒钟统计一次，最近5秒钟内，各个路口通过红绿灯汽车的数量需求2：基于时间的滑动窗口，窗口大小window size>滑动大小slide
滚动窗口（Tumbling Windows） 滚动窗口有固定的大小，是一种对数据进行均匀切片的划分方式。窗口之间没有重叠，也不会有间隔，
原创
2022-08-13 00:33:12
282阅读
# MySQL窗口函数与GROUP BY的结合使用
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能帮助刚入行的小白理解MySQL中的窗口函数和GROUP BY的结合使用。在这篇文章中，我将通过一个简单的流程，逐步介绍如何使用这两种功能。
## 流程概览
首先，让我们通过一个表格来了解整个流程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 理解窗口函数和GROUP BY的概念
“ 无界数据于有界数据是一个比较于模糊的概念，无界与有界之间是可以进行转换的。无界数据流在进行某些计算的时候例如每分钟、每小时、每天等操作时都可以看做是有界数据集。Apache Flink使用Windows方式实现了对于无界数据集到有界数据集的计算。”Apache Flink Window 概述Windows是流式计算中最常用的计算方式之一，通过固定的时长（分钟，小时，天）与固定的长度（
1.什么是窗口函数 MySQL从8.0开始支持窗口函数，通过窗口函数我们可以处理相对复杂的报表统计需求。窗口类似窗户，我们透过窗户在总体数据中能指定的部分数据集，再在这部分指定的数据集上进行函数计算，这便是我们说的窗口函数。根据窗口特点，可分为以下两类：静态窗口：窗口的大小是固定的，多个不同记录对应同一个窗口，即对应相同数据集动态窗口：窗口是可滑动的，所有也叫滑动窗口，即不同的记录对应不同的窗口，
转载
2023-07-04 16:37:36
42阅读
开发环境连接的mysql5.6，而测试环境是mysql5.7。开发中有小伙伴写了有关group by的sql语句。在开发环境中运行是正常的，而到了测试环境中就发现了异常。原因分析：MySQL5.7版本默认设置了 mysql sql_mode = only_full_group_by 属性，导致报错。其中ONLY_FULL_GROUP_BY就是造成这个错误的罪魁祸首了，在这种严格模式下，对于grou
转载
2023-07-06 13:49:56
52阅读
