概念WindowStream流数据是源源不断，永无止境的，而我们一般将这些流数据按照一定规则划分成一段一段的有限范围，比如按照一定数量切分，或者按照时间窗口切分。这样就将整体的无限，转化成了一段段连续（有时候会有重叠）的有限，这样我们才有能力去处理它，并且也符合实际的需求，比如每5分钟活跃人数，新增人数，转化率等等。Window Functionswindow function 包含了作用于win
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2024-04-25 22:14:39
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我们先来以滚动时间窗口为例，来看一下窗口的几个时间参数与Flink流处理系统时间特性的关系。获取窗口开始时间Flink源代码获取窗口的开始时间为以下代码：org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow/**
* Method to get the window start for a timestamp.
*
* @pa
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2024-05-17 22:59:19
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第一种、计算量大，CPU密集性，导致TM内线程一直在processElement，而没有时间做CP【过滤掉部分数据；增大并行度】代表性作业为算法指标-用户偏好的计算，需要对用户在商城的曝光、点击、订单、出价、上下滑等所有事件进行比例计算，并且对各个偏好值进行比例计算，事件时间范围为近24小时。等于说每来一条数据，都需要对用户近24小时内所有的行为事件进行分类汇总，求比例，再汇总，再求比例，而QPS
Flink的window(窗口)1.Flink窗口的概念窗口（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.Flink的窗口分类其实, 在用window前首先需要确认应该是在keyBy后的流上用, 还是在没有keyBy的流上使用.2.1Non-Keyed Windows在non-keyed stream上使用窗口,只能调用window
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2024-03-15 15:06:27
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以下笔记基于对尚硅谷Java版Flink(2020版)的学习,Flink版本1.10目录Flink中的Window Window概述 Window类型 滚动窗口(Tumbling Windows) 滑动窗口(Sliding Windows) 会话窗口(Session Windo
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2024-05-05 18:37:57
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Windows是处理无限流的核心。Windows将流分成有限大小的“存储桶” 窗口式Flink程序的一般结构如下所示。第一个片段是指键控流，而第二个片段是指非键控流。可以看到，唯一的区别是对键控流的keyBy（…）调用和对非键控流的window（…）变为windowAll（…）。这还将用作本页面其余部分的路线图。 在上面，方括号（[…]）中的命令是可选的。这表明Flink允许您以多种不同方式自定义
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2024-05-06 17:11:47
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前言这期分享windos的理解，只有这个理解清楚了，才能更好的根据场景选择合适的开窗处理。一、window的基本概念1.window是什么2.window的分类 PS：按key分组了用window构建多个window，未分组用windowAll（API后缀都带All）区别示例：3.window的生命周期4.Window Assinger5.Window Assinger分类（window小分类）翻
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2024-04-26 09:29:15
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一、Window概念 上面是Flink1.10的官方文档的一句话，翻译了一下大体意思是：Window是处理无限数据流的核心，Windows将流分割为有限大小的“buckets”，我们可以在上面应用计算。 Flink认为批处理是流处理的
1. 简单介绍目前所能理解的程度（持续更新），知道Flink中有三种流，DataStream, AllWindowedStream,KeyedStream,WindowedStream。1.1 DataStream经过以下方法可以转化为AllWindowedStream// 1.TimeWindow之滚动窗口
def timeWindowAll(size: Time): AllWindowed
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2024-03-16 08:55:57
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一、两者区别------写在最前面watermark和allowedLateness区别watermark 通过additional的时间戳来控制窗口激活的时间，主要是为了解决数据乱序到达的问题，allowedLateness 用来控制窗口的销毁时间，解决窗口触发后数据迟到后的问题。在flink中我们经常使用watermark、allowedLateness 、 sideOutputLateDat
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2024-04-13 07:12:53
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# 实现Flink WindowAll批量插入MySQL教程
## 一、流程概览
在实现Flink WindowAll批量插入MySQL的过程中，我们需要以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建Flink环境并设置相关参数 |
| 2 | 定义数据源并实现窗口操作 |
| 3 | 编写MySQLSinkFunction并将数据批量插入MySQL |
原创
2024-05-13 07:07:55
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windowwindow是处理无界流的关键所在。将一个无界流DataStream或者KeyedStream拆分成有限大小的桶，通过对桶中数据的计算，最终完成整个流式数据的计算。是处理流式数据时的一种常见的方法，在kafka stream、spark streaming、flink等流式处理框架中都有。调用DataStream实例的windowAll()方法，生成AllWindowedStream。
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2023-09-07 01:56:46
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第1章 Flink入门 决定Flink的架构和实现的核心概念：数据是流，是动态的。实时数据是当前的数据，历史数据就是截止到某个时刻产生的数据流集合 无界数据就是持续产生的数据流，有界数据就是过去一个时间窗口内不变的数据流。处理无界数据用流处理，处理有界数据用批处理。 1.1核心特点 1.1.1批流一体 ①数据流：所有的数据都天然带有时间的概念
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2024-03-04 16:49:33
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Window KeyedStream → WindowedStream Windows can be defined on already partitioned KeyedStreams. Windows group the data in each key according to some c ...
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2021-08-21 23:56:00
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2评论
之前学习了spark,现在正在学习flink，感觉很类似，记录下flink的学习过程，请大家参考。
原创
2021-08-31 10:00:54
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Apache Flink是一个面向分布式数据流处理和批量数据处理的开源计算平台，提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能。文章会对Flink中基本API如：DataSet、DataStream、Table、Sql和常用特性如：Time&Window、窗口函数、Watermark、触发器、分布式缓存、异步IO、侧输出、广播和高级应用如：ProcessFunction、状态管理等知识点进行整理
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2024-05-07 13:14:52
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前言概述这年头IT发展很快，稍不留神，Flink已经1.14.4了，Fine BI居然能做实时BI了。。。遂拿经典的Sougoulogs小项目练练手，体验下一步一个坑的快感。得益于Flink1.14实现了API层面真正的流批一体，批处理也可以用流的方式实现，Kappa架构运维起来还是要比流批分离的Lambda架构容易很多。当然也有软件厂将原有的Spark与Streaming任务切换为离线跑Hive
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2024-05-21 20:44:00
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一、传统离线数仓痛点1. 痛点之前 B 站数仓的入仓流程大致如下所示：在这种架构下产生了以下几个核心痛点：大规模的数据落地 HDFS 后，只能在凌晨分区归档后才能查询并做下一步处理；数据量较大的 RDS 数据同步，需要在凌晨分区归档后才能处理，并且需要做排序、去重以及 join 前一天分区的数据，才能产生出当天的数据；仅能通过分区粒度读取数据，在分流等场景下会出现大量的冗余 IO。总结一下就是:调
1. 什么是 AlluxioAlluxio 是世界上第一个面向基于云的数据分析和人工智能的开源的数据编排技术。它为数据驱动型应用和存储系统构建了桥梁, 将数据从存储层移动到距离数据驱动型应用更近的位置从而能够更容易被访问。这还使得应用程序能够通过一个公共接口连接到许多存储系统。Alluxio内存至上的层次化架构使得数据的访问速度能比现有方案快几个数量级。在大数据生态系统中，Alluxio 位于数据
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2024-07-02 19:31:14
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时间语义谈及watermark就要先从Flink支持的时间语义说起，Flink支持三种时间语义：process time:指的系统处理对应数据时的系统时间。他是最简单的一种实现，由于不需要额外的协调，因性能最好event time:是指数据中携带的时间，而不是数据到达的时间。因此时间的进度完全取决于数据，而不是系统时间。使用event time必须指定生成eventTime和watermark的方
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2024-06-05 23:44:57
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