文章目录窗口窗口的生命周期时间语义滚动窗口滑动窗口会话窗口总结窗口的知识点：水位线WaterMark那么水位线怎么生成呢？周期性水位线标记性水位线关于并行度与水位线 通过前2篇flink的学习，已经基本掌握了flink的基本使用，但是关于flink真正内核的东西还没开始说，那先简单介绍一下，flink的核心亮点： 窗口时间语义精准一次性我们在第一篇的学习了解到了flink的wordCount，
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2024-08-12 12:02:28
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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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我们知道因为通常流是无限的（无界的），所以在流上的工作方式与批处理不同，使用相同的方式对流中的所有元素进行计数是不可能的。 但是很多时候又需要使用聚合事件(比如计数、求和)统计流上的数据，这个时候的聚合就用到了 window，因为需要由 window 来划定范围，比如 "计算过去的5分钟" ， "统计最后100个元素的和" 等等。 window 窗口操作是一种可以把无限数据切割
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2024-03-15 05:45:30
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这是我的第87篇原创窗口函数真奇妙，聚合计算快又好，数据分析宝中宝，表哥表妹不能少，不！能！少！在我刚入行的时候，还不懂啥窗口函数，想出一张报表那叫一个费劲啊，各种自关联、行转列、列转行玩的不亦乐乎。后来知道有个叫“窗口函数/聚合函数”的东西，简直把我惊呆了，感觉好几年的功夫都白练了。之前给大家分享过Hive的窗口函数全解，点击查看：【面试必问】窗口函数全解-HIVE。无限数据流的统计问题 今
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2024-05-21 23:43:24
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Flink 框架中支持事件时间、摄入时间和处理时间三种。而当我们在流式计算环境中数据从 Source 产生，再到转换和输出，这个过程由于网络和反压的原因会导致消息乱序。因此，需要有一个机制来解决这个问题，这个特别的机制就是“水印”。Flink 的窗口和时间根据窗口数据划分的不同，目前 Flink 支持如下 3 种：滚动窗口，窗口数据有固定的大小，窗口中的数据不会叠加；滑动窗口，窗口数据有固定的大小
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2023-11-20 22:38:01
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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
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2024-06-19 10:13:14
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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
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2023-12-21 13:18:39
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窗口是流式计算中非常常用的算子之一，通过窗口可以将无限流切分成有限流，然后在每个窗口之上使用计算函数，可以实现非常灵活的操作。Flink提供了丰富的窗口操作，除此之外，用户还可以根据自己的处理场景自定义窗口。通过本文，你可以了解到：窗口的基本概念和简单使用内置Window Assigners的分类、源码及使用Window Function的分类及使用窗口的组成部分及生命周期源码解读完整的窗口使用D
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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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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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
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2024-03-22 07:11:20
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什么是 Window在流处理应用中，数据是连续不断的，因此我们不可能等到所有数据都到了才开始处理。当然我们可以每来一个消息就处理一次，但是有时我们需要做一些聚合类的处理，例如：在过去的5分钟内有多少用户点击了我们的网页。在这种情况下，我们必须定义一个窗口，用来收集最近一分钟内的数据，并对这个窗口内的数据进行计算。窗口可以是时间驱动的（Time Window，例如：每30秒钟），也可以是数据驱动的（
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2023-10-22 08:48:49
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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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时间概念事件时间、处理时间与进入时间（进入处理系统的时间)。有些程序（如预警程序）允许小的误差（事件迟到），并且希望尽快得到结果，考虑使用处理时间语义。欺诈检测系统或账单系统对准确性要求高，只有在时间窗口内发生的事件才能被算进来，考虑使用事件时间语义。 窗口1.时间窗口时间窗口是最简单和最有用的一种窗口。它支持滚动 Tumbling 与滑动 Sliding。 2.计数窗口&nb
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2023-09-27 15:45:43
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在flink streaming 处理中窗口是比较常见的操作, 例如窗口sum、max、min等， 窗口构建主要包含：Assigner、Trigger、Function、Evictor, Assigner: 窗口分配器, 当有一个元素到达判断窗口属于哪一个窗口，对于滚动窗口分配给一个窗口, 对于滑动窗口可能会分配给多个窗口; Trigger: 窗口触发器, 决定什么时候触发窗口操作; Functi
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2024-03-20 08:51:11
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上一篇flink watermark讲到Flink 中事件时间和水位线的概念，那它们有什么具体应用呢？当然是做基于时间的处理计算了。其中最常见的场景，就是窗口聚合计算。 之前我们已经了解了 Flink 中基本的聚合操作。在流处理中，
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2024-03-20 20:25:40
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Flink Window 窗口机制一、总览Window 是flink处理无限流的核心,Windows将流拆分为有限大小的“桶”，我们可以在其上应用计算。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 到 Batch 的一个桥梁。Flink 提供了非常完善的窗口机
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2024-02-13 21:43:26
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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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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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