文章目录1.前言2.状态是什么东西？有了状态能做什么？3.为什么离线计算中不提状态，实时计算老是提到状态这个概念？状态到底在实时计算中解决了什么问题？3.1 离线任务真的是没有状态、状态管理这些个概念这个概念嘛？3.2 实时任务真的只能依赖状态、状态管理嘛？4.有了状态、为什么又出现了状态管理的概念？5.怎么学习 Flink 中的状态、状态管理相关的概念呢？6.Flink 中状态的分类？7.Fl
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2024-07-24 13:11:55
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1、Window概述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。2、Window类型Window可以分成两类：CountWin
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2024-07-25 18:34:52
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在讲窗口之前，我们回顾下Flink中的数据分类:有界数据流和无界数据流。 无界数据流：指的是一旦开始生成后就会持续不断的产生新的数据，即数据没有时间边界，这种类型的数据一般适用于做ETL 有界数据流：指的是输入的数据有始有终，一般这种类型的数据用于批处理，如统计过去一分钟的pv或者uv等类似聚合类操作。&
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2024-04-08 08:46:53
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状态持久化 检查点的保存离不开 JobManager 和 TaskManager，以及外部存储系统的协调。在应用进行检查点保存时，首先会由 JobManager 向所有 TaskManager 发出触发检查点的命令；TaskManger 收到之后，将当前任务的所有状态进行快照保存，持久化到远程的存储介质中
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2024-02-27 21:41:15
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窗口基本概念：Flink中的窗口是左闭右开的窗口Flink认为批处理是流处理的一个特例，而窗口window就是从流处理到批处理的一个桥梁，通常来讲窗口就是用来将无线数据流转换为优先数据集，从而在优先数据集上进行操作的一种机制，在flink当中支持基于无限大（永久）窗口的集合操作以及特定窗口的集合操作。在flink当中支持的窗口聚合主要分为2种：window Aggregate和Over Aggr
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2024-03-16 01:34:10
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一、简介说的是持久化状态的数据存放在哪 默认情况下，所有的状态都存储在 JVM 的堆内存中，在状态数据过多的情况下，这种方式很有可能导致内存溢出，因此 Flink 该提供了其它方式来存储状态数据，这些存储方式统一称为状态后端 (或状态管理器)Flink中定义了三种State BackendThe MemoryStateBackend：内存The FsStateBackend：文件系统，比如hdfs
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2023-07-18 13:15:59
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1、说明使用flink实时的读取kafka的数据，并且实时的存储到iceberg中。好处是可以一边存数据，一边查询数据。当然使用clickhouse也可以实现数据的既存既取。而hive数据既存既读则会有问题。iceberg中数据读写数据都是从快照中开始的，读和写对应的不同快照，所以读写互不影响。而hive中写的时候数据就不能读。下面是使用flink读取kafka数据存储到iceberg的例子。本案
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2024-06-17 05:01:21
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目录1. Flink四大基石2. Flink-Window操作2.1 为什么需要Window2.2 Window的分类2.2.1 按照time和count分类2.2.2 按照slide和size分类2.2.3 总结2.3.2 WindowAssigner2.3.3 evictor--了解2.3.4 trigger--了解
原创
2021-09-09 22:17:58
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目录1 数据的时效性2 流处理和批处理3 流批一体API1 数据的时效性日常工作中，我们一般会先把数据存储在表，然后对表的数据进行加工、分析。既然先存储在表中，那就会涉及到时效性概念。 如果我们处理以年，月为单位的级别的数据处理，进行统计分析，个性化推荐，那么数据的的最新日期离当前有几个甚至上月都没有问题。但是如果我们处理的是以天为级别，或者一小时甚至更小粒度的数据处理，那么就要求数据的时效性更高
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2024-10-23 15:57:57
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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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2评论
Flink window知识点总结
原创
精选
2023-10-23 14:26:23
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Flink window知识点总结
原创
2021-07-12 16:35:17
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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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有状态的计算作为容错以及数据一致性的保证，是当今实时计算必不可少的特性之一，流行的实时计算引擎包括 Google Dataflow、Flink、Spark (Structure) Streaming、Kafka Streams 都分别提供对内置 State 的支持。State 的引入使得实时应用可以不依赖外部数据库来存储元数据及中间数据，部分情况下甚至可以直接用 State 存储结果数据，这让业界
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2024-05-12 15:18:19
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Apache Flink 以其独特的方式来处理数据类型以及序列化，这种方式包括它自身的类型描述符、泛型类型提取以及类型序列化框架。本文档描述了它们背后的概念和基本原理。支持的数据类型 Flink 对可以在 DataSet 或 DataStream 中的元素类型进行了一些限制。这样做的原因是系统会分析类型以确定有效的执行策略。&nbs
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2024-03-22 21:49:41
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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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1.背景介绍Flink是一个流处理框架，用于处理大规模数据流。它可以处理实时数据流和批处理数据。Flink的核心功能是提供一种高效、可扩展的数据处理引擎，以实现低延迟、高吞吐量和高可靠性的数据处理。Flink的数据持久化与存储是一项重要的功能，它允许用户将流处理结果存储到持久化存储系统中，以便在需要时查询和分析。这种功能对于许多应用场景非常有用，例如日志记录、数据分析、实时报告等。在本文中，我们将
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2024-06-13 18:07:52
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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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Windows是无限数据流（infinite streams）处理的核心，Windows将一个stream拆分成有限大小的"桶（buckets）"，可以在这些桶上做计算操作。窗口化的Flink程序的一般结构如下，第一个代码段中是分组的流，第二段是非分组的流。区别是分组的stream调用keyBy(...)和window(...)，非分组的stream中window(...)换成了windowAll
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2024-03-29 20:48:41
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