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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在Flink中，它使用了State状态机制以及Checkpoint策略提供了强大的容错机制，不过我们需要注意区分它们，State状态是指一个Flink Job中的task中的每一个operator的状态，而Checkpoint是指在某个特定的时刻下，对整个job一个全局的快照，当我们遇到故障或者重启的时候可以从备份中进行恢复。在Flink中，State中主
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2024-06-26 08:53:58
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Flink从入门到精通之-09状态编程Flink 处理机制的核心，就是“有状态的流式计算”。我们在之前的章节中也已经多次提到了“状态”（state），不论是简单聚合、窗口聚合，还是处理函数的应用，都会有状态的身影出现。在第一章中，我们已经简单介绍过有状态流处理，状态就如同事务处理时数据库中保存的信息一样，是用来辅助进行任务计算的数据。而在 Flink 这样的分布式系统中，我们不仅需要定义出状态在任
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2024-07-04 21:05:21
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# Java全局计数的实现
## 引言
在Java开发中，我们经常需要实现全局计数的功能，用于统计某些全局变量的使用情况或者全局事件的发生次数等。本文将介绍如何在Java中实现全局计数的功能，并以一个实际的案例进行说明。
## 全局计数的实现步骤
下面是实现全局计数的一般步骤，我们将使用表格形式展示：
| 步骤 | 动作 | 代码 |
| --- | --- | --- |
| 1 | 创建
原创
2023-12-28 07:49:57
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# Python全局计数实现指南
作为一名刚入行的开发者，你可能会遇到需要在Python中实现全局计数的情况。全局计数是一种在程序的多个部分中共享和更新一个计数器的方法。本文将指导你如何实现这一功能。
## 步骤流程
首先，让我们通过一个表格来了解实现全局计数的步骤：
| 步骤 | 描述 | 代码示例 |
| --- | --- | --- |
| 1 | 定义全局变量 | `count
原创
2024-07-17 05:05:36
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Windows(窗口)是处理无限数据流的核心。窗口将流分解成有限大小的”桶”，在上面可以进行各种计算。本文将重点介绍 Flink 中的窗口，以及常见的窗口类型。一个窗口处理的 Flink 程序一般结构如下：(1) Keyed Windows：stream .keyBy(...) .window(...) "assigner" [
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2024-03-28 03:53:03
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目录（1）OperatorState（2）OperatorState代码开发（3）OperatorState使用 （1）OperatorStateOperator State 可以用在所有算子上，每个算子子任务或者说每个算子实例共享一个 状态，流入这个算子子任务的数据可以访问和更新这个状态。注意: 算子子任务之间的状态不能互相访问Operator State 的实际应用场景不如 Keyed St
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2024-04-05 13:18:57
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一.理解Flink的乱序问题理解Flink的乱序问题,的先理解Flink的时间语义.
Flink有3中时间语义:
Event Time：事件创建的时间
Ingestion Time：数据进入Flink的时间,后续版本好像这个时间语义.也就不讨论了.
