Flink Window——ReduceFunction、AggregateFunction、ProcessWindowFunction窗口函數詳解
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 ...
原文：FLINK-窗口函數-ReduceFunction/AggregateFunction/ProcessWindowFunction
.ReduceFunction 增量聚合，輸入輸出元素類型相同。 .AggregateFunction 增量聚合，輸入輸出元素類型可以不相同。 .ProcessWindowFunction 一些業務場景，我們需要收集窗口內所有的數據進行計算，例如計算窗口數據的中位數，或者計算窗口數據中出現頻率最高的值。這樣的需求，使用ReduceFunction和AggregateFunction就無法實現了。 ...
2021-05-06 17:32 0 1380 推薦指數：
相關推薦
Flink Window那些事——ReduceFunction窗口函數
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 ...
Flink Window那些事——AggregateFunction窗口函數
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，AggregateFunction有一個add方 法可以將一個輸入元素添加到一個累加器中。該接口還具有創建 ...
Flink 窗口函數
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 ...
Flink 窗口函數
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 窗口聚合函數之ReduceFunction實踐
一、ReduceFunction的概念 Flink使用ReduceFunction來對窗口中的元素進行增量聚合。要求輸入和輸出的數據類型一致，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。 二、案例實踐：每隔5秒統計通話日志的數量 1.日志數據對象 case ...
Flink 窗口聚合函數之ProcessWindowFunction實踐
一、ProcessWindowFunction使用場景 前面提到的 ReduceFunction 和 AggregateFunction 都是基於中間狀態實現增量計算的窗口函數，雖然已經滿足絕大多數場景，但在某些情況下，統計更復雜的指標可能需要依賴於窗口中所有的數據元素 ...
Flink Window那些事——窗口函數
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 ...