1、reduce操作，在分组的dataset上使用，也可以在不分组的dataset上使用应用于分组DataSet的Reduce转换使用用户定义的reduce函数将每个组减少为单个元素。对于每组输入元素，reduce函数连续地将元素对组合成一个元素，直到每个组只剩下一个元素。
注意，对于ReduceFunction，返回对象的key字段应与输入值匹配。这是因为reduce是可隐式组合（combin
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2024-05-05 21:50:57
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学习目标1.入门案例(掌握) 2.DataStream的输入数据集source(掌握) 3.DataStream的Transformation(掌握) 4.DataStream数据输出sink(掌握)1.入门案例def main(args: Array[String]): Unit = {
/**
* 实现思路：
* 1. 获取流处理运行环境
* 2. 构建s
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2024-07-22 12:51:38
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Hi................又来写了，嗯~ 今天有点晚了，但是还是得坚持不是~~~接着上一篇，目前到了Flink的物理分区操作：1， 常见的分区分为5种：随机分区 dataStream.shuffle 循环分区，达到平衡 dataStream.rebalance() 发生数据倾斜的时候使用这个策略是比较有效的方法Rescalin
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2024-05-25 10:07:13
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有状态流式处理(stateful stream processing)传统批次处理方法持续收取数据，放到消息队列 周期性划分数据，然后运行一个运算作业(spark/mapreduce)问题：要计算一个周期内特地事件转换(A->B)的次数，假如事件Ａ发生在周期１，Ｂ发生在周期２，那么这个转换是跨越了所定义的时间划分，很明显这就产生了问题．传统批处理的方法是把中介运算结果带到下一个批次进行计算．
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2024-04-08 22:10:41
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文章目录说明窗口函数ReduceFunctionAggregateFunctionFoldFunction（新版本废弃）ProcessWindowFunctionIncremental Aggregation和ProcessWindowFunction整合总结 说明本博客每周五更新一次，上周五太忙，推迟到今天更新，以后尽量周五更新。本博文主要分享flink的窗口计算相关函数类型，窗口函数分类、特
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2024-03-20 09:37:52
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序本文主要研究一下flink KeyedStream的reduce操作实例@Test
public void testWordCount() throws Exception {
// Checking input parameters
// final ParameterTool params = ParameterTool.fromArgs(args);
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2024-04-24 15:26:46
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文章目录一. Taskmanager之间传递数据细节二. ShuffleService的设计与实现三. 在JobMaster中创建ShuffleMaster四. 在TaskManager中创建ShuffleEnvironment五. 基于ShuffleEnvironment创建ResultPartition1. 在task启动时创建ResultPartition2. ResultPartitio
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2024-10-16 16:28:47
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1 Window1.1 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。1.2 Window
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2024-09-10 08:57:51
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阅识风云是华为云信息大咖，擅长将复杂信息多元化呈现，其出品的一张图(云图说)、深入浅出的博文(云小课)或短视频(云视厅)总有一款能让您快速上手华为云。摘要：Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架，其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理，是业界最顶级的开源流处理引擎。作者：阅识风云。Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架，其核心是一个提供了
我们已经了解了 Flink 中事件时间和水位线的概念，那它们有什么具体应用呢？当然是做基于时间的处理计算了。其中最常见的场景，就是窗口聚合计算。之前我们已经了解了 Flink 中基本的聚合操作。在流处理中，我们往往需要面对的是连续不断、无休无止的无界流，不可能等到所有所有数据都到齐了才开始处理。所以聚合计算其实只能针对当前已有的数据——之后再有数据到来，就需要继续叠加、再次输出结果。这样似乎很“实
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2024-05-04 17:25:06
