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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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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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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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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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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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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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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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
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总共有三种时间语义：Processing time(处理时间)、Event time(事件时间)以及Ingestion time(摄入时间)。关于这些时间语义的具体解释，可以参考另一篇文章Flink的时间与watermarks详解。本文主要讲解Flink Table API & SQL中基于时间的算子如何定义时间语义。通过本文你可以了解到：时间属性的简介处理时间事件时间时间属性简
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2024-05-07 16:05:31
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文章目录（一）窗口分类（二）一、窗口分类键控窗口 和 非键控窗口时间窗口 和 计数窗口滑动窗口 和 滚动窗口会话窗口根据窗口不同的分类规则，大致可以分为上面几种。从上至下，更加具体。比如，键控窗口和非键控窗口都可以调定义时间窗口和计数窗口；而时间窗口和计数窗口，都可以定义滑动窗口和滚动窗口；另外，在时间窗口中，还有一个特例，就是会话窗口。二、键控窗口 和 非键控窗口根据在开窗之前，是否执行了 ke
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2024-03-08 08:42:21
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DML：窗口聚合大家好我是老羊，由于窗口涉及到的知识内容比较多，所以博主先为大家说明介绍下面内容时的思路，大家跟着思路走。思路如下：⭐ 先介绍 Flink SQL 支持的 4 种时间窗口⭐ 分别详细介绍上述的 4 种时间窗口的功能及 SQL 语法⭐ 结合实际案例介绍 4 种时间窗口首先来看看 Flink SQL 中支持的 4 种窗口的运算。⭐ 滚动窗口（TUMBLE）⭐ 滑动窗口（HOP）⭐ Se
第26讲：Flink 中的聚合函数和累加器的设计和使用我们在第 08 课时中提到了 Flink 所支持的窗口和时间类型，并且在第 25 课时中详细讲解了如何设置时间戳提取器和水印发射器。实际的业务中，我们在使用窗口的过程中一定是基于窗口进行的聚合计算。例如，计算窗口内的 UV、PV 等，那么 Flink 支持哪些基于窗口的聚合函数？累加器又该如何实现呢？Flink 支持的窗口函数我们在定义完窗口以
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2024-05-07 10:47:01
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Flink 的学习笔记 文章目录Flink 的学习笔记1. 概述2. Flink 特性2.1 核心特性2.2 特点2.3 Flink 关键特性2.4 Hadoop兼容性3. Flink 优势4. Flink核心四大基石5. Flink应用场景6. Flink 执行引擎解析/架构6.1 Flink集群架构6.2 JobManagers，TaskManagers，Clients6.3 Task Slo
