定义窗口分配器后，我们需要指定要在每个窗口上执行的计算。这是Window Fucntion的职责，一旦系统确定窗口已准备好进行处理，就可以处理每个窗口的元素。窗口函数可以是ReduceFunction，AggregateFunction，FoldFunction，WindowFunction或ProcessWindowFunction之一。前两个可以更有效地执行，因为Flink可以在每个窗口元素到
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2024-05-02 17:32:39
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1.背景介绍Flink的窗口操作及其应用场景作者：禅与计算机程序设计艺术1. 背景介绍1.1 Streaming 数据处理Streaming 数据处理是当今许多应用程序所需要的一个重要功能。Streaming 数据指的是持续的、高速的数据流，如传感器数据、网络日志、交易记录等。随着互联网的普及和物联网的发展，Streaming 数据的规模不断增大，Streaming 数据处理变得越来越重要。1.2
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2024-09-19 13:07:59
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(4) ProcessWindowFunction with Incremental Aggregation(与增量聚合结合)可将ProcessWindowFunction与增量聚合函数ReduceFunction、AggregateFunction结合。元素到达窗口时增量聚合，当窗口关闭时对增量聚合的结果用ProcessWindowFunction再进行全量聚合。既能够增量聚合，也能够访问窗口的
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2024-03-27 13:48:28
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总结Flink DataStream 算子: Map、FlatMap、Filter、KeyBy、Reduce、Fold、Aggregate 的使用。Map [DataStream->DataStream]Map: 一对一转换,即一条转换成另一条。package com.bigdata.flink.dataStreamMapOperator;
import com.bigdata.flink
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2024-04-18 14:48:11
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Flink DataStreamDataStream相关概念5.1.1 ExecutionEnvironment执行环境执行环境创建方式和Flink交互需要一个入口，这个入口就是ExecutionEnvironment执行环境。在Stream API中，它的执行环境就使用StreamExecutionEnvironment来创建，里面包含了创建各种执行环境的静态方法。这里这些静态方法都可以创建执行
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2024-05-20 19:32:31
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Flink-之术语介绍1 Gragh的概念StreamGragh：Flink中的数据结构，在Cluster客户端生成的Flink程序的拓扑结构，单纯的显示拓扑
StreamEage：代表拓扑中2个算子处理之后的流的连接点StreamNode：每个StreamNode代表1个拓扑算子节点JobGrap：Flink中的数据结构，将可以形成Chain的算子进行合并，减少节点之间 的数据传输带来的性
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2024-04-12 14:54:32
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1 介绍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可以分成两类： CountWindow：按照指定的数据条数生成一个Window，与时间无关。 TimeWindow：按照时间生成Window。 对于TimeWindow，可以根据窗口实现原理的
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2024-04-12 13:02:04
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Windows是流计算的核心。Windows将流分成有限大小的“buckets”，我们可以在其上应用聚合计算（ProcessWindowFunction，ReduceFunction，AggregateFunction或FoldFunction）等。在Flink中编写一个窗口计算的基本结构如下：Keyed Windowsstream
.keyBy(...)
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2024-03-21 18:10:34
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Window Function在窗口触发后，负责对窗口内的元素进行计算。Window Function分为两类: 增量聚合和全量聚合。增量聚合: 窗口不维护原始数据，只维护中间结果，每次基于中间结果和增量数据进行聚合。如: ReduceFunction、AggregateFunction。全量聚合: 窗口需要维护全部原始数据，窗口触发进行全量聚合。如:ProcessWindowFunction。本
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2024-03-21 11:00:32
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学习这个函数之前需要了解accimport org.apache.flink.api.common.JobExecutionResult;
import org.apache.flink.api.common.accumulators.IntCounter;
import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.a
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2024-03-26 23:26:27
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开启MiniBatch（提升吞吐）官网地址：https://nightlies.apache.org/fli
原创
2021-12-29 17:13:55
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基于flink jdbc方言(dialect)里不同Statement何时、如何被调用的思考。前言：在修改flink-connector-jdbc源码时，观察到jdbc有方言的实现，在 JdbcDialect.class 里存在insert/update和upsert两种更新语义，所以研究下何种情况执行insert/update，何种情况执行upsert。如有任何错误，欢迎大家指正。flink j
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2024-05-07 23:25:45
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使用过WindowedStream的同学一定对WindowAssigner、trigger和evictor不陌生，可以说这三者共同定义了一个window流的核心，为什么这么说呢，我们打开WindowedStream类瞅一瞅 可以看到，WindowedStream类一共就只有六个属性，最核心的就是红线划出来的铁三角其中：WindowAssigner定义了进入窗口流的element进入哪些窗
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2024-04-03 09:29:48
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文章目录增量聚合函数（incremental aggregation functions）归约函数（ReduceFunction）聚合函数（AggregateFunction） 定义了窗口分配器，我们只是知道了数据属于哪个窗口，可以将数据收集起来了；至于收集起来到底要做什么，其实还完全没有头绪。所以在窗口分配器之后，必须再接上一个定义窗口如何进行计算的操作，这就是所谓的“窗口函数”（window
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2024-03-19 13:11:52
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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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前言在我们使用Flink DataStream API编写业务代码时，aggregate()算子和AggregateFunction无疑是非常常用的。编写一个AggregateFunction需要实现4个方法：public interface AggregateFunction<IN, ACC, OUT> extends Function, Serializable {
ACC
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2024-05-14 21:32:27
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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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# 如何使用 MongoDB Aggregate 后 Count
## 引言
在使用 MongoDB 进行数据处理时，我们经常会使用聚合管道（Aggregate Pipeline）来对数据进行分组、筛选和计算等操作。而在对数据进行聚合操作后，我们可能会想要统计聚合结果的数量。本文将介绍如何使用 MongoDB 的聚合操作后进行 Count 统计。
## 实现步骤
下面是整个实现过程的步骤，我们
原创
2023-11-16 10:36:43
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文章目录 用户自定义聚合函数（User Defined AGGregate function，UDAGG）会把一行或多行数据（也就是一个表）聚合成一个标量值。这是一个标准的“多对一”的转换。聚合函数的概念我们之前已经接触过多次，如 SUM()、MAX()、MIN()、AVG()、COUNT()都是常见的系统内置聚合函数。而如果有些需求无法直接调用系统函数解决，我们就必须自定义聚合函数来实现功能了
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2024-03-17 00:43:58
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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
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