6.3 窗口6.3.1 窗口的概念存储桶水位线只是用来推动窗口的关闭，但不决定数据分到哪个窗口6.3.2 窗口的分类按照驱动类型分类时间窗口计数窗口按照窗口分配数据的规则分类滚动窗口：参数为窗口的大小滑动窗口：参数为窗口大小，以及滑动步长数据会重叠运用场景，每个5分钟统计过去一小时的所有的活跃用户会话窗口：参数是会话的超时时间全局窗口6.3.3 窗口API的概览按键分区窗口经过按键分区后(keyb
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2023-08-23 20:09:30
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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
窗口计算时遇到好几次水位线不触发的情况，简单总结下。首先，介绍下Flink的事件时间(EventTime)和水位线(Watermarks)的概念。一、处理时间如果要构造一个实时的流式应用，或早或晚都会接触到EventTime这个概念。现实场景中也会遇到消息乱序到达，这里会介绍到为什么需要事件时间和如何去处理乱序到达的数据。 ProcessingTime是Flink系统处理这条消息的时间，Event
1、概述1.1 细粒度滑动的影响当使用细粒度的滑动窗口（窗口长度远远大于滑动步长）时，重叠的窗口过多，一个数据会属于多个窗口，性能会急剧下降。以1分钟的频率实时计算App内各个子模块近24小时的PV和UV。我们需要用粒度为1440 / 1 = 1440的滑动窗口来实现它，但是细粒度的滑动窗口会带来性能问题，有两点：状态对于一个元素，会将其写入对应的(key, window)二元组所圈定的windo
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
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
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
这四种窗口分别是：NoKeyedProcessingTime滚动窗口KeyedProcessTime滚动窗口NoKeyedEventTime滚动窗口KeyedEventTime滚动窗口1、NoKeyedProcessingTime滚动窗口不分组，按照ProcessingTime划分为滚动窗口，然后调用reduce对窗口内的数据进行聚合采用老api：setStreamTimeCharacterist
上篇：初入认识flink窗口运算与时间类型概述讲解之前，GlobalWindow是干啥用的？其实，它就是一个按照指定的数据条数生成一个Window，与时间无关。话不多说，直接来看看flink窗口那玩意的东西是干啥用的？主要讲解：TimeWindowNon-Keyed和Keyed Windows一、TimeWindow1、概述按照时间生成Window，可以根据窗口实现原理的不同分成三类1.1、滚动窗
## 实现Flink滚动窗口 Java
### 1. 概述
在Flink中，滚动窗口是一种很常见的窗口类型，用于将数据流划分为固定大小的窗口，并对每个窗口中的数据进行处理。本文将介绍如何在Java中实现Flink的滚动窗口功能。
### 2. 流程概述
下表展示了实现“Flink滚动窗口 Java”的步骤：
```mermaid
erDiagram
文章概述 --> 步骤1: 创建F
Flink系列之：窗口去重一、窗口去重二、示例三、限制 一、窗口去重适用于Streaming窗口去重是一种特殊的去重，它根据指定的多个列来删除重复的行，保留每个窗口和分区键的第一个或最后一个数据。对于流式查询，与普通去重不同，窗口去重只在窗口的最后返回结果数据，不会产生中间结果。它会清除不需要的中间状态。 因此，窗口去重查询在用户不需要更新结果时，性能较好。通常，窗口去重直接用于 窗口表值函数
1、window 概念1.1 窗口（window） • 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 —— 也就是得到有界流• 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2、window 类型2.1 时间窗口（Time Window）➢ 滚动时间窗口➢ 滑动时间
什么是窗口？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一也就是得到有界流窗口(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) 中进行分析窗口类型时间窗口(Time Window)滚动时间窗C]滑动时间窗口会话窗口计数窗口(Count Window)滚动计数窗口滑动计数窗口滚动窗口将数据依据固定
理论1.window(窗口)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, 而无限数据集是值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2.window可以分为两种: 计数窗口(CountWindow)和时间窗口(TimeWindow)
滚动窗口: 比如指定5分钟大小的窗口,窗口之间没有数据重叠,长度固定滑动窗口:
结论：先说结论吧：Flink 使用 timeWindow，如何使用周级别的滚动窗口不需要自定义窗口分配器！不需要自定义窗口分配器！第一种：开始时间为周一 00:00:00，结束时间为 周日 23:59:59.window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.days(7), Time.hours(-80)));第二种：开始时间为周天 00:00:00，结束时
Flink 窗口Flink作为流计算引擎，主要用来处理无界数据流。数据源源不断、无穷无尽。通过将无限数据切割成有限的“数据块”进行处理，就有“窗口”的概念。 在Flink中，窗口可以把流切割成有限大小的多个“存储桶”，每个数据都会分发的对应的桶中。当到达窗口结束时间时，就会对每个桶中收集数据进行计算处理。 窗口不是静态准备好的，是动态创建的——有数据到达时才会创建对应窗口。窗口结束时间时，窗口会触
1、窗口（Window）1.1 Group Window（老版本）在 Flink 1.12 之前的版本中，Table API 和 SQL 提供了一组“分组窗口”（Group Window）函数，常用的时间窗口如滚动窗口、滑动窗口、会话窗口都有对应的实现；TUMBLE(time_attr, interval)HOP(time_attr, interval, interval)SESSION(time
滚动窗口、滑动窗口及会话窗口/**
* （1）滚动窗口
*
* 滚动窗口（Tumbling windows）要用 Tumble 类来定义， 另外还有三个方法：
* ⚫ over：定义窗口长度
* ⚫ on：用来分组（按时间间隔） 或者排序（按行数） 的时间字段
* ⚫ as：别名，必须出现在后面的 groupBy 中
*/
目录一、窗口类型二、窗口分配程序（WindowAssigner）2.1 基于数量的 CountWindow2.1.1 滚动 2.1.2 滑动2.2 基于时间的 TimeWindow2.2.1 滚动2.2.2 滑动2.2.3 会话三、窗口函数一、窗口类型Keyed 和 Non-Keyed上游算子是 KeyStream 类型，为 Keyed 窗口上游算子不是 KeyStream 类型，为 N
使用flink-1.9.0进行的测试，在不同的并行度下，Flink对事件时间的处理逻辑不同。包括1.1在并行度为1的本地模式分析和1.2在多并行度的本地模式分析两部分。通过理论结合源码进行验证，得到具有说服力的结论。 一、使用并行度为1的本地模式测试1.1、Flink时间时间窗口代码，使用SocketSource：1 package com.mengyao.flink.stream.