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Flink State 管理与恢复Flink 是一个默认就有状态的分析引擎，前面的 WordCount 案例可以做到单词的数量的 累加，其实是因为在内存中保证了每个单词的出现的次数，这些数据其实就是状态数据。但 是如果一个 Task 在处理过程中挂掉了，那么它在内存中的状态都会丢失，所有的数据都需 要重新计算。从容错和消息处理的语义（At -least-once 和 Exactly-once）上来
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2024-05-15 07:51:03
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如果说简单聚合是对一些特定统计需求的实现，那么 reduce 算子就是一个一般化的聚合统计操作了。从大名鼎鼎的 MapReduce 开始，我们对 reduce 操作就不陌生：它可以对已有的 数据进行归约处理，把每一个新输入的数据和当前已经归约出来的值，再做一个聚合计算。与简单聚合类似，reduce 操作也会将 KeyedStream 转换为 DataStream。它不会改变流的元 素数据类型，所以
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2023-11-12 09:30:06
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最近天气时好时坏，忽冷忽热，感冒的人有点多，注意防寒保暖。笔者讲解 Apache Flink 培训系列课程已经有一段时间了，一些读者反馈完成了所有实验并应用到生产实际案例，这真的非常棒，学有所成。笔者今天继续讲解 Apache Flink 培训系列课程中的 Window 生态的内容。Window 引入打开窗，让春风驻进。哦，不，是打开窗，让 Flink 驻进。对 Flink 有所了解的读者应该都知
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2024-05-05 14:23:11
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窗口聚合函数如果定义了 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 Window Function ， 分别为ReduceFunction、AggregateFunction 以及 ProcessWindowFunction,
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2023-09-26 19:30:29
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聚合结果写入Kafka概述大家在使用Flink Sql，并将聚合数据写入Kafka的时候，肯定遇到过这样的报错Exception in thread "main" org.apache.flink.table.api.TableException: AppendStreamTableSink requires that Table has only insert changes.
at org.a
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2024-06-19 09:07:28
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Filter算子：过滤作用filter算子过滤函数 过滤函数，过滤出需要的数据，对传入的数据进行判断，如果返回true则该元素继续向下传递，如果返回false则该元素将被过滤掉。比如：如果返回来的价格大于100，我就打印出来，小于100就不打印出来package Flink_API;
import com.alibaba.fastjson.JSON;
import org.apache.flin
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2023-08-24 19:37:54
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6.8 Flink状态编程有状态的计算是流处理框架要实现的重要功能，因为稍复杂的流处理场景都需要记录状态，然后在新流入数据的基础上不断更新状态。6.8.1 Flink中的状态分类Flink包括两种基本类型的状态Managed State和Raw StateManaged StateRaw State状态管理方式Flink Runtime托管, 自动存储, 自动恢复, 自动伸缩用户自己管理状态数据结
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2024-03-21 22:47:45
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写在前面：我是「云祁」，一枚热爱技术、会写诗的大数据开发猿。昵称来源于王安石诗中一句 [ 云之祁祁，或雨于渊 ] ，甚是喜欢。 写博客一方面是对自己学习的一点点总结及记录，另一方面则是希望能够帮助更多对大数据感兴趣的朋友。如果你也对 数据中台、数据建模、数据分析以及Flink/Spark/Hadoop/数仓开发 感兴趣，可以关注我的动态 ，让我们一起挖掘数据的价值~每天都要进步一点点，生命不是要
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2024-03-25 15:12:05
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flink基本概念Apache Flink 是一个分布式大数据处理引擎，可对有限数据流和无限数据流进行有状态或无状态的计算，能够部署在各种集群环境，对各种规模大小的数据进行快速计算。有状态的流式处理(State)Managed State && Raw StateManaged State 是 Flink 自动管理的 State，而 Raw State 是原生态 State，两者的
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2024-03-25 11:05:31
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用 DataStream API 编写的程序通常以各种形式保存状态： 在 Window 触发之前要么收集元素、要么聚合 转换函数可以使用 key/value 格式的状态接口来存储状态 转换函数可以实现 CheckpointedFunction 接口，使其本地变量具有容错能力 在介绍状态之前，先了解一 ...
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2021-08-26 15:43:00
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