在大多数情况下，基于散列的策略应该更快，特别是如果不同键的数量与输入数据元的数量相比较小（例如1/10）。ReduceGroup将一组数据元组合成一个或多个数据元。...可选地使用JoinFunction将数据元对转换为单个数据元，或使用FlatJoinFunction将数据元对转换为任意多个（包括无）数据元。请参阅键部分以了解如何定义连接键。...匹配数据元对（或一个数据元和null另一个输入的值）被赋予JoinFunction以将数据元对转换为单个数据元，或者转换为FlatJoinFunction以将数据元对转换为任意多个（包括无）数据元。...请参阅键部分以了解如何定义连接键。...将一个或多个字段上的每个输入分组，然后关联组。每对组调用转换函数。请参阅keys部分以了解如何定义coGroup键。
在大多数情况下，基于散列的策略应该更快，特别是如果不同键的数量与输入数据元的数量相比较小（例如1/10）。 ReduceGroup 将一组数据元组合成一个或多个数据元。...可选地使用JoinFunction将数据元对转换为单个数据元，或使用FlatJoinFunction将数据元对转换为任意多个（包括无）数据元。请参阅键部分以了解如何定义连接键。...匹配数据元对（或一个数据元和null另一个输入的值）被赋予JoinFunction以将数据元对转换为单个数据元，或者转换为FlatJoinFunction以将数据元对转换为任意多个（包括无）数据元。...请参阅键部分以了解如何定义连接键。...将一个或多个字段上的每个输入分组，然后关联组。每对组调用转换函数。请参阅keys部分以了解如何定义coGroup键。
SortByKey 从名字就能看到，是将Key排序用的。如一个PariRDD-["A":1, "C":4, "B":3, "B":5]，按Key排序的话就是A、B、C。...(data); //true为升序，false为倒序 System.out.println(originRDD.sortByKey(true).collect());...，是按key进行分组，形成结果为RDD[key,Iterable[value]]，即value变成了集合。...而GroupBy明显是不知道该按什么进行分组，即分组规则需要我们自己设定。所以groupBy的参数是接收一个函数，该函数的返回值将作为Key。...cogroup 这个是groupByKey的升级版，groupByKey是对一个RDD里key相同的value进行组合成一个集合。
这个实例会配置 Flink 以本地模式运行，即所有操作都在单个 JVM 实例中执行。...聚合（Aggregation）： 一旦数据流被分组，我们就可以对每个键（即每个单词）的分组应用聚合操作，如求和、平均值等。...在这个例子中，我们使用了sum(1)方法来对分组后的数据流的第二个字段（即每个单词的计数）进行求和。sum方法接受一个整数值，该值指定了要对其执行求和操作的字段的索引（从0开始计数）。...keyBy操作 keyBy是Flink中的一个转换操作，它用于将数据流中的元素按照指定的键（key）进行分组。...sum聚合操作 sum是Flink中KeyedStream上的一个聚合操作，它用于对分组后的数据流中的每个键对应的值进行累加。
窗口是处理无限流的核心。窗口拆分将流拆为有限数量数据的bucket，这样就可以应用计算。...会话窗口不重叠，也没有固定的开始和结束时间，这与滚动窗口和滑动窗口不同。相反，当会话窗口在一段时间内没有接收到元素时，即当出现不活动间隙时，会话窗口将关闭。...该接口还具有创建初始累加器、将两个累加器合并为一个累加器以及从累加器提取输出(类型为OUT)的方法。...对于元组索引键或字符串字段引用，此键类型总是Tuple，您必须手动将其转换为大小正确的元组，以提取键字段。...为给定键定义的窗口的实际实例:对于用户id xyz，这可能是12:00到13:00的时间窗口。这是基于窗口定义的，根据作业当前正在处理的键的数量和事件所处的时间槽，将会有许多窗口。
