一、背景說明: 在上篇文章實現了TopN計算,但是碰到遲到數據則會無法在當前窗口計算,需要對其中的鍵控狀態優化 Flink使用二次聚合實現TopN計算 本次需求是對數據進行統計,要求每隔5秒,輸出最近10分鍾內訪問量最多的前N個URL,數據流預覽如下(每次一條從端口傳入): 最后統計 ...
一 背景說明: 有需求需要對數據進行統計,要求每隔 分鍾輸出最近 小時內點擊量最多的前N個商品,數據格式預覽如下: 最后統計輸出結果如下: 二 實現過程 實現思路: 建立環境,設置並行度及CK。 定義watermark策略及事件時間,獲取數據並對應到JavaBean,篩選pv數據。 第一次聚合,按商品id分組開窗聚合,使用aggregate算子進行增量計算。 第二次聚合,按窗口聚合,使用ListS ...
2021-05-24 15:37 0 1684 推薦指數:
一、背景說明: 在上篇文章實現了TopN計算,但是碰到遲到數據則會無法在當前窗口計算,需要對其中的鍵控狀態優化 Flink使用二次聚合實現TopN計算 本次需求是對數據進行統計,要求每隔5秒,輸出最近10分鍾內訪問量最多的前N個URL,數據流預覽如下(每次一條從端口傳入): 最后統計 ...
topN功能是一個非常常見的功能,比如查看最近幾分鍾的閱讀最高數,購買最高數。 flink實現topN的功能也非常方便,下面就開始構建一個flink topN的程序。 還是像上篇博客一樣,從kafka讀取數據,然后進行計算和數據轉換,最后sink到mysql中。 假設有個需求 ...
需求 求每個小時內用戶點擊量的TOP3,每五分鍾更新一次 bean: 利用底層API實現 利用Flink SQL實現 ...
; State狀態的使用; ProcessFunction 實現 TopN 功能; 2. 案例介紹 ...
1 引言 網易雲信作為一個 PaaS 服務,需要對線上業務進行實時監控,實時感知服務的“心跳”、“脈搏”、“血壓”等健康狀況。通過采集服務拿到 SDK、服務器等端的心跳埋點日志,是一個非常龐大且雜亂無序的數據集,而如何才能有效利用這些數據?服務監控平台要做的事情就是對海量數據進行實時分析,聚合 ...
簡介 TopN算法是一個經典的算法,由於每個map都只是實現了本地的TopN算法,而假設map有M個,在歸約的階段只有M x N個,這個結果是可以接受的並不會造成性能瓶頸。 這個TopN算法在map階段將使用TreeMap來實現排序,以到達可伸縮的目的。 當然算法 ...
零、序(注意本部分與標題無太大關系,可直接翻到第一部分) 既然沒用為啥會有序?原因不想再開一篇文章,來抒發點什么感想或者計划了,就在這里寫點好了: 前些日子買了幾本書,打算學習和研究大數據 ...
不多說,直接上干貨! 這篇博客里的算法部分的內容來自《數據算法:Hadoop/Spark大數據處理技巧》一書,不過書中的代碼雖然思路正確,但是代碼不完整,並且只有java部分的編程,我在它的基礎上又加入scala部分,當然是在使用Spark的時候寫的scala ...