Processing Time：执行操作算子的本地系统时间，与机器相关.(Event Time的使用,必须配合WaterMar
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2024-02-26 17:40:37
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https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.3/dev/stream/state.html#custom-serialization-for-managed-state All transformations in Flink may look like functions (in the functional pr
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2024-07-24 14:14:53
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一、Alluxio由来起因 Alluxio（之前名为Tachyon）是世界上第一个以内存为中心的虚拟的分布式存储系统。它统一了数据访问的方式，为上层计算框架和底层存储系统构建了桥梁。 应用只需要连接Alluxio即可访问存储在底层任意存储系统中的数据。此外，Alluxio的以内存为中心的架构使得数据的访问速度能比现有常规方案
背景Window窗口函数，flink怎么知道哪个是字段是对应的时间呢？由于网络问题，数据先产生，但是乱序延迟了，那属于哪个时间窗呢？Flink里面定义窗口，可以引用不同的时间概念Flink里面时间分类事件时间EventTime事件发生的时间是每个单独事件在其产生进程上发生的时间，这个时间通常在记录进入 Flink 之前记录在对象中在事件时间中，时间值取决于数据产生记录的时间进入时间 Ingesti
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2024-07-15 17:22:02
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系列文章目录Flink使用指南: 面试必问内存管理模型，进大厂一定要知道！Flink使用指南: Kafka流表关联HBase维度表Flink使用指南: Watermark新版本使用Flink使用指南: Flink SQL自定义函数 目录系列文章目录前言一、Checkpoint机制如何开启Checkpoint二、Keyed State 和 Operator State原始状态和托管状态如何使用Man
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2024-06-11 06:52:25
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文章目录处理函数基本处理函数（ProcessFunction）ProcessFunction简述以及使用ProcessFunction 解析按键分区处理函数（KeyedProcessFunction）定时器（Timer）和定时服务（TimerService）KeyedProcessFunction 的使用自定义数据类自定义处理函数自定义函数使用窗口处理函数ProcessWindowFunctio
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2024-06-11 06:31:48
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一、什么是Alluxio Alluxio（之前名为Tachyon）是世界上第一个以内存为中心的虚拟的分布式存储系统。它统一了数据访问的方式，为上层计算框架和底层存储系统构建了桥梁。应用只需要连接Alluxio即可访问存储在底层任意存储系统中的数据。此外，Alluxio的以内存为中心的架构使得数据的访问速度能比现有常规方案快几个数量级。在大数据生态系统中，Alluxio介于计算框架(如Apache
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2024-05-03 21:20:38
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1、Alluxio是什么？Alluxio是一个基于内存的分布式文件系统，它是架构在底层分布式文件系统和上层分布式计算框架之间的一个中间件，主要职责是以文件形式在内存或其它存储设施中提供数据的存取服务。Alluxio的前身为Tachyon。 2、Alluxio架构在大数据领域，最底层的是分布式文件系统，如Amazon S3、Apache HDFS等，而较高层的应用则是一些分布式计算框架，如
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2024-02-21 20:24:24
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前进的路很艰难，但只要坚持下去，终会收获丰硕的果实！ 文章目录一.项目需求二.数据准备三.代码演示1.定义样例类2.主体代码3.函数类四.运行效果五.项目小结 一.项目需求每隔5分钟输出最近一小时内点击量最多的前N个商品具体步骤 • 抽取出业务时间戳，告诉Flink框架基于事件时间（Event Time）做窗口 • 过滤出点击行为数据 • 按一小时的窗口大小，每5分钟统计一次，做滑动窗口聚合（Sl
文章目录Window Assigner窗口触发器 TriggerEvictorTumbling Windows（滚动窗口）Sliding Windows（滑动窗口）Global WindowsSession Windows Window 是 Flink 处理无限流的核心，Window 将无限事件流划分为有限大小的桶，基于这个桶我们可以做各种计算。 窗口的几要术： 1.窗口分配器 window a
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2024-06-23 06:09:45
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目录session聚合统计（统计出访问时长和访问步长，各个区间的session数量占总session数量的比例） 如果不进行重构，直接来实现，思路 普通实现思路的问题 重构实现思路 开发Spark大型复杂项目的一些经验准则重构的代码UserVisitSessionAnalyzeSpark.javaDateUtils.javaConstants.j
# Java全局计数器
在Java开发中，我们经常遇到需要进行计数的情况，例如统计某个操作执行的次数、记录系统中对象的数量等。为了方便管理和使用这些计数器，在Java中可以采用全局计数器的方式。本文将介绍什么是Java全局计数器，以及如何在代码中实现它。
## 什么是Java全局计数器？
Java全局计数器是一种用于统计和管理计数的工具。它可以在整个应用程序中共享和访问，无论是在同一个线程中
原创
2024-02-10 11:08:43
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1、什么是Redis？Redis本质上是一个Key-Value类型的内存数据库，很像memcached，整个数据库统统加载在内存当中进行操作，定期通过异步操作把数据库数据flush到硬盘上进行保存。因为是纯内存操作，Redis的性能非常出色，每秒可以处理超过 10万次读写操作，是已知性能最快的Key-Value DB。Redis的出色之处不仅仅是性能，Redis最大的魅力是支持保存多种数据结构，此
