文章目录一、基于事件时间的窗口操作二、处理延迟数据和水印三、清除聚合状态的水印条件四、基于水印的聚合语义保证总结 一、基于事件时间的窗口操作 窗口在10分钟分组聚合，每5分钟触发一次结果表，如上图，数据在12：00-12：05来临，在12：05会进行结果统计。数据在12：05-12：10到达时，不但要统计12：00-12：10的数据，还需要统计12:05-12:15的数据。在绿色结果表中可以清晰
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2023-08-10 20:10:11
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窗口函数在工作中经常用到，在面试中也会经常被问到，你知道它背后的实现原理吗？这篇文章从一次业务中遇到的问题出发，深入聊了聊hsql中窗口函数的数据流转原理，在文章最后针对这个问题给出解决方案。 一、业务背景先模拟一个业务背景，比如大家在看淘宝app时，如下图： 搜索一个关键词后，会给展示一系列商品，这些商品有不同的类型，比如第一个是广告商品，后面这几个算是正常的商品。把这些
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2024-08-05 21:45:21
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# Spark 窗口时间原理
随着大数据技术的迅猛发展，Apache Spark 已成为一个流行的分布式计算框架。它不仅能够进行批处理，还可以进行实时流处理。窗口时间是 Spark Streaming 中的一个重要特性，它帮助我们处理流数据时提取有用的信息。本文将详细探讨 Spark 窗口时间的原理，并给出相应的代码示例。
## 一、窗口时间的概念
在处理流数据时，数据是以实时的方式不断生成
spark streaming 中有三个关于时间的参数，分别如下：窗口时间windowDuration：当前窗口要统计多长时间的数据，是批量时间的整数倍 滑动时间slideDuration：要多长时间更新一次结果，是批量时间的整数倍 批量时间batchDuration：多长时间创建一个批次，与实际业务无关，只与数据量有关，数据量大则可以设置短一些，数据量小则设置长一些，但必须小于其他两个时间。示例
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2023-10-27 02:08:53
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一、 Spark Streaming简介Spark Streaming是Spark Core API的一种扩展，它可以用于进行大规模、高吞吐量、容错的实时数据流的处理。它支持从很多种数据源中读取数据，比如Kafka、Flume、Twitter、ZeroMQ、Kinesis或者是TCP Socket。并且能够使用类似高阶函数的复杂算法来进行数据处理，比如map、reduce、join和window。
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2023-11-19 11:15:52
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# 实现Spark窗口函数时间差的方法
## 1. 流程表格展示
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建SparkSession |
| 2 | 读取数据源 |
| 3 | 定义窗口规范 |
| 4 | 使用窗口函数计算时间差 |
| 5 | 显示结果 |
## 2. 每一步详细说明
### 步骤1：创建SparkSession
```markdown
//
原创
2024-03-25 06:32:19
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Flink的优势和特点： 一、同时支持高吞吐、低延迟、高性能 Flink是目前开源社区中唯一一套集高吞吐、低延迟、高性能三者于一身的分布式流式数据处理框架。Apache Spark也只能兼顾高吞吐和高性能特点，主要是因为Spark Streaming流式计算中无法做到低延迟保障；而流式计算框架Apache Storm只能支持低延迟和高性能特性，但是无法满足高吞吐的要求。而满足高吞吐、低延迟
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2024-01-17 11:42:49
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最近有发现微信公众号，还有其他博客平台有抄袭我整理的 Spark 面试题，如果有遇到的，麻烦帮我点一下举报，谢谢~71 解释一下窗口间隔window duration和滑动间隔slide duration 红色的矩形就是一个窗口，窗口 hold 的是一段时间内的数据流。这里面每一个 time 都是时间单元，在官方的例子中，每隔 window size 是3 time un
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2023-12-18 21:05:13
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# 使用Spark实现窗口函数的指南
欢迎来到Spark的世界！在这篇文章中，我们将深入探讨如何在Apache Spark中实现窗口函数。窗口函数是处理时间序列数据或其他类型的分组数据时非常强大且灵活的工具。特别是在大数据分析中，掌握窗口函数将大大增强你的数据处理能力。
## 整体流程
在开始实现之前，我们先看一下整个实现的流程。下表展示了实现窗口函数的步骤。
| 步骤 | 描述
# Spark 窗口实现流程
## 1. 理解 Spark 窗口
在开始之前，我们需要先了解一下 Spark 窗口的概念。Spark 窗口是一种用于处理无界数据流的数据分析方法，它将数据流划分为一系列固定大小的时间窗口，并在每个窗口上执行计算操作。窗口的大小可以根据需求进行调整，例如每秒钟划分一个窗口。
## 2. 整体流程
下面我们来看一下实现 Spark 窗口的整体流程。我们可以将实现过程
原创
