總覽 Window 是flink處理無限流的核心,Windows將流拆分為有限大小的“桶”,我們可以在其上應用計算。 Flink 認為 Batch 是 Streaming 的一個特例,所以 Flink 底層引擎是一個流式引擎,在上面實現了流處理和批處理 ...
Flink 認為 Batch 是 Streaming 的一個特例,所以 Flink 底層引擎是一個流式引擎,在上面實現了流處理和批處理。而窗口 window 就是從 Streaming 到 Batch 的一個橋梁。Flink 提供了非常完善的窗口機制,這是我認為的 Flink 最大的亮點之一 其他的亮點包括消息亂序處理,和 checkpoint 機制 。本文我們將介紹流式處理中的窗口概念,介紹 F ...
2020-06-30 13:56 1 1748 推薦指數:
總覽 Window 是flink處理無限流的核心,Windows將流拆分為有限大小的“桶”,我們可以在其上應用計算。 Flink 認為 Batch 是 Streaming 的一個特例,所以 Flink 底層引擎是一個流式引擎,在上面實現了流處理和批處理 ...
Windows 計算是流式計算中非常常用的數據計算方式之一,通過按照固定時間或長度將數據流切分成不同的窗口,然后對數據進行相應的聚合運算,從而得到一定時間范圍內的統計結果。例如統計最近 5 分鍾內某基站的呼叫數,此時基站的數據在不斷地產生,但是通過5 分鍾的窗口將數據限定在固定時間范圍內,就可以 ...
此文已由作者岳猛授權網易雲社區發布。 歡迎訪問網易雲社區,了解更多網易技術產品運營經驗。 問題 window是解決流計算中的什么問題? 怎么划分window?有哪幾種window?window與時間屬性之間的關系? window里面的數據何時被計算? window 何時被清除? 第一個問題 ...
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 ...
相關文章鏈接 Flink之Window的使用(1):計數窗口 Flink之Window的使用(2):時間窗口 Flink之Window的使用(3):WindowFunction的使用 具體實現代碼如下所示: ...
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一、為什么需要 window ? 在流處理應用中,數據是連續不斷的,即數據是沒有邊界的,因此我們不可能等到所有數據都到了才開始處理。當然我們可以每來一個消息就處理一次,但是有時我們需要做一些聚合類的處理,例如:在過去的1分鍾內有多少用戶點擊了我們的網頁。在這種情況下,我們必須定義一個窗口,用來收集 ...
在前面,我們介紹了Flink的窗口概述以及WindowAssigner窗口指派器,接下來,我們繼續介紹Flink窗口函數、Trigger觸發器、Evictor清除器等的相關機制。 五、Window Functions 窗口函數 引用轉載自:https://zhuanlan.zhihu.com/p ...