Window Flink中Window可以将无限流切分成有限流，是处理有限流的核心组件，现在Flink中 Window可以是时间驱动的Time Window，也可以是数据驱动的Count Window。 基于时间的窗口操作：在每个相同的时间间隔对Stream中的记录进行处理，通常各个时间间隔内的窗口操作处理的记录数不固定。 基于数据驱动的窗口操作：可以在Stream中选择固定数量的记录作为一个窗口
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2023-12-09 15:25:32
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在了解Flink之前，我们需要先简单了解批量、流式计算和离线、实时计算。首先需要明确的一点是，批量、流式计算和离线、实时计算是按照不同维度划分的两套数据处理方式。（1）批量、流式计算体现在数据计算方式的不同上。那如何理解这里提到的数据计算方式呢？我们可以分别看一下什么是批量计算、什么是流式计算？批量计算顾名思义，就是对数据进行批量的处理。通常，我们都会先统一收集数据，并且把数据以数据表的形式存储到
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2023-12-22 21:40:04
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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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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-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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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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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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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. 窗口触发器 触发器(Trigger)确定窗口(由窗口分配器形成)何时准备好被窗口函数处理。每个窗口分配器都带有默认触发器。如果默认触发器不满足你的要求，可以使用trigger(...)指定自定义触发器。触发器接口有五种方法允许触发器对不同的事件做出反应： public abstract TriggerResult onElement(T element, long timestamp,
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2024-03-29 15:59:35
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作者：狄杰Flink 1.11 最重要的 Feature —— Hive Streaming 之前已经和大家分享过了，今天就和大家来聊一聊另一个特别重要的功能 —— CDC。 CDC概述何为CDC？Change Data Capture，将数据库中的’增’、’改’、’删’操作记录下来。在很早之前是通过触发器来完成记录，现在通过 binlog+同步中间件来实现。常用的 binlog 同步
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2024-08-18 18:00:10
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如果要从文本文件中读取数据，可以直接使用：env.readTextFile(path)就可以以文本的形式读取该文件中的内容。当然也可以使用：根据指定的fileInputFormat格式读取文件中的内容。env.readFile(fileInputFormat, path)如果数据在Flink内进行了一系列的计算，想把结果写出到文件里，也可以直接使用内部预定义的一些sink，比如将结果已文本或csv
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2024-07-24 13:12:35
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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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目录0. 相关文章链接1. 基于集合的Source2. 基于文件的Source3. 基于Socket的Source4. 自定义Source之随机生成数据5. 自定义Source之MySQL6. 自定义Source源之Scala代码（温度传感器源）0. 相关文章链接Flink文章汇总1. 基于集合的Source使用范围： &nbs
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2024-05-11 21:05:37
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背景说明 我们都知道自定义source是可以自定义并行度的，数据读写有几个并行度就意味着有几个分区。那么怎么控制我想要的数据流入到指定分区呢？flink1.12官方文档给我们提供了一下几种方式，接下来我们分别进行讨论。partitionCustom分区器 按照官方的原话翻译过来就是使用一个用户自定义的分区策略为每一个元素分配一个目标task。这里的的分区策略官方提到了两种：第一个是下标，第二个是字
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2024-02-04 16:26:53
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触发器（Triggers）触发器确定窗口（由窗口分配器形成）何时准备好由窗口功能处理。每个WindowAssigner都带有一个默认触发器。如果默认触发器不适合您的需求，则可以使用trigger（...）指定自定义触发器。trigger触发器接口有五个方法允许trigger对不同的事件做出反应：onElement()进入窗口的每个元素都会调用该方法。onEventTime()事件时间timer触发
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2024-03-07 23:00:29
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什么是metrics：Flink 提供的 Metrics 可以在 Flink 内部收集一些指标，通过这些指标让开发人员更好地理解作业或集群的状态。由于集群运行后很难发现内部的实际状况，跑得慢或快，是否异常等，开发人员无法实时查看所有的 Task 日志，比如作业很大或者有很多作业的情况下，该如何处理？此时 Metrics 可以很好的帮助开发人员了解作业的当前状况。Metric TypesMetric
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2024-04-01 09:55:12
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自定义UDF和窗口普通UDFFlink暴露了所有udf函数的接口(实现方式为接口或者抽象类)。例如MapFunction, FilterFunction, ProcessFunction等等。我们可以对这些函数进行自定义,继承这个类,重写其中的方法即可.富函数相比于普通的UDF,富函数实际上提供了额外的open方法和close提供给用户做初始化和清理的操作.另外，getRuntimeContext
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2024-05-04 19:35:14
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