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
转载
2023-09-27 15:45:43
75阅读
window join用于连接两个流的元素，他们在一个窗口钟用于共享一个公共的key.我们一般可以用一个窗口分配器定义这些窗口（join情况下一般包含了Tumbling Windows （滚动）、Sliding Windows（滑动）和Session Windows （会话窗口）） Windows Join的代码一般形式如下： 注：创建两个流元素的成对组合的行为类似于内连接。如果来自一个流的元素和
转载
2024-03-04 19:56:50
94阅读
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.
转载
2024-08-15 18:49:50
41阅读
Flink WindowsKeyed WindowsWindow Lifecycle 窗口生命周期Keyed vs Non-Keyed WindowsWindow Assigners 窗口指定Tumbling Windows 滚动窗口Sliding Windows 滑动窗口Session Windows 会话窗口Global Windows 全局窗口Window FunctionsReduceF
转载
2024-02-20 07:13:48
218阅读
目录0. 相关文章链接1. 需求描述2. 代码演示3. Scala代码演示时间窗口的滚动和滑动0. 相关文章链接Flink文章汇总1. 需求描述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
9,3
9,2
9,7
4,9
2,6
1,5
2,3
5,7
5,4
需求1: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--基于时间的滚动窗口
需求2:每5秒
转载
2024-03-30 21:19:15
25阅读
在这样一种场景，用户的登录行为数据都会以LoginEvent的行式记录下来，每次失败或者成功以及错误都会记录下来，一般客户端都会进行检验，正常的用户不可能在一秒钟之内登录错误多次，这时候我就得怀疑这部分数据是不是机器对用户的密码进行暴力破解，如果有需要我们得将这些攻击IP进行封锁。Flink - CEP 优点复杂性：多个流join，窗口聚合，事件序列或patterns检测 低延迟：秒或毫秒级别，比
转载
2024-08-25 18:24:45
62阅读
点击上方蓝色字体，选择“设为星标”回复”资源“获取更多资源前言在我们使用Flink DataStream API编写业务代码时，aggregate()算子、AggregateFunctio...
转载
2021-06-10 19:57:20
372阅读
点击上方蓝色字体，选择“设为星标”回复”资源“获取更多资源前言在我们使用Flink DataStream API编写业务代码时，aggregate()算子、AggregateFunctio...
转载
2021-06-10 19:57:21
1443阅读
目录一、初始Flink1.1 Flink 的源起和设计理念1.2 Flink的应用1.3 流式数据处理的发展和演变1.3.1 流处理和批处理1.3.2 传统事务处理1.3.3 有状态的流处理1.3.4 Lambda架构1.3.5 新一代流处理器 1.4 Flink的特性总结1.4.1 Flink 的核心特性 1.4.2 分层API1.5 Fl
转载
2024-04-02 20:37:56
33阅读
介绍Fink的时间窗口（Window）可以分成两类：1、CountWindow：按照指定的数据条数生成一个 Window，与时间无关。2、TimeWindow：按照时间生成 Window。TimeWindow，可以根据窗口实现原理的不同分成三类：滚动窗口（TumblingWindow）、滑动窗口（Sliding Window）和会话窗口（Session Window）。本文介绍会话窗口
原创
2022-01-21 13:51:58
1317阅读
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
转载
2024-02-27 12:18:19
60阅读
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
转载
2024-01-03 21:55:42
173阅读
基于Yarn搭建Flink1. 概述1.1 Yarn 简介Apache Hadoop YARN是一个资源提供程序，受到许多数据处理框架的欢迎。Flink服务被提交给 YARN 的 ResourceManager，后者再由 YARN NodeManager 管理的机器上生成容器。Flink 将其 JobManager 和 TaskManager 实例部署到此类容器中。Flink 可以根据在 JobM
转载
2023-10-13 21:30:56
120阅读
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（
转载
2023-10-22 08:48:49
60阅读
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
转载
2024-03-20 08:51:11
56阅读
1. 概念 窗口是用来处理无界流的核心。定义窗口一般是包含起始时间、不包含结束时间的，用数学符号表示就是一个左闭右开的区间，例如0-10s的窗口表示为[0, 10)。 需要注意的是，Flink 的窗口不是静态准备好的，而是动态创建的。当有落在这个窗口区间范围的数据到达时，才会创建对应的窗口。
原创
2022-08-06 00:52:07
263阅读
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
转载
2024-01-29 01:10:25
43阅读
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
转载
2023-09-05 11:21:43
241阅读
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
转载
2023-11-03 15:11:52
79阅读
上一篇flink watermark讲到Flink 中事件时间和水位线的概念，那它们有什么具体应用呢？当然是做基于时间的处理计算了。其中最常见的场景，就是窗口聚合计算。 之前我们已经了解了 Flink 中基本的聚合操作。在流处理中，
转载
2024-03-20 20:25:40
178阅读
