一、Flink 自带的 windowFlink DataStream API 提供了 Time 和 Count 的 window，同时增加了基于 Session 的 window。同时，由于某些特殊的需要，DataStream API 也提供了定制化的 window 操作，供用户自定义 window。下面，主要介绍 Time-Based window 以及 Count-Based window，以
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2024-03-30 07:54:52
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内置方法 WindowedStream通过 KeyedStream 可以直接创建 Count Window和 Time Window。他们最终都是基于 window(WindowAssigner)方法创建，在window方法中创建 WindowedStream实例，参数使用当前的 KeyedStream对象和指定的 WindowAssigner。def window[W <: Wi
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2024-03-21 22:29:41
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在现代的数据处理中，实时计算已经成为越来越重要的一环。Apache Flink 是一个基于流式数据的分布式计算引擎，具有高性能、可靠性和可伸缩性。而在实际生产环境中，我们需要将 Flink 应用程序部署到 Kubernetes（简称 K8S）集群中来实现对应用程序的管理和资源分配。本文将详细介绍如何在 K8S 上部署 Flink 应用程序，并以 Flink 窗口窗口操作为例展示整个过程。
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原创
2024-05-16 12:16:53
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## 实现 Windows Docker Flink
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能够教会你如何在 Windows 上使用 Docker 来部署 Flink。下面是整个过程的步骤流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 安装 Docker |
| 2 | 下载 Flink 镜像 |
| 3 | 创建 Flink 容器 |
| 4 | 配置 Flink 容
原创
2024-01-14 04:17:35
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之前使用 PHPDocument 生成过开发文档，但是界面看着不爽，遂尝试了 ApiGen 生成，不得不说界面看着舒服多了，下面说说安装和使用的方法。ApiGen官网: http://www.apigen.org/一、从 github 获取 Windows 的安装包https://github.com/apigen/apigen/downloads选择 Version x.x.x sta
1、windows使用chrome调试ios webView（缺点：装很多东西 还会有各种报错 需要 对chrome的版本也有要求） 目前这种方法未能实现1、window使用chrome调试ios设备的H5页面（Safari和APP）**1：用管理员身份打开PowerShell，不同操作系统打开方式不太一样，win10的话在搜索栏搜索就能找到 2：查看PowerShell版本：需要大于5.
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2024-07-10 14:52:17
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1）Global Window 和 Key Windows 在运用窗口计算时，Flink根据上游数据集是否为 KeyStream 类型，对应的 Windows 也会有所不同。※ Keyed Window：上游数据集如果是 KeyedStream 类型，则调用 DataStream API的 window() 方法，数据会根据 Key 在不同的 Task 实例中并行分别计算，最后得出针对每个 Ke
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2024-04-24 14:02:28
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部署Flink1.15集群 文章目录***部署Flink1.15集群***一、准备工作1、准备 3 台 Linux 机器2、下载Java8、最好下载Java11（注意：这里为了照顾已经下载Java8的同志）3、安装 Hadoop 集群二、下载安装Flink三、部署集群1、修改配置文件2、分发安装目录3、每个节点修改flink-conf.yaml中taskmanager.host的参数3、启动集群
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2024-03-06 06:03:29
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window api基于keyedStream。window是桶。1. window操作两个主要步骤：
窗口分配器（.window）,窗口函数（reduce，aggregate，apply，process）
2. window类型
通过窗口分配器来决定，时间窗口和计数窗口
按照窗口起止时间（个数）的定义，可以有滚动窗口、滑动窗口、会话窗口
滑动窗口中，每条数据可以属于多个窗口，属于size/sl
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2024-05-08 16:30:53
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概述 window可以将flink处理的无限stream流切分成有限流，进行时间段内数据的计算，它是有限流处理的核心组件。window对流的切分可以是基于时间的（Time Window），也可以是基于数据的（Count Window）。主要的操作如下：注：例子中的kafkaSource是一个DataStream对象keyed windows operator[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制
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2024-03-07 18:38:27
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1 概述process function相对于前文所述的map、flatmap、filter算子来说，最大的区别是其让开发人员对数据的处理逻辑拥有更大的自由度；同时，ProcessFunction 继承了RichFunction，因而具备了getRuntimeContext() ，open() ，close()等方法；在不同类型的datastream上，（比如keyed stream、window
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2024-04-30 17:17:28
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目录： window概念 window类型 window APIwindow概念 一般真实的流都是无界的，怎样处理无界的数据？ 可以把无限的数据流进行切分，得到有限的数据集进行处理，即得到有界流 窗口（window）就是将无限流切割为有限流的一种方式，它会将流数据分发到有限大小的桶（bucket）中进行分析window类型时间窗口（Time Window） 滚动时间窗口（Tumbling Wind
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2024-03-27 09:03:35
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目录一、环境配置二、设置镜像路径三、设置磁盘四、 网络设置五 、使用FinalShell连接到Linux今天1024程序员节，合法拒绝加班！！！！！??????祝所有程序员用不加班，永远没有bug！? ? ? ? ? ? 原规正传，Linux安装 VMware CentOS 7 和FinalShell的安装及使
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2024-05-11 07:13:49
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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。Process Function用来构建事件驱
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2024-07-26 01:02:47
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Flink中Window的介绍和使用Flink中的窗口大致分为两类，分别是Keyed Windows和Non-Keyed Windows，接下来我们从其简单应用方面看看Window都包含哪些内容，基本的用法等。1. 窗口分类1. 按照使用场景分类Keyed Windows：跟在KeyedStream后使用stream
.keyBy(...) <-
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2024-04-08 14:33:54
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说明：本文为《Flink大数据项目实战》学习笔记，想通过视频系统学习Flink这个最火爆的大数据计算框架的同学Flink大数据项目实战：http://t.cn/ExrHPl9 啥是Window？有啥作用？Flink 认为 Batch 是 Streaming 的一个特例，所以 Flink 底层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
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2024-05-12 19:48:35
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1、Flink Window1.1、Window（窗口）聚合事件（比如计数、求和）在流上的工作方式与批处理不同。
比如，对流中的所有元素进行计数是不可能的，因为通常流是无限的（无界的）。所以，流上的聚合需要由 window 来划定范围，比如 “计算过去的5分钟” ，或者 “最后100个元素的和” 。window是一种可以把无限数据切割为有限数据块的手段窗口可以是 时间驱动的 【Time Wi
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2024-03-25 14:19:15
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在之前的文章中，我们介绍了Flink的安装部署、基础概念，今天我们来一起学习Flink的核心之一DataStream API。01 分布式流处理基础上图中，我们将整个代码分为了三个部分，即分布式流处理的基本模型：SourceTransformationSink从而，我们可以给出Flink编程框架：// 1. 获取运行环境
final StreamExecutionEnvironment env =
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2024-03-01 15:13:50
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一、Window1.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，我们可以在这些桶上做计算操作。2.Window 类型Windo
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2024-04-02 17:16:14
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flink-window窗口操作（九）1.window概念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，我们可以在这些桶上做计算操作2.wi
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2024-03-25 09:53:35
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