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
Flink万物之中Transform算子二如果你看完了上篇算子一，那么这一篇可以暂时先放一放，为什么呢？因为算子学习很枯燥，可以适当结合后面对应的知识点去理解可能会没那么让人看的想睡觉，当然如果你头铁非要看，我也不反对。【摊手.jpg】一、窗口算子1.1 图解关系1.2 开启窗口window与windowAllWindow()经过keyBy的数据流将形成多组数据，下游算子的多个实例可以并行计算。w
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2024-03-28 10:21:18
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一. Apache Flink 的定义、架构及原理Apache Flink 是一个分布式大数据处理引擎，可对有限数据流和无限数据流进行有状态或无状态的计算，能够部署在各种集群环境，对各种规模大小的数据进行快速计算。1.1. Flink Application了解 Flink 应用开发需要先理解 Flink 的 Streams、State、Time 等基础处理语义以及 Flink 兼顾灵活性和方便性
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2024-09-12 10:53:10
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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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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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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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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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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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本篇概览本文是《Flink处理函数实战》系列的第四篇，内容是学习以下两个窗口相关的处理函数：ProcessAllWindowFunction：处理每个窗口内的所有元素；ProcessWindowFunction：处理指定key的每个窗口内的所有元素；关于ProcessAllWindowFunctionProcessAllWindowFunction和《Flink处理函数实战之二：ProcessFu
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2024-05-10 17:38:02
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1，窗口（window） 概念窗口， 就是把无界的数据流， 依据一定规则划分成一段一段的有界数据流来计算； 既然划分成有界数据段， 通常都是为了"聚合"；Keyedwindow 重要特性： 任何一个窗口， 都绑定在自己所属的 key 上； 不同 key 的数据肯定不会划分到相同窗口中去！ 2、窗口细分类型2.1 滑动创建window size： 表示窗口的长度，比如1小时window
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2024-02-17 20:20:57
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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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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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目录 窗口类型窗口的实现方式1、Tumbling Time Window 翻滚时间窗口2、Sliding Time Window 滑动时间窗口3、Tumbling Count Window 翻滚计数窗口4、Session Window 会话窗口窗口类型1. flink支持两种划分窗
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2024-05-02 17:03:03
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之前我们谈到了Flink通过自主管理内存的方式来，避免了让JVM管理内存带来的一些问题。自主管理内存之后，JVM中原生的类型也就不适合使用了。因此Flink也对Java的类型进行了扩展，这就是我们本节关注的内容。本节探讨的相关类主要位于包：org.apache.flink.types类型的根ValueValue位于所有类型的继承链的最顶端，可以说是所有类型的根。它代指所有可被序列化为Flink二进
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2024-05-22 21:19:17
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Flink强大的窗口聚合特性，可以实现很多灵活的业务场景。
原创
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2021-01-07 11:48:05
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1 Flink 中的Window 概述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。 2 Window 可以分成两类：Ø CountWindow：根据窗口中相同 key 元素的数量来触发执行，执行时只计算元素数量达到窗口大小的 key 对应的结果。Ø Time
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2024-04-15 13:39:08
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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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