一、背景 Flink在流处理过程中，数据不断进来，我们需要在一个时间段内进行维度上对数据进行聚合（窗口），Flink提供了Tumbling Windows（无重叠）、Sliding Windows（有重叠）、Session Windows（无重叠） 三种窗口类型，窗口 驱动主要分为（时间、数量）两种，根据我们实际的业务场景选择不同的窗口类型。二
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2024-03-15 17:49:26
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使用processingTime会话窗口且不重写水印函数动态获取的时间，此时eventTime和processTime没有区别，窗口只能用数据到达的窗口算子的时间作为窗口开启时间。会话窗口1s内无数据则关闭窗口，触发计算。source每隔100毫秒发出一条数据，发出4条数据后睡眠1.5秒。窗口接收到第一条数据时开启窗口，开启时间明显能看出比source发出数据的时间多了几十毫秒。然后后面每接到一条
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2024-01-30 21:30:51
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一、描述Window 是处理无限流的核心。Flink 认为 Batch 是 Streaming 的一个特例，所以 Flink 底层的引擎是一个流式引擎，在上面实现了流处理和批处理。 而窗口（Window）就是从Streaming 到 batch 的一个桥梁。Flink 提供了非常完善的窗口机制，这是 Flink 最大的亮点之一（其他的亮点包括消息乱序处理和 Checkpoint 机制）二、窗口的生
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2024-03-26 14:04:23
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Yarn 架构原理–总览Yarn 模式在国内使用比较广泛，基本上大多数公司在生产环境中都使用过 Yarn 模式。首先介绍一下 Yarn 的架构原理，因为只有足够了解 Yarn 的架构原理，才能更好的知道 Flink 是如何在 Yarn 上运行的。Yarn 的架构原理如上图所示，最重要的角色是 ResourceManager，主要用来负责整个资源的管理，Client 端是负责向 ResourceMa
会话窗口 由一系列事件组合一个指定时间长度的timeout间隙组成，类似于web应用的session，也就是一段时间没有接收到新数据就会生成新的窗口。session窗口分配器通过session活动来对元素进行分组，session窗口跟滚动窗口和滑动窗口相比，不会有重叠和固定的开始时间和结束时间的情况session窗口在一个固定的时间周期内不再收到元素，即非活动间隔产生，那么这个窗口就会关
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2023-09-15 21:20:41
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三、窗口1、窗口的介绍(1)含义将无限的流式数据切割为有限块处理，以便于聚合等操作(2)图解 2、窗口的分类(1)按性质分Flink 支持三种划分窗口的方式，time、count和会话窗口(Session Windows)：session间隔定义了非活跃周期的长度，一段时间没有接收到新数据就会生成新的窗口。如果根据时间划分窗口，那么它就是一个time-window(时间窗口)；如果根据数
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2024-02-16 22:18:08
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1. 介绍参考Session Windows。此外也可阅读Flink 原理与实现：Session Window。以下是正文：会话窗口分配器按活动会话对元素进行分组。与翻滚窗口和滑动窗口相比，会话窗口不重叠并且没有固定的开始和结束时间。当会话窗口在一段时间内没有接收到元素时，即当发生不活动的间隙时，会话窗口关闭。会话窗口分配器可以设置静态会话间隙和动态会话间隙。一共有四种形式的 Session Wi
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2024-01-11 09:27:05
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1.Window概述 streaming流式计算是一种被设计用于处理无限数据集的数据处理引擎，而无限数据集是指一种不断增长的本质上无限的数据集，而window是一种切割无限数据为有限块进行处理的手段。 Window是无限数据流处理的核心，Window将一个无限的stream拆分成有限大小的”buckets”桶，我们可以在这些桶
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2024-03-26 11:37:00
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Flink的Window机制(一） 目录Flink的Window机制(一）1.窗口概述2.窗口的分类2.1 基于时间的窗口2.2 基于元素个数的窗口总结 1.窗口概述flink是目前各大公司都广泛使用的一款实时数据流计算引擎，今天我这里主要介绍Flink的窗口机制，并提供简单的实操案例。流数据，即生产中源源不断的数据，我们不可能等到每个数据都来到才对数据进行处理，虽然我们可以每到一个数据就处理一条
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2024-01-03 21:55:42
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一、窗口函数在定义了窗口分配器之后，我们需要为每一个窗口明确的指定计算逻辑，这个就是窗口函数要做的事情，当系统决定一个窗口已经准备好执行之后，这个窗口函数将被用 来处理窗口中的每一个元素(可能是分组的)。 1.ReduceFunction含义:ReduceFunction定义了如何把两个输入的元素进行合并来生成相同类型的输出元素的过程， Flink使用ReduceFunction来对窗口
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2024-02-27 12:18:19
