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 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段这个间隔内的数据进行计算,这个时间阶段就是窗口,窗口是一种切割无限数据为有限块进行处理的手段。 窗口分类: 基于事件的窗口 gt ...
2021-06-01 16:01 0 207 推荐指数:
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 ...
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 > ...
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 ...
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 ...
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 ...
代码地址:https://gitee.com/xiexiandong/abc_bigdata.git 一、窗口函数 在定义了窗口分配器之后,我们需要为每一个窗口明确的指定计算逻辑,这个就是窗口函数要做的事情,当系统决定一个窗口已经准备好执行之后,这个窗口函数将被用 来处理窗口中的每一个 ...
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 ...