一、概述 Flink 的AggregateFunction是一个基于中间计算结果状态进行增量计算的函数。由于是迭代计算方式，所以，在窗口处理过程中，不用缓存整个窗口的数据，所以效率执行比较高。二、AggregateFunction接口类 AggregateFunction 比 ReduceFunction 更加的通用
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2024-03-06 03:27:02
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文章目录01 引言02 如何注册自定义函数？03 自定义函数分类3.1 Scalar Function3.1.1 Scalar Function如何实现？3.1.2 Scalar Function举例3.1.3 特殊返回值处理3.2 Table Function3.2.1 Table Function如何实现？3.2.2 Table Function举例3.3 Aggregation Function3.3.1 Aggregation Function如何实现？3.3.2 Aggregation
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2022-04-20 15:06:04
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本次需求场景主要为实现将flinksql中collect()函数输出的Mutiset(VARCHAR<100>)多行结果转换为字符串。一、FlinkSQL自定义函数分类Flink SQL 的自定义函数是用户可以自行编写的一种函数，用于扩展 Flink SQL 的功能。自定义函数可以在 SQL 查询中被调用，以完成用户自定义的数据处理逻辑。 在 Flink SQL 中，自定义函数分为标量
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2023-06-19 13:48:40
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上一篇介绍了编写 Flink 程序的基本步骤，以及一些常见 API，如：map、filter、keyBy 等，重点介绍了 keyBy 方法。本篇将继续介绍 Flink 中常用的 API，主要内容为指定 transform 函数Flink 支持的数据类型累加器指定 transform 函数许多 transform 操作需要用户自定义函数来实现，Flink 支持多种自定义 transform 函数，接
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2024-01-03 17:22:27
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一、概述上一篇记录了flink的算子（窗口）的相关信息，那么是否有疑问，定义的窗口时什么时候使用的呢？大家是否记得窗口有一个 [.trigger(…)] 的而可选项呢？[.trigger(...)] //trigger：指定触发器Trigger（可选）每个WindowAssigner都带有一个默认触发器，窗口就是通过trigger进行触发操作。Flink中定义了Trigger抽象类，任何tri
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2024-02-19 09:56:19
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stream .keyBy(...) .window(...) required: "assigner" [.trigger(...)] optional: "trigger" (else default trigger) [.evictor(...)]
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2024-04-27 21:59:46
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阿里云日志服务是针对实时数据一站式服务，用户只需要将精力集中在分析上，过程中数据采集、对接各种存储计算、数据索引和查询等琐碎工作等都可以交给日志服务完成。日志服务中最基础的功能是LogHub，支持数据实时采集与消费，实时消费家族除 Spark Streaming、Storm、StreamCompute（Blink外），目前新增Flink啦。Flink ConnectorFlink log conn
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2023-08-22 22:32:04
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Flink-StreaimingFileSink-自定义序列化-Parquet批量压缩1 Maven依赖Flink有内置方法可用于为Avro数据创建Parquet writer factory。要使用ParquetBulkEncoder，需要添加以下Maven依赖：<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
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2024-03-05 23:44:04
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2. Flink 的 DataSource 数据源4) 自定义 Source当然也可以自定义数据源，有两种方式实现： 通过实现 SourceFunction 接口来自定义无并行度（也就是并行度只能为 1）的 Source。 通过实现 ParallelSourceFunction 接口或者继承 RichParallelSourceFunction 来自定义有并行度的数据源。代码示
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2024-05-19 06:53:09
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Flink中Trigger的介绍及使用Flink中的Trigger用来确认一个窗口是否应该出发结果的计算，每个windowAssigner都有一个默认的Trigger，先来看看Trigger的定义及其API。1. Trigger的定义@PublicEvolving
public abstract class Trigger<T, W extends Window> implements