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本文来自：Flink1.12-2021黑马程序员贺岁视频3.Flink-On-Yarn开发使用 3.1.原理 3.2.两种模式 3.2.1.Session会话模式 3.2.2.Per-Job模式 3.3.操作 3.4.测试 3.4.1.Session会话模式 3.4.2.PerJob模式3.Flink-On-Yarn开发使用3.1.原理为什么使用flink on yarn ? 在实际开发中，使用F
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2024-06-27 15:45:27
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部署模式Flink的部署模式主要有以下三种：会话模式（Session Mode）单作业模式（Per-Job Mode）应用模式（Application Mode） 区别：集群的生命周期以及资源的分配方式；以及应用的 main 方法到底在哪里执行——客户端（Client）还是 JobManager。会话模式（Session Mode） 首先需要启动一个集群，建立并保持一个会话，在这个会话中通过客户端
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2023-09-27 08:33:08
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一 、准备1、Flink版本 Apache Flink 1.15.1 for Scala 2.122、系统平台linux debian11.4_64。3、节点192.168.1.25（flink-master、flink-worker-1）192.168.1.26（flink-worker-2）192.168.1.27（flink-worker-3）4、配置(1) 本地DNS设置分别在三
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2024-03-17 10:45:35
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Flink 1.10Flink 1.10 开始支持将 native kubernetes 作为其资源管理器。在该版本中，你可以使用以下命令在你的 kubernetes 集群中创建一个flink session。./bin/kubernetes-session.sh \
-Dkubernetes.cluster-id=<ClusterId> \
-Dtaskmanager.mem
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2024-02-08 15:25:17
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Flink的窗口机制6.1.1 窗口概述窗口window是用来处理无限数据集的有限块。窗口就是把流切成了有限大小的多个存储桶bucket流处理应用中，数据是连续不断的，因此我们不能等所有的数据来了才开始处理，当然也可以来一条数据，处理一条数据，但是有时候我们需要做一些聚合类的处理，例如：在过去的一分钟内有多少用户点击了网页。这种情况下，就适合定义一个窗口，用来收集最近一分钟内的数据，并对这个窗口的
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2023-11-03 15:11:52
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原理分析：原始订单数据 》 Flink CDC(其实可以做简单的维表Join) 》 Kafka(ODS) 本身存储30h 消费 Kafka ODS 的数据: 累加窗口：(1 MINUTE,1 DAY) 按照1分钟划分窗口，每分钟计算当前分钟的数据 merge 当前分钟的前一分钟的数据结果 按照 订单数据事件时间+水位线 进行窗口触发执行得到的结果其实就是当天的累计值cumulate window
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2024-01-29 01:10:25
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我们知道，窗口可以将无界流切割成大小有限的“桶”（bucket）来做计算，通过截取有限数据集来处理无限的流数据。在 DataStream API 中提供了对不同类型的窗口进行定义和处理的接口，而在 Table API 和 SQL 中，类似的功能也都可以实现。 1.窗口1.1分组窗口（Group Window，1.12版本之前）在 Flink 1.12 之前的版本中，Table
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2023-09-05 11:21:43
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什么是 Window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5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。窗口可以是时间驱动的（Time Window，例如：每30秒钟），也可以是数据驱动的（
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2023-10-22 08:48:49
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在flink streaming 处理中窗口是比较常见的操作, 例如窗口sum、max、min等， 窗口构建主要包含：Assigner、Trigger、Function、Evictor, Assigner: 窗口分配器, 当有一个元素到达判断窗口属于哪一个窗口，对于滚动窗口分配给一个窗口, 对于滑动窗口可能会分配给多个窗口; Trigger: 窗口触发器, 决定什么时候触发窗口操作; Functi
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2024-03-20 08:51:11
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时间概念事件时间、处理时间与进入时间（进入处理系统的时间)。有些程序（如预警程序）允许小的误差（事件迟到），并且希望尽快得到结果，考虑使用处理时间语义。欺诈检测系统或账单系统对准确性要求高，只有在时间窗口内发生的事件才能被算进来，考虑使用事件时间语义。 窗口1.时间窗口时间窗口是最简单和最有用的一种窗口。它支持滚动 Tumbling 与滑动 Sliding。 2.计数窗口&nb
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2023-09-27 15:45:43
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