Flink Window——ReduceFunction、AggregateFunction、ProcessWindowFunction窗口函数详解
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 ...
原文：Flink Window那些事——AggregateFunction窗口函数
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，AggregateFunction有一个add方 法可以将一个输入元素添加到一个累加器中。该接口还具有创建初始累加器 createAccumulator方法 将两个累加器合并到一个累加器 merge方法 以及从累加 ...
2020-03-29 12:44 2 4451 推荐指数：
相关推荐
Flink Window那些事——窗口函数
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 ...
Flink Window那些事——ReduceFunction窗口函数
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 ...
FLINK-窗口函数-ReduceFunction/AggregateFunction/ProcessWindowFunction
1.ReduceFunction 增量聚合，输入输出元素类型相同。 2.AggregateFunction 增量聚合，输入输出元素类型可以不相同。 3.ProcessWindowFunction 一些业务场景，我们需要收集窗口内所有的数据进行计算，例如计算窗口数据的中位数 ...
Flink 窗口函数
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 窗口函数
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 ...
Flink SQL窗口函数详解
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 > ...