之前在XP上很容易很快就安装好了sphinx，后来又需要在win7下安装，建立searchd服务之后，原来用php写的搜索引擎无法工作，Query没有得到结果，后来发现是在include php api文件时要使用绝对路径， 另外将localhost换成127.0.0.1. 以下是在博友那里转发过来的，以备后用。 前面写过自己小试了一下sphinx window下安装sphinx实例,对于第一
Windows是处理无限流的核心。Windows将流分成有限大小的“存储桶” 窗口式Flink程序的一般结构如下所示。第一个片段是指键控流，而第二个片段是指非键控流。可以看到，唯一的区别是对键控流的keyBy（…）调用和对非键控流的window（…）变为windowAll（…）。这还将用作本页面其余部分的路线图。 在上面，方括号（[…]）中的命令是可选的。这表明Flink允许您以多种不同方式自定义
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2024-05-06 17:11:47
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概述 window可以将flink处理的无限stream流切分成有限流，进行时间段内数据的计算，它是有限流处理的核心组件。window对流的切分可以是基于时间的（Time Window），也可以是基于数据的（Count Window）。主要的操作如下：注：例子中的kafkaSource是一个DataStream对象keyed windows operator[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制
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2024-03-07 18:38:27
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一、Window1.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。2.Window 类型Windo
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2024-04-02 17:16:14
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目录： window概念 window类型 window APIwindow概念 一般真实的流都是无界的，怎样处理无界的数据？ 可以把无限的数据流进行切分，得到有限的数据集进行处理，即得到有界流 窗口（window）就是将无限流切割为有限流的一种方式，它会将流数据分发到有限大小的桶（bucket）中进行分析window类型时间窗口（Time Window） 滚动时间窗口（Tumbling Wind
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2024-03-27 09:03:35
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说明：本文为《Flink大数据项目实战》学习笔记，想通过视频系统学习Flink这个最火爆的大数据计算框架的同学Flink大数据项目实战：http://t.cn/ExrHPl9 啥是Window？有啥作用？Flink 认为 Batch 是 Streaming 的一个特例，所以 Flink 底层引擎是一个流式引擎，在上面实现了流处理和批处理。而窗口（window）就是从 Streaming
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2024-05-12 19:48:35
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首先结合flink四大基石去理解：时间 、状态 、检查点 、 窗口 其中窗口之所以这么重要是因为，我们知道flink是流批一体的、需要对数据进行统计计算的时候就用到了窗口。然后窗口也是一个逻辑的概念，实际上就是对数据在某个阶段做某种操作。经过规范后窗口按时间划分：有滚动窗口和滑动窗口；按照数量划分： 也有
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2023-10-02 21:33:56
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一、窗口概述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窗口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。二、窗口类型Window可以分成两类：1、时间窗口（TimeWindow）：按照时
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2024-02-26 07:05:34
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目录概述窗口的生命周期Keyed和Non-Keyed窗口窗口分配器Tumbling WindowsSliding WindowsSession WindowsGlobal Windows窗口函数ReduceFunctionAggregateFunctionProcessWindowFunctionTriggersEvictorsAllowed Lateness使用window计算结果考虑state
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2024-03-19 09:21:29
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由于项目需求我们需要使用Flink来获取kafka传过来的数据，然后经过处理后传送到HBase中。安排我了解flink的使用，项目二期需要使用。这篇将我安装flink的全过程做个总结，并且安装好测试了安装的效果，实现了简单的英文单词个数统计。接下来开始介绍。一、安装前准备工作首先要看清楚Flink安装所需要的环境。并且由于业务需要，所以安装Flink需要提前安装匹配好kafka与Hadoop的版本
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2024-04-16 14:47:12
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Window 是无限数据流处理的核心，Window 将无限数据流切割成有限块进行处理（将一个无限的 stream 拆分成有限大小的 “bucket”桶，在桶上做计算处理） Window 可以分成两大类： CountWindow（根据 数据量）：根据窗口中相同的 key 数触发执行（不是输入元素总个数 ...
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2021-09-13 10:26:00
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Flink window知识点总结
原创
精选
2023-10-23 14:26:23
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Flink window知识点总结
原创
2021-07-12 16:35:17
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1. 什么是Table API & SQLTable API& SQL 是一种关系型API，用户可以像操作MySQL数据库表一样的操作数据，而不需要写Java代码完成flink function，更不需要手工的优化Java代码调优。SQL对一个非程序员操作来讲，学习成本很低，如果一个系统提供SQL支持，将很容易被用户接受。总结来说，关系型API的好处：关系型API是声明式的查询能够
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2024-02-16 11:12:32
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所有用于批处理和流处理的 Table API 和 SQL 程序都遵循相同的模式。下面的代码示例展示了 Table API 和 SQL 程序的通用结构。Table API 和 SQL 查询可以很容易地集成并嵌入到 DataStream 程序中。一、创建 TableEnvironmentTableEnvironment是TableAPI和SQL的核心概念。它的作用有在内部的
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2024-02-16 20:28:29
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一、Window(窗口) 聚合事件（比如计数、求和）在流上的工作方式与批处理不同。比如，对流中的所有元素进行计数是不可能的，因为通常流是无限的（无界的）。所以，流上的聚合需要由 window 来划定范围，比如 “计算过去的5分钟” ，或者 “最后100个元素的和” 。 window是一种可以把无限数据切割为有限数据块的手段。 窗口可以是 时间驱动的 【Time Window】（比如：每30秒
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2024-03-31 16:07:50
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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。一、Window可以分为两类：CountWindow：按照指定的数据
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2024-04-23 21:22:10
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文章目录引言Time概述WindowTimeWindow滚动窗口 | Tumbling Windows滑动窗口 | Sliding Windows会话窗口 | Session WindowsCountWindow实例CountWindow && TimeWindowWindowReduceWindowApply 引言 Flink有四大基石：CheckpointStateTimeW
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2024-03-18 10:14:28
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基本概念 窗口 window 一般真实的流都是无界的，怎样处理无界的数据？ 可以把无限的数据流进行切分，得到有限的数据集进行处理 —— 也就是得到有界流 窗口（window）就是将无限流切割为有限流的一种方式，它会将流数据分发到有限大小的桶（bucket）中进行分析 window类型： 时间窗口：按 ...
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2021-09-03 14:43:00
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Flink 窗口函数的处理
原创
2022-12-18 00:02:15
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