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 到 Batch 的一个桥梁。Flink 提供了非常完善的窗口机制,这是我认为的 Flink 最大的亮点 ...
Windows 计算是流式计算中非常常用的数据计算方式之一,通过按照固定时间或长度将数据流切分成不同的窗口,然后对数据进行相应的聚合运算,从而得到一定时间范围内的统计结果。例如统计最近 分钟内某基站的呼叫数,此时基站的数据在不断地产生,但是通过 分钟的窗口将数据限定在固定时间范围内,就可以对该范围内的有界数据执行聚合处理,得出最近 分钟的基站的呼叫数量。把无线流的数据变为有界流 Global Wi ...
2020-11-29 21:29 0 702 推荐指数:
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 到 Batch 的一个桥梁。Flink 提供了非常完善的窗口机制,这是我认为的 Flink 最大的亮点 ...
总览 Window 是flink处理无限流的核心,Windows将流拆分为有限大小的“桶”,我们可以在其上应用计算。 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 ...
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 ...
相关文章链接 Flink之Window的使用(1):计数窗口 Flink之Window的使用(2):时间窗口 Flink之Window的使用(3):WindowFunction的使用 具体实现代码如下所示: ...
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1、Window Assinger是干啥的当你决定stream是否keyby之后,window是没有构建的,你还需要指定一个window Assinger用于定义元素如何分配到窗口中。 2、window Assinger如何指定?Keyedstream:window(WindowAssigner ...
一、 窗口 在图形化的基于win32的应用程序,窗口是屏幕的矩形区域,应用程序显示输出并接收来自用户的输入,因此,一个图形化基于win32的应用程序的首要任务之一就是创建一个窗口。 窗口与其它窗口共享屏幕,[本事]包括来自其它应用程序的窗口,每次只有一个窗口可以接收来自用户的输入 ...
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 ...