Flink Window那些事——ProcessWindowFunction/ProcessAllWindowFunction
全量聚合: 窗口需要維護全部原始數據,窗口觸發進行全量聚合。 ProcessWindowFunction獲得一個包含窗口所有元素的可迭代器,以及一個具有時間和狀態信息訪問權的上下文對象,這使得它比其他窗口函數提供更大的靈活性。這是以性能和資源消耗為代價的,因為元素不能增量地聚合,而是需要 ...
全量聚合: 窗口需要維護全部原始數據,窗口觸發進行全量聚合。 ProcessWindowFunction獲得一個包含窗口所有元素的可迭代器,以及一個具有時間和狀態信息訪問權的上下文對象,這使得它比其他窗口函數提供更大的靈活性。這是以性能和資源消耗為代價的,因為元素不能增量地聚合,而是需要 ...
1.使用 ReduceFunction函數 讓兩個元素結合起來,產生一個相同類型的元素,它是增量的,放在KeyBy函數之后 package flink.java.test; import ...
窗口的划分: 翻滾窗口(Tumbling Window,無重疊) 滾動窗口(Sliding Window,有重疊) 會話窗口(Session Window,活動間隙) 窗口的類型: 窗口在處理數據前,會對數據做分流,有兩種控制流的方式,按照數據流划分:Keyed ...
flatmap map window ...