ReduceFunction含義ReduceFunction定義了如何把兩個輸入的元素進行合並來生成相同類型的輸出元素的過程,Flink使用ReduceFunction來對窗口中的元素進行增量聚合 ReduceFunction執行返回結果 ...
Window Function在窗口觸發后,負責對窗口內的元素進行計算。Window Function分為兩類: 增量聚合和全量聚合。 增量聚合: 窗口不維護原始數據,只維護中間結果,每次基於中間結果和增量數據進行聚合。如: ReduceFunction AggregateFunction。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。如: ProcessWindowFunctio ...
2020-03-29 11:08 0 1264 推薦指數:
ReduceFunction含義ReduceFunction定義了如何把兩個輸入的元素進行合並來生成相同類型的輸出元素的過程,Flink使用ReduceFunction來對窗口中的元素進行增量聚合 ReduceFunction執行返回結果 ...
AggregateFunction 比 ReduceFunction 更加的通用,它有三個參數:輸入類型(IN)、累加器類型(ACC)和輸出類型(OUT)。 輸入類型是輸入流中的元素類型,Aggre ...
Flink 窗口機制 窗口概述: 窗口是Flink用來處理無界流的核心,窗口將流切成有界的桶,之后就可以在bucket基礎上對數據計算。所以窗口的單位是桶。 為什么要使用窗口? 流式處理中數據都是源源不斷的來,不可能等到所有數據都到了之后才開始計算,而我們可以定義一個時間 ...
Flink常用的3種窗口函數: 滾動窗口:窗口數據有固定的大小,窗口中的數據不會疊加; 滑動窗口:窗口數據有固定大小,並且有生成間隔; 會話窗口:窗口數據沒有固定的大小,根據用戶傳入的參數進行划分,窗口數據無疊加 ...
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 ...
參考: https://segmentfault.com/a/1190000023296719 首頁 > 實時計算Flink版 > Blink獨享/共享集群(原產品線) > Flink SQL參考 > 窗口函數 > ...
一、為什么要有窗口函數 我們直接用例子來說明,這里有一張學生考試成績表testScore: 現在有個需求,需要查詢的時候多出一列subject_avg_score,為此科目所有人的平均成績,好跟每個人的成績做對比。 傳統方法肯定是用聚合,但是寫起來很麻煩也很累贅,這時候窗口函數就排上 ...
窗口可以理解為記錄集合,窗口函數就是在滿足某種條件的記錄集合上執行的特殊函數。窗口函數也稱為OLAP函數,OLAP即實時分析處理(Online Analytical Processing)。 語法: (注:通過PARTITION BY分組后的記錄集合稱為窗口,如果不使 ...