ReduceFunction含义ReduceFunction定义了如何把两个输入的元素进行合并来生成相同类型的输出元素的过程,Flink使用ReduceFunction来对窗口中的元素进行增量聚合 ReduceFunction执行返回结果 ...
Window Function在窗口触发后,负责对窗口内的元素进行计算。Window Function分为两类: 增量聚合和全量聚合。 增量聚合: 窗口不维护原始数据,只维护中间结果,每次基于中间结果和增量数据进行聚合。如: ReduceFunction AggregateFunction。全量聚合: 窗口需要维护全部原始数据,窗口触发进行全量聚合。如: ProcessWindowFunctio ...
2020-03-29 11:08 0 1264 推荐指数:
ReduceFunction含义ReduceFunction定义了如何把两个输入的元素进行合并来生成相同类型的输出元素的过程,Flink使用ReduceFunction来对窗口中的元素进行增量聚合 ReduceFunction执行返回结果 ...
AggregateFunction 比 ReduceFunction 更加的通用,它有三个参数:输入类型(IN)、累加器类型(ACC)和输出类型(OUT)。 输入类型是输入流中的元素类型,Aggre ...
Flink 窗口机制 窗口概述: 窗口是Flink用来处理无界流的核心,窗口将流切成有界的桶,之后就可以在bucket基础上对数据计算。所以窗口的单位是桶。 为什么要使用窗口? 流式处理中数据都是源源不断的来,不可能等到所有数据都到了之后才开始计算,而我们可以定义一个时间 ...
Flink常用的3种窗口函数: 滚动窗口:窗口数据有固定的大小,窗口中的数据不会叠加; 滑动窗口:窗口数据有固定大小,并且有生成间隔; 会话窗口:窗口数据没有固定的大小,根据用户传入的参数进行划分,窗口数据无叠加 ...
1.使用 ReduceFunction函数 让两个元素结合起来,产生一个相同类型的元素,它是增量的,放在KeyBy函数之后 package flink.java.test; import ...
参考: https://segmentfault.com/a/1190000023296719 首页 > 实时计算Flink版 > Blink独享/共享集群(原产品线) > Flink SQL参考 > 窗口函数 > ...
一、为什么要有窗口函数 我们直接用例子来说明,这里有一张学生考试成绩表testScore: 现在有个需求,需要查询的时候多出一列subject_avg_score,为此科目所有人的平均成绩,好跟每个人的成绩做对比。 传统方法肯定是用聚合,但是写起来很麻烦也很累赘,这时候窗口函数就排上 ...
窗口可以理解为记录集合,窗口函数就是在满足某种条件的记录集合上执行的特殊函数。窗口函数也称为OLAP函数,OLAP即实时分析处理(Online Analytical Processing)。 语法: (注:通过PARTITION BY分组后的记录集合称为窗口,如果不使 ...