2023-10-02 03:51:41
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文章目录Spark Dstream的window概述Window API操作window(windowLength,slideInterval)countByWindow(windowLength, slideInterval)reduceByWindow(func, windowLength, slideInterval)reduceByKeyAndWindow(func, windowLen
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2023-10-14 23:28:13
145阅读
调节堆外内存！！！
executor堆外内存
spark底层shuffle使用netty传输，所以使用了堆外内存！1.2之前是NIO就是socket，之后默认使用netty
有时候，如果你的spark作业处理的数据量特别特别大，几亿数据量；然后spark作业一运行，时不时的报错，
shuffle file cannot find，execu
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2023-11-09 08:25:25
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在大数据处理领域，Apache Spark 常被广泛应用于大规模数据的处理和分析，但在使用过程中，我们往往会遇到一些复杂的问题。最近，我在处理 Spark 窗口的 `startTime` 问题时，深入了该问题的解决过程，希望通过记录这个过程，能够帮助更多遇到相同问题的同仁。
## 背景定位
在 Spark 中，`startTime` 是非常重要的一个参数，它直接影响到窗口计算的结果和性能。在实
package com.shujia.spark.streaming import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.streaming.dstream.{DStream, ReceiverInputDStream} import ...
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2021-07-25 17:00:00
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目录1.概述2. 准备工作3. 聚合开窗函数示例1示例24. 排序开窗函数4.1 ROW_NUMBER顺序排序4.2 RANK跳跃排序 1.概述介绍相信用过MySQL的朋友都知道，MySQL中也有开窗函数的存在。开窗函数的引入是为了既显示聚集前的数据，又显示聚集后的数据。即在每一行的最后一列添加聚合函数的结果。开窗用于为行定义一个窗口(这里的窗口是指运算将要操作的行的集合)，它对一组值进行操作，
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2023-10-08 08:28:34
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## 如何实现Spark窗口划分
### 一、整体流程
我们首先来看一下整个实现Spark窗口划分的流程。可以通过以下表格展示步骤：
```mermaid
pie
title 实现Spark窗口划分步骤
"1. 初始化SparkSession" : 20
"2. 读取数据" : 30
"3. 定义窗口规范" : 10
"4. 应用窗口函数" : 40
```
原创
2024-04-24 04:20:39
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# Spark增量窗口的实现指南
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个非常流行的框架。通过其强大的流处理能力，开发者能够实现许多复杂的功能。今天，我们将聚焦于“增量窗口”在 Spark 中的实现，帮助刚入行的小白掌握这个概念。
## 整体流程
在实现增量窗口之前，我们首先需要理解整体流程。以下是我们实施的步骤：
| 步骤 | 说明
原创
2024-08-02 11:30:39
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一.窗口函数引入：
排名问题：每个部门，分别内部按业绩排名
topN问题：找出每个部门排名前N的员工进行奖励
面对这类需求，就需要使用sql的高级功能窗口函数了窗口函数，也叫OLAP函数（Online Anallytical Processing，联机分析处理），可以对数据库数据进行实时分析处理窗口函数的基本语法：<窗口函数> OVER (PARTITION BY <
项目github地址：bitcarmanlee easy-algorithm-interview-and-practice 经常有同学私信或留言询问相关问题，V号bitcarmanlee。github上star的同学，在我能力与时间允许范围内，尽可能帮大家解答相关问题，一起进步。1.为什么需要窗口函数在1.4以前，Spark SQL支持两种类型的函数用来计算单个的返回值。第一种是内置函数或者UDF
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2024-06-01 15:33:45
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Spark 2.x管理与开发-Spark Streaming-Spark Streaming进阶（四）【窗口操作】Spark Streaming还提供了窗口计算功能，允许您在数据的滑动窗口上应用转换操作。下图说明了滑动窗口的工作方式： 如图所示，每当窗口滑过originalDStream时，落在窗口内的源RDD被组合并被执行操作以产生windowed DStream的RDD。在上面的例子
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2023-09-15 20:42:56
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