因此，无需将数据集类型物理打包到键和值中。 键是“虚拟的”：它们被定义为实际数据上的函数，以指导分组操作符。 注意：在下面的讨论中，将使用DataStream API和keyBy。...5.1 定义元组的键 源码 即 ：按给定的键位置（对于元组/数组类型）对DataStream的元素进行分组，以与分组运算符（如分组缩减或分组聚合）一起使用。...（0）将使系统使用完整的Tuple2作为键（以Integer和Float为键）。...5.3 指定key的key选择器函数 定义键的另一种方法是“键选择器”功能。 键选择器函数将单个元素作为输入并返回元素的键。 key可以是任何类型，并且可以从确定性计算中导出。...Flink将这些数据类型视为黑盒子，并且无法访问其内容（即，用于有效排序）。 使用序列化框架Kryo对常规类型进行反序列化。 7.5 Values 值类型手动描述其序列化和反序列化。
因此，无需将数据集类型物理打包到键和值中。 键是“虚拟的”：它们被定义为实际数据上的函数，以指导分组操作符。 注意：在下面的讨论中，将使用DataStream API和keyBy。...5.1 定义元组的键 源码 [20190615233711722.png] 即 ：按给定的键位置（对于元组/数组类型）对DataStream的元素进行分组，以与分组运算符（如分组缩减或分组聚合）一起使用...（0）将使系统使用完整的Tuple2作为键（以Integer和Float为键）。...5.3 指定key的key选择器函数 定义键的另一种方法是“键选择器”功能。 键选择器函数将单个元素作为输入并返回元素的键。 key可以是任何类型，并且可以从确定性计算中导出。...Flink将这些数据类型视为黑盒子，并且无法访问其内容（即，用于有效排序）。 使用序列化框架Kryo对常规类型进行反序列化。 7.5 Values 值类型手动描述其序列化和反序列化。
算子(Operator)将一个或多个 DataStream 转换为新的 DataStream。程序可以将多个转换组合成复杂的数据流拓扑。...将当前元素与上一个 fold 后的值组合，并生成一个新值。...窗口根据某些特性（例如，在最近5秒内到达的数据）对每个键的数据进行分组。请参阅窗口以获取窗口的详细说明。...窗口根据某些特征（例如，在最近5秒内到达的数据）对所有流事件进行分组。请参阅窗口以获取窗口的详细说明。 警告 在很多情况下是非并行转换。所有记录将被收集到windowAll算子的一个任务中。...例如，如果上游操作并行度为2并且下游操作并行度为4，则一个上游操作将向两个下游操作分配元素，而另一个上游操作将分配给另外两个下游操作。
如果coalesce设置的分区数比原来的RDD的分区数还多的话，第二个参数设置为false不会起作用，如果设置成true，效果和repartition一样。...* 如果coalesce的分区数比原来的分区数还多，第二个参数设置false，即不产生shuffle,不会起作用。...groupByKey(是一个transformation算子注意和reducebykey区分) 作用在K，V格式的RDD上。根据Key进行分组。...zip 将两个RDD中的元素（KV格式/非KV格式）变成一个KV格式的RDD,两个RDD的个数必须相同。...zipWithIndex 该函数将RDD中的元素和这个元素在RDD中的索引号（从0开始）组合成（K,V）对。
时间窗口： 可以根据时间维度对数据进行分组，例如按分钟、小时、天等进行分组。计数窗口： 可以根据数据的数量进行分组，例如每100条数据为一个窗口。...如果keyBy(...)未调用，则表示你的流不是被Keys化的。对于被Key化的数据流，可以将传入事件的任何属性用作键（此处有更多详细信息）。...在非被Key化的数据流的情况下，你的原始流将不会被拆分为多个逻辑流，并且所有窗口逻辑将由单个任务执行，即并行度为1。...：连续的滚动窗口之间没有重叠部分每个数据元素只属一个窗口滚动窗口只有时间一个参数：滚动窗口的定义只需要指定一个时间参数，即窗口大小窗口的划分完全基于时间维度，不涉及其他因素形象比喻想象一条河流，用固定的桶来舀水...在元组索引键或字符串字段引用的情况下，此键类型始终是Tuple，你必须手动将其转换为正确大小的元组以提取键字段。