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2024-03-24 10:42:39
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作为 Flink 最基础也是最关键的容错机制，Checkpoint 快照机制很好地保证了 Flink 应用从异常状态恢复后的数据准确性。同时 Checkpoint 相关的 metrics 也是诊断 Flink 应用健康状态最为重要的指标，成功且耗时较短的 Checkpoint 表明作业运行状况良好，没有异常或反压。然而，由于 Checkpoint 与反压的耦合，反压反过来也会作用于 Checkpo
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2024-03-21 20:49:40
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Catalog 类型以下内容来自官网：Hive Catalog 支持Flink 元数据的持久化存储，以前一直用 Hive Catalog 存，偶尔需要用的时候把 Hive Catalog 开启（需启动 hive metastore 和 hiveserver2，还要启动 Hadoop），大部分时候是不用 Catalog，好像也无所谓，最近用得多了，觉得很麻烦（夏天到了，服务起太多笔记本烫手） ?va
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2024-03-20 12:49:01
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基本使用Flink Table/SQL Api中自带了一些常见的聚合函数，例如sum、min、max等，但是在实际开发中需要自定义符合业务需求的聚合函数，先从一个实际案例入手：设备随时上报状态，现在需要求出设备的当前最新状态。分析：设备上报状态会产生多条数据，现在只需要最新的状态数据即可，很明显这是多对一的聚合类型的操作，聚合逻辑是每次保留设备的最新状态与时间，下次设备上报数据时间与保留的数据时间
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2021-02-05 20:53:19
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2021-09-01 14:12:30
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flinksql 流表转换， 自定义udf/udtf1、标量函数2、表函数3、聚合函数4、表聚合函数 1、在大多数情况下，用户定义的函数必须先注册，然后才能在查询中使用。不需要专门为 Scala 的 Table API 注册函数。2、函数通过调用 registerFunction（）方法在 TableEnvironment 中注册。当用户定义的函数 被注册时，它被插入到 TableEnviron
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2024-09-28 12:40:13
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声明：本系列博客部分是根据SGG的视频整理而成，非常适合大家入门学习。部分文章是通过爬虫等技术手段采集的，目的是学习分享，如果有版权问题请留言，随时删除。《2021年最新版大数据面试题全面开启更新》基本使用Flink Table/SQL Api中自带了一些常见的聚合函数，例如sum、min、max等，但是在实际开发中需要自定义符合业务需求的聚合函数，先从一个实际案例入手：
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2021-08-31 10:12:33
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# 如何在 Apache Flink 中实现自定义 UDF 函数
在数据处理和流处理任务中，Apache Flink是一个非常强大的分布式计算引擎。Flink 提供了各种内置函数，但有时你会需要自己定义函数来满足特定的业务需求。自定义的用户定义函数（UDF）是 Flink 提供的灵活性之一。本文将引导你了解如何在 Flink 中实现自定义 UDF 函数，并提供详细的步骤和示例代码。
## 实现
目录一、简单示例与程序模板1、一个简单示例2、程序架构二、聚合查询1、分组聚合2、窗口聚合3、开窗（Over）聚合三、TopN1、普通TopN2、窗口TopN 四、自定义函数（UDF）1. 整体调用流程（1）注册函数（2）使用 Table API 调用函数（3）在 SQL 中调用函数2. 标量函数（Scalar Functions）3. 表函数（Table Functions）4. 聚合
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2024-04-01 19:28:57
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1. 介绍本文主要介绍开窗后自定义窗口触发器，触发器触发包括两部分： 1.当窗口内的数据量达到一定数量后触发 2.当事件事件达到窗口最大时间戳后触发2. 环境Flink: 1.13.1 java:1.8.251 scala:2.11.123.Trigger类中主要方法1）onElement() 为添加到窗格中的每个元素调用。此方法的结果将决定是否对窗格进行触发。 2）onProcessingTim
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2023-12-15 11:01:18
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1、自定义服务指标监控概述业务需求：为Flink添加服务监控指标并展示2、自定义服务指标监控开发流程2.1、修改metainfo.xml文件添加配置：在 metainfo.xml 文件内的 里面增加 标签<timelineAppid>flink</timelineAppid>注意事项：timelineAppId值是唯一的，一般用 Service/Name 即可，并且不区分大
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2023-11-08 23:42:18
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