本文基于flink 1.11进行测试。前言这里所说的join是两个或者多个流的join，涉及流批join的内容或者批批join会另写一篇文章专门说。Flink的join按照窗口类型分可以分为：Tumbling Window Join、Sliding Window Join和Session Window Join。按join类型分可以分为join和intervalJoin。前者类似RDBMS中的内连
转载
2023-12-13 23:03:47
89阅读
大数据成神之路：点我去成神之路系列目录^_^Flink入门Flink DataSet&DataSteam APIFlink集群部署Flink重启策略Flink分布式缓存.... 1窗口类型1. flink支持两种划分窗口的方式(time和count) 如果根据时间划分窗口，那么它就是一个time-window 如果根据数据划分窗口，那么它就是一个count-
转载
2024-06-13 11:23:00
41阅读
本文是《Flink处理函数实战》系列的第三篇，内容是学习以下两个窗口相关的处理函数：ProcessAllWindowFunction：处理每个窗口内的所有元素；ProcessWindowFunction：处理指定key的每个窗口内的所有元素；前文链接《深入了解ProcessFunction的状态操作(Flink-1.10)》《Flink处理函数实战之一：ProcessFunction类》《Flin
转载
2024-08-26 20:46:55
48阅读
Flink的窗口机制6.1.1 窗口概述窗口window是用来处理无限数据集的有限块。窗口就是把流切成了有限大小的多个存储桶bucket流处理应用中，数据是连续不断的，因此我们不能等所有的数据来了才开始处理，当然也可以来一条数据，处理一条数据，但是有时候我们需要做一些聚合类的处理，例如：在过去的一分钟内有多少用户点击了网页。这种情况下，就适合定义一个窗口，用来收集最近一分钟内的数据，并对这个窗口的
转载
2023-11-03 15:11:52
79阅读
目录1.1 浏览本博客前你需要了解的知识点 flink内部是如何划分窗口的？ 触发的条件? 何时第一次触发？1.2 示例：触发窗口计算 第一次触发计算 何时第二次触发计算 何时触发多个窗口计算？ 思考： 什么时候才会触发窗口计算？ 既然使用的是事件时间那么必然会涉及到水位线(water_mark)，水位线在其中扮演的角色是什么？ 此时我
转载
2024-03-12 06:01:25
36阅读
Flink WindowsKeyed WindowsWindow Lifecycle 窗口生命周期Keyed vs Non-Keyed WindowsWindow Assigners 窗口指定Tumbling Windows 滚动窗口Sliding Windows 滑动窗口Session Windows 会话窗口Global Windows 全局窗口Window FunctionsReduceF
转载
2024-02-20 07:13:48
218阅读
一、Flink窗口概述 流式计算是一种用于处理无界数据流的数据处理引擎，而无界数据流是指一种不断增长的本质上无限的数据集，而窗口是将无界数据流切割成有界数据流的一种手段，Window就是其中的核心。二、窗口类型 Window主要可以分为TimeWindow（按照时间生成窗口）和CountWindow（按照指定的数据量生成窗口）两种，这里分析的窗口类型主要以TimeWindow为主。滚动窗口（T
转载
2023-12-21 13:57:25
358阅读
Flink 中可以使用一套 API 完成对有界数据集以及无界数据的统一处理，而无界数据集的处理一般会伴随着对某些固定时间间隔的数据聚合处理。比如：每五分钟统计一次系统活跃用户、每十秒更新热搜榜单等等这些需求在 Flink 中都由 Window 提供支持，Window 本质上就是借助状态后端缓存着一定时间段内的数据，然后在达到某些条件时触发对这些缓存数据的聚合计算，输出外部系统。实际上，有的时候对于
转载
2024-04-22 21:47:11
78阅读
# 理解 Apache Flink 滑动窗口的工作原理及其触发机制
在处理流数据时，Apache Flink 是一个强大的工具。而在流式处理的场景中，窗口机制扮演着至关重要的角色。尤其是滑动窗口，允许我们以固定的时间间隔对数据进行聚合。然而，有时我们会遇到滑动窗口没有触发的情况。本篇文章将深入探讨这一现象，并提供相关代码示例，帮助你更好地理解滑动窗口的触发机制。
## 一、什么是滑动窗口？
Flink 的 Watermark 机制是实现事件时间处理（Event Time Processing）和窗口操作的关键组成部分。它用于协调流式数据中的事件时间和处理时间，并确保窗口操作的正确性。以下是关于 Flink Watermark 机制的详细解释：1. Watermark 是什么？Watermark 是一个特殊的事件，它用于表示事件时间进度。Watermark 带有一个时间戳，表示截至该时
转载
2024-09-11 06:16:50