我们以统计词频为例展示一下如何快速开发一个计算TopN的flink程序。...DataStreamTuple2> ds = text .flatMap(new LineSplitter()); //将输入语句split...成一个一个单词并初始化count值为1的Tuple2类型 private static final class LineSplitter implements...600s,每20s向后滑动一次的滑动窗口 .sum(1);// 将相同的key的元素第二个count值相加 全局TopN 数据流经过前面的处理后会每20s计算一次各个单词的...TopN 在部分场景下，用户希望根据不同的分组进行排序，计算出每个分组的一个排行榜。
keyBy(0) 表示我们以元组的第一个字段（即用户ID）为键进行分组。 然后，我们使用 flatMap 算子应用了 CountWithKeyedState 函数。...然后我们用 flatMap 操作将每行输入分解为单个单词，并且为每个单词赋予基础计数值（基数）1。...然后，它按照第一个元素（即字符串）进行分组，并使用滑动窗口（窗口大小为10秒，滑动步长为5秒）进行聚合 - 在每个窗口内，所有具有相同键的值的整数部分被相加。最终结果会在控制台上打印。...它从本地9999端口读取数据流，将接收到的每行文本拆分为单词然后输出为(单词,1)的形式，接着按照单词分组，使用大小为5，步长为1的滑动窗口，并对每个窗口中的同一单词出现次数进行求和，最后打印结果。...Flink的网络缓存优化 Flink将JVM堆内存切分为三个部分，其中一部分为Network Buffers内存。
我们以统计词频为例展示一下如何快速开发一个计算TopN的flink程序。 关键词：Flink TopN TopN 是统计报表和大屏非常常见的功能，主要用来实时计算排行榜。...DataStreamTuple2> ds = text .flatMap(new LineSplitter()); //将输入语句split...成一个一个单词并初始化count值为1的Tuple2类型 private static final class LineSplitter implements...600s,每20s向后滑动一次的滑动窗口 .sum(1);// 将相同的key的元素第二个count值相加 全局TopN 数据流经过前面的处理后会每20s计算一次各个单词的...TopN 在部分场景下，用户希望根据不同的分组进行排序，计算出每个分组的一个排行榜。
// 在代码中，wordCountTuple.f0 表示的就是单词（即String类型的值），wordCountTuple.f1 则表示的是这个单词的计数（即 Integer 类型的值）。...KeyBy DataStream → KeyedStream 根据数据流中指定的字段来分区，相同指定字段值的数据一定是在同一个分区中，内部分区使用的是HashPartitioner。...其中，ValueState用于保存状态信息，每个键会有其自己的状态实例。当计数达到或超过三次时，该系统将发出警告。...注意：上述示例假设你已经在本地的9999端口上设置了一个socket服务器，用于流式传输文本数据。如果没有，你需要替换这部分以适应你的输入源。...执行结果中，每个键的值集合都被映射成了一个新的元组，其第一个字段是键，第二个字段是相应的和。 注意：在以上代码中，keyBy(0) 表示根据元组的第一个字段（索引从0开始）进行分区操作。
id进行分组 .timeWindow(Time.minutes(60)) //指定时间窗口大小为5分钟，指定时间间隔为..., // 聚合函数的结果，即 count 值 Collector collector // 输出类型为 StartAppCount... value, Tuple2 acc) { //可以理解为缓存的中间值 return new Tuple2(acc.f0 +...value.f1, acc.f1 + 1L); //传入的值加到acc的第一个值得到传入值， 第二个值为个数 } @Override public Double getResult...3.1、Window Assigner：负责将元素分配到不同的window。
这个数据集并未加载到内存中或做其他处理：lines 仅仅是一个指向文件的指针。第二行将 lineLengths 定义为 map 转换操作的结果。...每台机器都运行 map 的一部分以及本地 reduce。然后仅仅将结果返回给驱动程序。...虽然本指南的大部分内容都使用 lambda 语法进行简明说明，但很容易以长格式使用所有相同的API。...4.1 map(func) 映射 将函数应用于 RDD 中的每个元素，将返回值构成新的 RDD。...，返回（K，V）键值对的数据集，使用给定的reduce函数 func 聚合每个键的值，该函数类型必须是（V，V）=> V。
