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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2020-12-14 15:40 0 574 推薦指數:
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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 ...
ValueState,注意:ValueState只能在KeyedStream中使用,而且每一個ValueStat ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...