46阅读
Flink DataStream API 编程指南目录1. 概览2. Event Time and Watermarks2.1. [EventTime时间模型](https://www.jianshu.com/p/c39f224ec39f)2.2. 水印测试2.3. 延迟测试2.4. [再谈Flink事件时间、水印和迟到数据处理](https://www.jianshu.com/p/c612e9
Flink DataStream触发器Trigger决定了何时触发WindowFunction计算。本文总结Flink内置触发器并梳理Trigger API。八大内置触发器EventTimeTriggerEventTime Window的默认触发器。基于事件时间，当Watermark>=Window End Time时，触发窗口计算。ContinuousEventTimeTrigger 基于
转载
2024-05-03 17:42:14
95阅读
在flink streaming 处理中窗口是比较常见的操作, 例如窗口sum、max、min等， 窗口构建主要包含：Assigner、Trigger、Function、Evictor, Assigner: 窗口分配器, 当有一个元素到达判断窗口属于哪一个窗口，对于滚动窗口分配给一个窗口, 对于滑动窗口可能会分配给多个窗口; Trigger: 窗口触发器, 决定什么时候触发窗口操作; Functi
转载
2024-03-20 08:51:11
56阅读
# Flink如何自动触发消费Kafka中的数据
Apache Flink是一个流处理框架，广泛应用于实时数据处理。Kafka是一个高吞吐量的分布式消息队列，二者的结合能够为开发者提供强大的实时数据处理能力。本篇文章将探讨如何在Flink中自动触发消费Kafka数据，并通过示例代码、状态图和饼状图展示解决方案的实际应用场景。
## 背景
在实际业务场景中，我们常常需要实时消费Kafka消息，
原创
2024-10-13 05:04:01
40阅读
文章目录前言1.watermark特点2.窗口触发的条件窗口的划分窗口及水印触发的解释3.代码4.测试数据源5.遇到的问题6.问题排查7.问题解决 前言先说下水印的基本概念，对后面理解有帮助1.watermark特点1.watermark并不是event的一个属性， 而是一条特殊的数据记录（只用来触发窗口结束，不参与数据计算）2.watermark 必须单调递增，以确保任务的事件时间时钟在向前推进
转载
2024-04-02 14:45:34
106阅读
任务调度原理客户端不是运行时和程序执行的一部分，但它用于准备并发送dataflow(JobGraph)给Master(JobManager)，然后，客户端断开连接或者维持连接以等待接收计算结果。而Job Manager会产生一个执行图(Dataflow Graph)当 Flink 集群启动后，首先会启动一个 JobManger 和一个或多个的 TaskManager。由 Client 提交任务给
转载
2023-09-22 18:14:23
105阅读
文章目录?Flink窗口的概念⚽窗口的分类?窗口 API 概览⚾窗口分配器（Window Assigners） ?????更多资源链接，欢迎访问作者gitee仓库：https://gitee.com/fanggaolei/learning-notes-warehouse/tree/master?Flink窗口的概念 Flink 是一种流式计算引擎，主要是来处理无界数据流的，数据源源不断、无穷无
转载
2024-03-15 13:25:52
362阅读
一、概述 上篇文章介绍了Window窗口机制的相关知识，这里我们介绍下Flink的另外一个核心概念“Event Time机制”，本篇文章只介绍相关概念不讲实战，实战会结合Window窗口机制一起讲解。 二、Flink中的三种时间机制 Flink在流处理程序中支持三种时间的概念，分别是EventT
转载
2024-05-13 17:06:57
42阅读
1 应用场景2 什么是窗口dataStreamSource.flatMap(new MyFlatMapFunction())
.keyBy("")
.timeWindow(Time.seconds(10))
.allowedLateness(Time.seconds(12)) //允许多大的延迟[00:00:00,00:00:10)
[00:00:1
转载
2024-03-26 16:36:12
108阅读
目录容错机制检查点检查点的保存从检查点恢复状态检查点算法检查点配置保存点savepoint状态一致性状态一致性的概念和级别端到端的状态一致性端到端精准一次输入端保证输出端保证Flink和Kafka连接时的精准一次性保证 容错机制检查点检查点的保存定期存盘，将状态保存到检查点。 保存的时间点： source数据源处记录一个offset，当所有子任务都处理完同一个offset处的数据的时候触发che
转载
2023-11-09 06:42:39
342阅读
