,篩選pv數據。 ③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。 ④第二次 ...
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 秒,輸出最近 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 : 最后統計輸出結果如下 遲到數據均在 : 窗口 : 二 實現過程 實現思路: 建立環境,設置並行度及CK。 定義watermar ...
2021-05-26 17:07 0 241 推薦指數:
,篩選pv數據。 ③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。 ④第二次 ...
一、流式計算的未來 在谷歌發表了 GFS、BigTable、Google MapReduce 三篇論文后,大數據技術真正有了第一次飛躍,Hadoop 生態系統逐漸發展起來。 Hadoop 在處理大批量數據時表現非常好,主要有以下特點: 1、計算開始之前,數據必須提前准備好,然后才可以開始計算 ...
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 ...
TopN的常見應用場景,最熱商品購買量,最高人氣作者的閱讀量等等。 1. 用到的知識點 Flink創建kafka數據源; 基於 EventTime 處理,如何指定 Watermark; Flink中的Window,滾動(tumbling)窗口與滑動(sliding)窗口 ...
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 ...
了。然后第二次遍歷的時候,只需要對數組進行重新賦值就可以了,從頭開始賦值count0個0,count1個1,co ...
關於時序數據流經Kafka之后可能產生亂序的原因和解決方法 ...