本篇终于到了Flink的核心内容：时间与水印。最初接触这个概念是在Spark Structured Streaming中，一直无法理解水印的作用。直到使用了一段时间Flink之后，对实时流处理有了一定的理解，才想清楚其中的缘由。接下来就来介绍下Flink中的时间和水印，以及基于时间特性支持的窗口处理。1 时间和水印1.1 介绍Flink支持不同的时间类型：事件时间：事件发生的时间，是设备生产或存储
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2024-09-12 15:00:44
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map:val streamMap = stream.map { x=> x*2}flatMap也就是将嵌套集合转换并平铺成非嵌套集合例如： 一个List想要打散按照空格分隔提取数据可以这样做：List("a b", "c d").flatMap(line => line.split(" "))
最终结果是： List(a,b,c,d
val streamFlatMap = strea
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2024-04-25 11:27:07
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前言 终于忙完了四门专业课的期末，确实挺累啊。今天开始继续学习 Flink ，接着上次的内容。1、窗口 之前我们已经了解了 Flink 中基本的聚合操作。在流处理中，我们往往需要面对的是连续不断、无休无止的无界流，不可能等到所有所有数据都到齐了才开始处
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2024-07-24 13:10:06
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序本文主要研究一下flink KeyedStream的reduce操作实例@Test
public void testWordCount() throws Exception {
// Checking input parameters
// final ParameterTool params = ParameterTool.fromArgs(args);
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2024-04-24 15:26:46
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Windows是处理无限流的核心。Windows将流分成有限大小的“存储桶”，我们可以在其上应用计算。本文档重点介绍如何在Flink中执行窗口化，以及程序员如何从其提供的功能中获得最大收益。窗口式Flink程序的一般结构如下所示。第一个片段指的是键控流，而第二个片段指的是非键控流。正如人们所看到的，唯一的区别是keyBy(...)呼吁密钥流和window(...)成为windowAll(...)非
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2024-04-23 18:07:44
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# Flink Java 中的 keyBy 操作及其在多字段聚合中的应用
Apache Flink 是一个强大的流处理框架，具有高吞吐量和低延迟的特性。它广泛应用于实时数据处理、事件驱动应用等场景。Flink 提供的 `keyBy` 操作可以对数据流进行分组，进而对每个组应用相关的操作。本文将详细探讨 `keyBy` 操作，并以多个字段进行分组为例，展示其在实际应用中的优势。
## 什么是 k
文章目录五、核心编程5.1 Environment5.2 Source —— 从哪获取(消费)数据5.2.1 读取文件数据5.2.2 读取kafka数据5.2.3 自定义数据源5.3 Transform —— 处理数据5.3.1 Map5.3.2 MapRichFunction5.3.3 FlatMap5.3.4 Filter5.3.5 Keyby5.3.6 shuffle5.3.7 Split
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2024-06-09 06:38:52
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一、processionFunctionAPI产生背景（1）背景：转换算子是无法访问事件的时间戳信息和水位线信息的。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。这样的算子和函数能够进行一些时间上的操作，但是不能获取算子当前的Processing Time或者是Watermark时间戳，调用起来简单但功能相对受限。flink提供Process Functio
分区：分区（Partitioning）是将数据流划分为多个子集，这些子集可以在不同的任务实例上进行处理，以实现数据的并行处理。 数据具体去往哪个分区，是通过指定的 key 值先进行一次 hash 再进行一次 murmurHash，通过上述计算得到的值再与并行度进行相应的计算得到。 分组：分组（Grouping）是将具有相同键值的数据元素归类到一起，以便进行后续操作（如聚合、窗口计算等）。 key值
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2024-07-30 10:25:14
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0 摘要 在Flink实时流数据处理中，经常用到keyBy算子, 虽然能够大致不差的使用它，实现自己的需求。然而这个算子到底做了什么事情，心里一直没有底。这篇文章算是对keyBy算子稍微深入一点的探究。1 Spark中的按key分组操作 对于经常使用spark的同学而言，分组操作数据，那是再熟悉
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2023-10-27 12:36:52
