文章目录事件驱动应用处理函数（Process Functions）简介示例`open()` 方法`processElement()` 方法`onTimer()` 方法性能考虑旁路输出（Side Outputs）简介示例结语 原文地址 事件驱动应用处理函数（Process Functions）简介ProcessFunction 将事件处理与 Timer，State 结合在一起，使其成为流处理应用的
ReduceFunction AggregateFunction ProcessWindowFunction 结合使用一、窗口函数的分类1. 全量和增量的区别2. apply和process的区别3. reduce和aggregate的区别二、AggregateFunction和ProcessWindowFunction结合使用1. 需求背景2. 分析3. 程序主体4. AggregateFun
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2024-03-15 07:52:51
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ProcessFunction API（底层 API） DataStream API 提供了一系列的 Low-Level 转换算子。可以访问时间戳、watermark 以及注册定时事件。还可以输出特定的一些事件，例如超时事件等。Process Function 用来构建事件驱动的应用以及实现自定义的 ...
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2021-09-09 21:35:00
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目录入门指南 Pattern API单个模式Quantifiers条件组合模式循环模式中的连续性模式组匹配后跳过策略 检测模式从模式选择处理超时的部分模式简单的API CEP library 中的时间Event Time处理迟到的数据时间ContextExamples从较老的Flink版本迁移(1.3之前)迁移到1.4 +迁移到1.3 +FlinkCEP是在
处理函数ProcessFunction的用法
原创
2022-12-24 00:48:39
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Flink简介现有的开源计算方案，会把流处理和批处理作为两种不同的应用类型：流处理一般需要支持低延迟（毫秒级的延迟）、Exactly-once保证（数据只消费一次），而批处理需要支持高吞吐、高效处理。Apache Flink是一个面向分布式数据流处理和批量数据处理的开源计算平台，提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能，其中流处理输入数据流是无解的；批处理被作为一宗特殊的流处理，只是他的输入数据流
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2024-03-28 21:28:40
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.一 .前言二 .实现2.1. 窗口分类2.2. 时间窗口2.2.1. tumbling-time-window (翻滚窗口-无重叠数据)2.2.2.sliding-time-window (滑动窗口-有重叠数据)2.2.3. 小结2.3. Count-Window2.3.1. tumbling-count-window (无重叠数据)2.3.2. sliding-count-window (有重
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2024-03-26 05:27:40
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Flink（三）处理函数一.概述二.普通处理函数1.ProcessFunction2.KeyedProcessFunction3.ProcessWindowFunction三.合流处理函数1.CoProcessFunction（connect合流）2.ProcessJoinFunction（Interval Join合流）3.BroadcastProcessFunction4.KeyedBroa
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2024-02-12 20:05:18
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3.Flink的时间事件时间(Event Time)：事件创建时间。它通常由事件中的时间戳描述，例如采集的日志数据中，每一条日志都会记录自己的生成时间，Flink通过时间戳分配器访问事件时间戳。采集时间(Ingestion Time)：事件进入到Flink DataFlow的时间处理时间(Processing Time)：某个Operator对事件进行处理的本地系统时间。默认的时间属性就是Proc
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2024-07-08 20:36:50
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目录实时数据分析业务目标业务开发一般流程点击流日志实时数据预处理业务分析创建ClickLogWide样例类预处理：地址、时间字段拓宽预处理：isNew字段处理预处理：isHourNew字段处理预处理：isDayNew字段处理isMonthNew字段处理 实时数据分析业务目标完成点击流日志数据预处理业务开发完成实时频道热点分析业务开发完成实时频道PV/UV分析业务开发完成实时频道用户新鲜度分析业务
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2024-03-28 10:57:57
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1.Flink如何保证Exactly-Once使用checkpoint检查点，其实就是 所有任务的状态，在某个时间点的一份快照；这个时间点，应该是所有任务都恰好处理完一个相同 的输入数据的时候。checkpoint的步骤：flink应用在启动的时候，flink的JobManager创建CheckpointCoordinatorCheckpointCoordinator(检查点协调器) 周期性的向该
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2024-03-08 13:38:00
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1.简介转换算子是无法访问事件的时间戳信息和水位线信息的。而这在一些应用场景下，极为重要。例如MapFunction 这样的map 转换算子就无法访问时间戳或者当前事件的事件时间。基于此，DataStream API 提供了一系列的Low-Level 转换算子。可以访问时间戳、watermark 以及注册定时事件。还可以输出特定的一些事件，例如超时事件等。Process Function 用来构建
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2024-04-12 14:21:07
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文章目录windowsOprator1. StreamRecord(流记录)timestamp的理解2. 窗口 WindowwindowAssigner3.如何判断延迟4. 窗口状态保存全局窗口状态如何使用全量窗口？增量窗口状态如何使用增量窗口？总结5. trigger 判断是否可以继续执行triggerContexttrigger 状态定义(TriggerResult)TriggerResul
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2024-04-12 14:16:08
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0 ProcessFunction API我们之前学习的转换算子是无法访问事件的时间戳信息和水位线信息的。而这在一些应用场景下，极为重要。例如MapFunction这样的map转换算子就无法访问时间戳或者当前事件的事件时间。 基于此，DataStream API提供了一系列的Low-Level转换算子。可以访问时间戳、watermark以及注册定时事件。还可以输出特定的一些事件，例如超时事件等。P
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2024-04-12 14:45:58
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Flink process(底层)(windowprocess可以获取到时间)1. processpackage com.wt.flink.core
import org.apache.flink.configuration.Configuration
import org.apache.flink.streaming.api.functions.ProcessFunction
import o
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2024-09-10 12:26:09
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Flink中的Window一、Window1.Window概述2.Window类型2.1滚动窗口（Tumbling Windows）2.2滑动窗口（Sliding Windows）2.3会话窗口（Session Windows）二、Window API1.TimeWindow2.CountWindow3.Window Fcuntion3.1 增量聚合函数3.2全窗口聚合函数3.3 计数窗口实例4
flink读取Hive数据写入Kafka由于需要将kafka的数据读取出来并和hive中的数据进行join操作，突然发现flink1.12.0后实现了批流统一，所以学习了一下心得Hive Connector，并编写了一个读取Hive插入到kafka的小例子（感觉没什么好写的流水账）。参考：https://www.jianshu.com/p/01c363f166c2https://ci.apache
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2023-09-20 16:31:50
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上一篇Flink的状态管理中，我们提到了Operator state，本文介绍的广播状态（Broadcast State）是 Apache Flink 中支持的第三种类型的operator state。Broadcast State使得 Flink 用户能够以容错、一致、可扩缩容地将来自广播的低吞吐的事件流数据存储下来，被广播到某个 operator 的所有并发实例中，然后与另一条流数据连接进
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2024-01-10 19:40:46
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Process:我们之前学习的转换算子是无法访问事件的时间戳信息和水位线信息的。而这 在一些应用场景下，极为重要。例如 MapFunction 这样的 map 转换算子就无法访问 时间戳或者当前事件的事件时间。 基于此，DataStream API 提供了一系列的 Low-Level 转换算子。可以访问时间 戳、watermark 以及注册定时事件。还可以输出特定的一些事件，例如超时事件等。 Pr
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2024-04-25 20:44:48
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Process Function API（底层）Process Function API（底层）Keyed Process FunctionTimer Service和定时器（Timers）侧输出流（Side Output）Process Function API（底层）
原创
2022-04-27 21:31:42
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