转发请注明原创地址：https://www.cnblogs.com/dongxiao-yang/p/9198977.html TopN 是统计报表和大屏非常常见的功能，主要用来实时计算排行榜。流式的TopN可以使业务方在内存中按照某个统计指标（如出现次数）计算排名并快速出发出更新后的排行榜 ...

TopN的常见应用场景，最热商品购买量，最高人气作者的阅读量等等。 1. 用到的知识点 Flink创建kafka数据源； 基于 EventTime 处理，如何指定 Watermark； Flink中的Window，滚动（tumbling）窗口与滑动（sliding）窗口 ...

　　topN功能是一个非常常见的功能，比如查看最近几分钟的阅读最高数，购买最高数。 　　flink实现topN的功能也非常方便，下面就开始构建一个flink topN的程序。 　　还是像上篇博客一样，从kafka读取数据，然后进行计算和数据转换，最后sink到mysql中。 　　假设有个需求 ...

一、普通实时计算和实时数仓的比较 　　普通实时计算优先考虑时效性，从数据采集经过计算直接得到结果，时效性更好，但是中间结果没有沉淀下来，当面临大量实时计算的时候，计算的复用性差，开发成本大大提高； 　　实时数仓是基于数仓理论对数据分层，提高数据的复用率； 二、实时数仓分层 　　ods ...

一、背景说明： 有需求需要对数据进行统计，要求每隔5分钟输出最近1小时内点击量最多的前N个商品，数据格式预览如下： 最后统计输出结果如下： 二、实现过程 实现思路： ①建立环境，设置并行度及CK。 ②定义watermark策略及事件时间，获取数据并对应到JavaBean ...

一、背景说明： 在上篇文章实现了TopN计算，但是碰到迟到数据则会无法在当前窗口计算，需要对其中的键控状态优化 Flink使用二次聚合实现TopN计算 本次需求是对数据进行统计，要求每隔5秒，输出最近10分钟内访问量最多的前N个URL，数据流预览如下（每次一条从端口传入）： 最后统计 ...

转载鑫语大数据的 微信存不了收藏夹 复制过来的 侵权立删 CREATE TABLE `test1` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, ...

一.概述 　　在许多数据中，都存在类别的数据，在一些功能中需要根据类别分别获取前几或后几的数据，用于数据可视化或异常数据预警。在这种情况下，实现分组TopN就显得非常重要了，因此，使用了Spark聚合函数和排序算法实现了分布式TopN计算功能。 　　 二.代码实现 ...