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
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2024-02-20 07:13:48
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Window API1. Window 简介概念窗口类型滚动窗口（Tumbling Windows）滑动窗口（Sliding Windows）会话窗口（Session Windows）2. Window APIWindowAssigne窗口创建窗口函数增量聚合函数全量窗口函数计数窗口会话窗口3. 其他可选 API 1. Window 简介概念一般真实的流都是无界的，怎么处理无界的数据？可以把无限
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2024-04-06 10:50:26
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大数据成神之路：点我去成神之路系列目录^_^Flink入门Flink DataSet&DataSteam APIFlink集群部署Flink重启策略Flink分布式缓存.... 1窗口类型1. flink支持两种划分窗口的方式(time和count) 如果根据时间划分窗口，那么它就是一个time-window 如果根据数据划分窗口，那么它就是一个count-
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2024-06-13 11:23:00
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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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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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Flink 的 Watermark 机制是实现事件时间处理（Event Time Processing）和窗口操作的关键组成部分。它用于协调流式数据中的事件时间和处理时间，并确保窗口操作的正确性。以下是关于 Flink Watermark 机制的详细解释：1. Watermark 是什么？Watermark 是一个特殊的事件，它用于表示事件时间进度。Watermark 带有一个时间戳，表示截至该时
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2024-09-11 06:16:50
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文章目录?Flink窗口的概念⚽窗口的分类?窗口 API 概览⚾窗口分配器（Window Assigners） ?????更多资源链接，欢迎访问作者gitee仓库：https://gitee.com/fanggaolei/learning-notes-warehouse/tree/master?Flink窗口的概念 Flink 是一种流式计算引擎，主要是来处理无界数据流的，数据源源不断、无穷无
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2024-03-15 13:25:52
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1 应用场景2 什么是窗口dataStreamSource.flatMap(new MyFlatMapFunction())
.keyBy("")
.timeWindow(Time.seconds(10))
.allowedLateness(Time.seconds(12)) //允许多大的延迟[00:00:00,00:00:10)
[00:00:1
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2024-03-26 16:36:12
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一、概述 上篇文章介绍了Window窗口机制的相关知识，这里我们介绍下Flink的另外一个核心概念“Event Time机制”，本篇文章只介绍相关概念不讲实战，实战会结合Window窗口机制一起讲解。 二、Flink中的三种时间机制 Flink在流处理程序中支持三种时间的概念，分别是EventT
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2024-05-13 17:06:57
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之前有小伙伴在群里说：滑动窗口使用触发器让每条数据都触发一次计算但是他并没有得到预期的结果：每条数据都触发一次计算，输出一条结果，而是每天数据都输出了很多条结果为什么会这样呢？写了个小案例，来解释这种情况为了方便使用自定义的source开发数据：classStringSourceFunctionextendsSourceFunction[String]{varflag=trueoverridede
原创
2021-02-08 16:58:48
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背景疑问1.一个窗口会不会变化？我们都知道flink有窗口和watermark的概念，当watermark大于窗口的endTime，将触发窗口中数据的计算，watermark是一个不断递增的时间戳，是不断变化的，如果我们假设一个窗口的开始时间和结束时间也是不断变化的，那么watermark就不好触发窗口计算。所以根据我们的假设，内心也是认为一个特定的窗口的开始和结束时间肯定是固定的。疑问2.窗口是
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2024-06-03 20:23:04
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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、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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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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Going Streaming：何时以及如何我们只是观察批量引擎上窗口管道的执行情况。 但是，理想情况下，我们希望我们的结果具有较低的延迟，并且我们还希望本地处理无界数据源。切换到流媒体引擎是朝着正确方向迈出的一步，但是我们之前等待我们的输入被全部消耗以生成输出的策略已不再可行。输入触发器和水印。 什么时候：关于触发器的精彩事情是触发器是很棒的事情！ 触发器提供了问题的答案：“在处理时间内是否实现
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2024-05-10 00:52:11
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一、Flink窗口概述 流式计算是一种用于处理无界数据流的数据处理引擎，而无界数据流是指一种不断增长的本质上无限的数据集，而窗口是将无界数据流切割成有界数据流的一种手段，Window就是其中的核心。二、窗口类型 Window主要可以分为TimeWindow（按照时间生成窗口）和CountWindow（按照指定的数据量生成窗口）两种，这里分析的窗口类型主要以TimeWindow为主。滚动窗口（T
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2023-12-21 13:57:25
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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
flink1.12版本–滚动窗口水位线watermark是用于处理乱序事件的，而正确的处理乱序事件，通常用watermark机制结合window来实现。我们知道，流处理从事件产生，到流经source，再到operator，中间是有一个过程和时间的。虽然大部分情况下，流到operator的数据都是按照事件产生的时间顺序来的，但是也不排除由于网络、背压等原因，导致乱序的产生（out-of-order或
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2024-03-26 07:56:57
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1. 说明好久不写早转战Gitbook的。这次记录文章同时，顺带刷下存在感。下面进入正题：本文主要关于Flink timeWindow 的滚动窗口边界和以及延时数据处理的调研。读这篇文章需要对Flink Eventtime + WaterMark + Windows 机制有个基础了解。其次最好先阅读Flink流计算编程–watermark（水位线）简介 这篇文章。本文是在阅读这篇文章后，有的一些启
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2024-05-12 18:08:04
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滚动窗口意义 如果我们是wordcount的程序,随着数据的涌入累计相加,计算系统的压力会越来越来越大, 但是我们让我滚动窗口,每半个小时执行一次,只执行这半个小时之内的数据,而后直接采取上半 个小时累计的结果进行累计,这样计算压力会很小!节约资源提高效率例子 我们设置公交车10秒钟跑一趟,陆陆续续来的客户端输入的数据, 公交车来了,没人空跑一圈 不执行,相当于不显示, 公交车来了,站点有5个人就
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2024-03-21 12:44:30
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