文章目录modules概念通过hive module使用hive函数内置函数自定义函数sql 客户端的使用原理分析和源码解析实现 modules概念flink 提供了一个module的概念，使用户能扩展flink的内置对象，比如内置函数。这个功能是插件化的，用户可以方便的加载或者移除相应的module。flink内置了CoreModule，并且提供了一个hive module，允许用户在加载了h
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2024-04-01 18:27:58
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Window Function在窗口触发后，负责对窗口内的元素进行计算。Window Function分为两类: 增量聚合和全量聚合。增量聚合: 窗口不维护原始数据，只维护中间结果，每次基于中间结果和增量数据进行聚合。如: ReduceFunction、AggregateFunction。全量聚合: 窗口需要维护全部原始数据，窗口触发进行全量聚合。如: ProcessWindowFunction。
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2020-03-29 11:08:00
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Window 是无限数据流处理的核心，Window 将无限数据流切割成有限块进行处理（将一个无限的 stream 拆分成有限大小的 “bucket”桶，在桶上做计算处理） Window 可以分成两大类： CountWindow（根据 数据量）：根据窗口中相同的 key 数触发执行（不是输入元素总个数 ...
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2021-09-13 10:26:00
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1. 什么是Table API & SQLTable API& SQL 是一种关系型API，用户可以像操作MySQL数据库表一样的操作数据，而不需要写Java代码完成flink function，更不需要手工的优化Java代码调优。SQL对一个非程序员操作来讲，学习成本很低，如果一个系统提供SQL支持，将很容易被用户接受。总结来说，关系型API的好处：关系型API是声明式的查询能够
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2024-02-16 11:12:32
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前面提到的 ReduceFunction 和 AggregateFunction 都是基于中间状态实现增量计算的 窗口函数，虽然已经满足绝大多数场景，但在某些情况下，
原创
2022-07-01 17:46:08
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如果定义了 Window Assigner 之后，下一步就可以定义窗口内数据的计算逻辑，这也就 是 Window Function 的定义。Flink 中提供了四种类型的 Wi
原创
2022-07-01 17:43:35
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和 ReduceFunction 相似，AggregateFunction 也是基于中间状态计算结果的增量计算 函数，但 AggregateFunction 在窗口计算上更加通用t
原创
2022-07-01 17:46:01
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AggregateFunction 比 ReduceFunction 更加的通用，它有三个参数:输入类型(IN)、累加器类型(ACC)和输出类型(OUT)。输入类型是输入流中的元素类型，AggregateFunction有一个add方 法可以将一个输入元素添加到一个累加器中。该接口还具有创建初始累加器(createAccumulator方法)、将两个累加器合并到一个累加器(merge方法)以及从累
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2020-03-29 12:44:00
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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来对窗口中的元素进行增量聚合package com.lynch.stream.window;import org.apache.flink.api.common.functions.ReduceFunction;import org
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2020-03-29 11:13:00
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所有用于批处理和流处理的 Table API 和 SQL 程序都遵循相同的模式。下面的代码示例展示了 Table API 和 SQL 程序的通用结构。Table API 和 SQL 查询可以很容易地集成并嵌入到 DataStream 程序中。一、创建 TableEnvironmentTableEnvironment是TableAPI和SQL的核心概念。它的作用有在内部的
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2024-02-16 20:28:29
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一、Window(窗口) 聚合事件（比如计数、求和）在流上的工作方式与批处理不同。比如，对流中的所有元素进行计数是不可能的，因为通常流是无限的（无界的）。所以，流上的聚合需要由 window 来划定范围，比如 “计算过去的5分钟” ，或者 “最后100个元素的和” 。 window是一种可以把无限数据切割为有限数据块的手段。 窗口可以是 时间驱动的 【Time Window】（比如：每30秒
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2024-03-31 16:07:50
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streaming 流式计算是一种被设计用于处理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。Window 是无限数据流处理的核心，Window 将一个无限的 stream 拆分成有限大小的”buckets”桶，我们可以在这些桶上做计算操作。一、Window可以分为两类：CountWindow：按照指定的数据
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2024-04-23 21:22:10
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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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文章目录引言Time概述WindowTimeWindow滚动窗口 | Tumbling Windows滑动窗口 | Sliding Windows会话窗口 | Session WindowsCountWindow实例CountWindow && TimeWindowWindowReduceWindowApply 引言 Flink有四大基石：CheckpointStateTimeW
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2024-03-18 10:14:28
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本文翻译自flink官网：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/stream/operators/windows.htmlWindows是处理无限流的核心。Windows将流分成有限大小的“存储桶”，我们可以在其上应用计算。本文档重点介绍如何在Flink中执行窗口，以及程序员如何从其提供的功能中获得最大收益。
原创
2021-02-08 16:57:33
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Flink的高级API Flink的基石 Flink之所以能这么流行，离不开它最重要的四个基石：Checkpoint、State、Time、Window。 Checkpoint 这是Flink最重要的一个特性。 Flink基于Chandy-Lamport算法实现了一个分布式的一致性的快照，从而提供了 ...
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2021-09-10 10:34:00
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Window APIWindow的概念窗口窗口的分类Window API窗口分配器（window assigner）窗口函数（window function）其它可选 APIWindow的概念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 —— 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）中进行分析窗口的分类滚动窗口（Tumbling Win
原创
2022-03-23 10:21:20
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