Reduce 返回单个的结果值，并且 reduce 操作每处理一个元素总是创建一个新值。常用的方法有 average, sum, min, max, count，使用 reduce 方法都可实现。...Aggregate聚合算子会滚动输出每一次聚合后的结果max 和 maxBy 之间的区别在于 max 返回流中的最大值，但 maxBy 返回具有最大值的键， min 和 minBy 同理。...max以第一个比较对象的比较列值进行替换，maxBy是以整个比较对象进行替换。...Tuple3的元素为基础进行第三列值比较，如果第三列值小于第一个tuple3的第三列值，则进行第三列值替换，其他的不变// 12> (0,3,6)// 11> (1,1,9)...tuple3的元素为基础进行第三列值比较，如果第三列值小于第一个tuple3的第三列值，则进行整个tuple3的替换// 12> (0,3,6)// 11> (1,1,9)//
这就会产生新的部分和流： image.png 但是，部分求和流可能不是我们想要的，因为它会不断更新计数，更重要的是，某些信息（例如随时间变化）会丢失。...因此，我们需要想改一下我们的问题：每分钟通过该位置的汽车数量。这要求我们将流的元素分组为有限的集合，每个集合对应于60秒。此操作称为滚动窗口操作。...Time Windows 顾名思义，Time Windows（时间窗口）按时间对流元素进行分组。例如，窗口大小为一分钟的滚动窗口将收集一分钟内的元素，并在一分钟后将函数应用于窗口中的所有元素。...请注意，在清除窗口之前，窗口会一值消耗内存。 触发 Trigger 时，可以将窗口元素列表提供给可选的 Evictor。...WindowFunction 是最通用的窗口计算函数，接收窗口对象（即窗口的元数据），窗口元素列表以及窗口键（如果是 Keyed Window）作为参数。 这些是构成 Flink 的窗口机制的组件。
: 某一时刻,Flink中所有的Operator的当前State的全局快照,一般存在磁盘上 表示了一个Flink Job在一个特定时刻的一份全局状态快照，即包含了所有Operator的状态 可以理解为Checkpoint...复杂流程 下图左侧是 Checkpoint Coordinator，是整个 Checkpoint 的发起者，中间是由两个 source，一个 sink 组成的 Flink 作业，最右侧的是持久化存储，在大部分用户场景中对应...如果使用HDFS，则初始化FsStateBackend时，需要传入以 “hdfs://”开头的路径(即: new FsStateBackend("hdfs:///hacluster/checkpoint..."))， 如果使用本地文件，则需要传入以“file://”开头的路径(即:new FsStateBackend("file:///Data"))。... //注意:批处理的分组是groupBy,流处理的分组是keyBy KeyedStreamTuple2, String> groupedDS
过滤数据，function返回为true的会被保留，为false的会被排除。...将按照key拆分的集合滚动处理。合并当前元素和最后一次合并的结果，然后返回一个新的值。...窗口可以定义在KeyedStreams上，窗口可以将每个key的数据按照某种特征分组，点击链接 windows 查看完整的针对窗口的描述 dataStrea。...窗口可以将数据按照某种特征分组，点击链接 windows 查看完整的针对窗口的描述 dataStream .windowAll(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds...将两个流按照指定key和公共窗口合并，某些键可能只包含在两个原始数据集之一中。 在这种情况下，对于不包含具有该特定键的元素的数据集一侧，将使用空输入调用 CoGroup 函数。
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