一、REGULAR JOININNER JOIN：在流处理任务中只用两条流JOIN到才输出，+[L, R]LEFT JOIN：在流处理任务中，左流数据到达之后，不管有没有JOIN到右流数据都会输出（JOIN到：+[L, R]，没有JOIN：+[L, NULL]），如果右流数据到达之后，发现左流有输出+[L, NULL]，则会发起回撤，先输出-[L, NULL]，再输出+[L, R]RIGHT JO
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2023-07-11 17:34:52
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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
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2024-03-15 10:30:28
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目录Table API 和 Flink SQL1 Table API 和 Flink SQL 是什么2 基本程序结构3 创建 TableEnvironment4 表(Table)4.1 创建表 4.2 输出到文件 4.3 更新模式4.4 输出到 Kafka4.5 输出到 ES4.6 输出到 MySql5 将 Table
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2024-03-18 08:02:12
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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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只要水印watermark的时间大于等于窗口的结束时间，并且窗口内有数据存在，就会触发对应窗口计算。 除此之外，如果flink配置了allowedLateness参数，只要水印watermark的时间小于等于窗口的结束时间加上allowedLateness参数时间，将会重新触发对应窗口的计算。 滚动窗口联系watermark：package Flink_Window;
import o
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2024-04-24 11:12:46
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目录前言1.Sliding-ProcessingTime-Window2.Sliding-ProcessingTime-Window-Offset3.Sliding-Count-Window4.Sliding-EventTime-Window 前言滑动窗口适用场景：比如行程卡上统计最近14天内途径的城市，每次统计数据中会有上一个窗口最后13天的行程数据和最新1天的数据。1.Sliding-Pro
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2023-08-18 16:33:06
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Flink中的时间语义Event Time：是事件创建的时间。它通常由事件中的时间戳描述，例如采集的日志数据中，每一条日志都会记录自己的生成时间，Flink通过时间戳分配器访问事件时间戳。Ingestion Time：是数据进入Flink的时间。Processing Time：是每一个执行基于时间操作的算子的本地系统时间，与机器相关，默认的时间属性就是Processing Time。例子某些应用场
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2024-07-06 21:39:51
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1. 版本说明本文档内容基于flink-1.13.x，其他版本的整理，请查看本人博客的 flink 专栏其他文章。2. 概览本章节描述了 Flink 所支持的 SQL 语言，包括数据定义语言（Data Definition Language，DDL）、数据操纵语言（Data Manipulation Language，DML）以及查询语言。Flink 对 SQL 的支持基于实现了 SQL 标准的
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2024-05-24 22:18:37
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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
*/
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2024-03-26 21:34:36
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flink中支持多种窗口，包括：时间窗口，session窗口，统计窗口等等，能想到的基本都可以实现时间窗口(Time Windows)最简单常用的窗口形式是基于时间的窗口，flink支持三种种时间窗口：第一个： 翻滚时间窗口(tumbling time window)翻滚时间窗口的窗口是固定的，比如设定一个1分钟的时间窗口，该时间窗口将只计算当前1分钟内的数据，而不会管前1分钟或后1分钟的数据。时
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2023-11-01 16:20:00
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大数据再出发-20Table API 和 Flink SQL 文章目录大数据再出发-20Table API 和 Flink SQL一、整体介绍1.1 什么是 Table API 和 Flink SQL1.2 需要引入的依赖1.2.1 牛刀小试1.3 两种planner（old & blink）的区别二、API调用2.1 基本程序结构2.2 创建表环境2.3 在Catalog中注册表2.3.
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2024-08-15 18:49:50
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函数(Functions)Flink Table API 和 SQL 为用户提供了一组用于数据转换的内置函数SQL 中支持的很多函数,Table API 和 SQL 都已经做了实现比较函数SQL:value1 = value2value1 > value2Table API:ANY1 === ANY2ANY1 > ANY2逻辑函数SQL:boolean1 OR boolean2bool
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2024-03-21 11:21:19
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一、Window类型1、时间窗口（TimeWindow）（1）滚动时间窗口（Tumbling Window）将数据依据固定的窗口长度对数据进行切分特点：时间对齐，窗口长度固定，没有重叠（2）滑动时间窗口（Sliding Window）滑动窗口是固定窗口的更广义的一种形式，滑动窗口由固定的窗口长度和滑动间隔组成特点：窗口长度固定，可以有重叠（3）会话窗口（Session Window）由一系列事件组
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2024-02-29 17:32:42
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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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原理分析：原始订单数据 》 Flink CDC(其实可以做简单的维表Join) 》 Kafka(ODS) 本身存储30h 消费 Kafka ODS 的数据: 累加窗口：(1 MINUTE,1 DAY) 按照1分钟划分窗口，每分钟计算当前分钟的数据 merge 当前分钟的前一分钟的数据结果 按照 订单数据事件时间+水位线 进行窗口触发执行得到的结果其实就是当天的累计值cumulate window
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2024-01-29 01:10:25
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我们知道，窗口可以将无界流切割成大小有限的“桶”（bucket）来做计算，通过截取有限数据集来处理无限的流数据。在 DataStream API 中提供了对不同类型的窗口进行定义和处理的接口，而在 Table API 和 SQL 中，类似的功能也都可以实现。 1.窗口1.1分组窗口（Group Window，1.12版本之前）在 Flink 1.12 之前的版本中，Table
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2023-09-05 11:21:43
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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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文章目录1. Flink 中的时间语义2. EventTime的引入3. Watermark3.1 基本概念3.2 WaterMark的引入3.2.1 周期性生成 Watermark3.2.2 间断式生成 Watermark4. EvnetTime 在 window 中的使用4.1 滚动窗口（TumblingEventTimeWindows）4.2 滑动窗口（SlidingEventTimeWi
# 使用Flink实现Java窗口的完整指南
随着大数据处理技术的快速发展，Apache Flink作为一个强大的流处理框架在实时数据分析中逐渐受到重视。新手开发者在学习Flink时，往往对如何使用窗口（window）进行数据处理感到困惑。本文将详细讲解如何在Flink中实现Java窗口，帮助你更好地理解和应用窗口操作。
## 整体流程
在实现Flink Java窗口的过程中，我们可以将任务
# Flink 窗口与 Java：数据流处理的强大工具
Apache Flink 是一个流处理框架，通常在大数据领域被广泛使用。Flink 提供了窗口（Window）机制，用于对流数据进行分组处理。在这篇文章中，我们将探讨 Flink 的窗口概念，并结合 Java 代码示例了解其用法。
## Flink 窗口的概述
在数据流处理中，数据是以流的形式持续到达。为了进行有意义的统计和分析，我们需
原创
2024-09-07 05:17:46
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