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文章目录5.3 DateSet 的Transformation5.3.1 map 函数5.3.2 flatMap 函数5.3.3 mapPartition 函数5.3.4 filter 函数5.3.5 reduce 函数5.3.6 reduceGroup5.3.7 Aggregate5.3.8 minBy 和maxBy5.3.9 distinct 去重5.3.10 Join5.3.11 Unio
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2024-02-14 13:23:09
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DataStream的TransformationkeyBy按照指定的key来进行分流，类似于批处理中的 groupBy 。可以按照索引名/字段名来指定分组的字段.package com.ccj.pxj.heima.stream.tran
import org.apache.flink.streaming.api.scala._
/**
* 1. 获取流处理运行环境
* 2. 设置并行度
*
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2024-04-03 10:39:21
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摘要：本文整理自快手实时计算团队技术专家张静、张芒在 Flink Forward Asia 2021 的分享。主要内容包括：Flink SQL 在快手功能扩展性能优化稳定性提升未来展望一、Flink SQL 在快手经过一年多的推广，快手内部用户对 Flink SQL 的认可度逐渐提高，今年新增的 Flink 作业中，SQL 作业达到了 60%，与去年相比有了一倍的提升，峰值吞吐达到了 6 亿条/秒
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2024-08-20 00:23:15
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关于 join 的测试flink：1.17.1Flink Sql 提供了多种的 Join 类型，以应对各种业务场景，每种 Join 都有其固定的语法及局限性。本篇先介绍 Regular Joins 和 Interval Joinsjoin 类型Regular JoinsInterval JoinsTemporal JoinsLookup JoinArray ExpansionTable Funct
前面一篇写了flink的原理以及单机安装配置，这篇主要讲Flink 的java API学习。今天想起了上周看到的MIT校训Mind and Hand，可以作为时刻提醒自己的语句，可以作为警醒自己的语句。心有多大，舞台就有多大。1. DataStream1.1 keyBy逻辑上将数据流元素进行分区，具有相同key的记录被分到同一个分区 KeyedStream<String,Tu
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2024-07-07 09:38:13
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文章目录定时器（Timer）和定时服务（TimerService）KeyedProcessFunction 的使用 在 Flink 程序中，为了实现数据的聚合统计，或者开窗计算之类的功能，我们一般都要先用 keyBy 算子对数据流进行“按键分区”，得到一个 KeyedStream。也就是指定一个键（key），按照它的哈希值（hash code）将数据分成不同的“组”，然后分配到不同的并行子任务上
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2024-02-27 14:25:13
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大家好，我是大圣，很高兴又和大家见面。今天我们来探究一下 Flink 使用 keyBy 算子的时候到底发生了什么，看完这篇文章，你会豁然开朗。keyBy 算子基本知识keyBy 会发生什么专业解释keyBy 使得相同key 的数据会进入同一个并行子任务，每一个子任务可以处理多个不同的key。这样使数据保证了有序性，并且每个子任务直接相互隔离。我们确保了相同键的数据在逻辑上是有序的。即使在高度并行的
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2024-08-28 10:47:22
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物理分区 随机分区（shuffle） 轮询分区（Round-Robin） 重缩放分区（rescale）&n
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2024-02-26 09:51:58
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# Flink对多个字段进行KeyBy的实现
Apache Flink是一款开源的流处理框架，以其高度一致性和低延迟处理特性而受到广泛欢迎。在实际应用中，我们常常需要根据多个字段来进行分组（KeyBy操作），尤其是在处理复杂的业务逻辑时，如何高效处理数据流是关键。
## 什么是KeyBy？
在Flink中，`KeyBy`是一个非常重要的算子，它允许用户根据特定的字段对数据流进行分组。通过`K
原创
2024-10-26 05:19:11
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flink sql - group by 字段 [不等于] 主键字段导致写入pg表死锁原因分析1、环境描述1、flink 1.13.2
2、3个并发度[3个taskmanager]，即任务会在三个节点[A、B、C节点]上跑
3、事实表join维度表2、找死锁sql在flink任务的taskmanager 上找到的死锁sql: 【没有找到 insert 相关的sql】数据库运维监控平台日志显示的死锁
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2024-06-30 16:51:36
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