Flink 认为 Batch 是 Streaming 的一个特例，所以 Flink 底层的引擎是一个流式引擎，在上面实现了流处理和批处理。...窗口的开始时间和结束时间是基于自然时间创建的，比如指定一个5s的窗口，那么1分钟内就会创建12个窗口。 什么时候窗口会被创建？当第一个元素进入到窗口开始时间的时候，这个窗口就被创建了。...什么时候窗口会被销毁？...and global windows（全局窗口）。...下一次会单独写一篇文章来讨论，如何使用flink 的 session window 来实现这个问题 4、Global Windows 全局 window 把所有相同 key 的数据，放到一个 window
partition汇总，再全局汇总的效果(可以解决类似top-k elements的问题) TimestampsAndPeriodicWatermarksOperator flink-streaming-java.../org/apache/flink/streaming/runtime/operators/TimestampsAndPeriodicWatermarksOperator.java public class...EventTimeTrigger flink-streaming-java_2.11-1.7.0-sources.jar!...，不让窗口无限等待迟到的可能属于该窗口的element，即告知窗口eventTime小于等于该watermark的元素可以认为都到达了(窗口可以根据自己设定的时间范围，借助trigger判断是否可以关闭窗口然后开始对该窗口数据执行相关操作...；对于consecutive windowed operations来说，上游的watermark会forward给下游的operations Trigger的作用就是告知WindowOperator什么时候可以对关闭该窗口开始对该窗口数据执行相关操作
对于存在延迟的数据，我们能容忍的时间是3s，超过3s我就不等你了，继续进行窗口操作。 这里就要提到一个知识点：Window的触发条件是什么，什么时候开始进行window操作？...第二个条件，窗口的结束时间是15s，但是我们加了水印，允许数据延迟3秒，换句话说就是本来在15秒这个窗口就应该开始统计数据了，但是为了等一些延迟的数据，我要在18s才开始进行统计 【10-15】窗口触发的条件就是...import org.apache.flink.streaming.api.scala....那我们继续输入数据，看看什么时候触发下一个窗口： ? 控制台输出： ?...import org.apache.flink.streaming.api.scala.
有界流有一个定义的开始和结束。在执行任何计算之前，可以通过摄取所有数据来处理有界流。处理有界流不需要有序摄取，因为有界数据集总是可以排序的。 无界流有一个开始，但没有定义的结束。...事实上，应该是Flink的理念更符合自然状态，我们生活中的数据，其实都是流数据，淘宝从上线开始就一直产生数据，我们不知道什么时候可以拿到全量数据，某家超市从营业开始就一直会有交易，我们也不知道什么时候可以拿到全部数据...，当然，超市倒闭后可以拿到全量数据，但你却不知道它什么时候倒闭........支持高吞吐、低延迟、高性能的流处理 支持带有事件时间的窗口操作 支持高度灵活的窗口操作，支持基于time、count、session，以及data-driven的窗口操作 支持具有Backpressure...的操作混合使用 能够更快的运行Hadoop作业 Flink核心四大基石 Checkpoint State Time Window 不多提了，开始学习Flink！
; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator; import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment...; import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time; import org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow...最后我们用 KeyedProcessFunction 来收集数据做排 序，这时面对的就是窗口聚合之后的数据流，而窗口已经不存在了；那到底什么时候会收集齐 所有数据呢？这问题听起来似乎有些没道理。...; import org.apache.flink.streaming.api.functions.KeyedProcessFunction; import org.apache.flink.streaming.api.functions.windowing.ProcessWindowFunction...; import org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.SlidingEventTimeWindows; import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time
就拿flink和spark streaming来说吧，要是理解其设计灵感就会很简单的理解该选谁： spark 是做批处理起家，然后以微批的形式开创了流处理。...这样貌似还是很抽象，就以具体场景来说吧，flink好做而spark streaming不好做的： 1.全局去重，全局聚合操作，比如distinct ，uv等业务场景。...flink适合，spark streaming做起来比较麻烦，后者要借助状态算子或者第三方存储，比如redis，alluxio等。 2.开窗操作且要求同一个窗口多次输出。...这个可以用flink的trigger，spark streaming比较麻烦。 3.仅一次处理。spark streaming实现仅一次处理大部分都是依赖于输出端的幂等性。...spark streaming需要微批rdd转化为表，也是一个临时小表，不是全局的。 5.状态管理。
⾸先，从数据源端开始注⼊ Checkpoint Barrier，它是⼀种⽐较特殊的消息。...这样既可以不⽤从头开始计算，⼜能保证数据语义的⼀致性。 4，Flink集群有哪些角色？ Flink程序在运行时主要有TaskManager，JobManager，Client三种角色。...9，什么是Flink的全局快照，为什么需要全局快照？...例如，我们定义一个时间窗口，每 10 秒统计一次数据，那么就相当于把窗口放在那 里，从 0 秒开始收集数据；到 10 秒时，处理当前窗口内所有数据，输出一个结果，然后清空 窗口继续收集数据；到 20 秒时...通过组合可以得出四种基本窗口：滚动窗口（Tumbling Window）、 滑动窗口（Sliding Window）、会话窗口（Session Window），以及全局窗口（Global Window）
day03_Flink高级API 今日目标 Flink的四大基石 Flink窗口Window操作 Flink时间Time Flink水印Watermark机制 Flink的state状态管理-keyed...窗口： 开始时间-结束时间 watermark 水印时间 watermark 水印机制 watermark 就是时间戳 watermark = eventTime - maxDelayTime...import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource...; import org.apache.flink.streaming.api.CheckpointingMode; import org.apache.flink.streaming.api.checkpoint.CheckpointedFunction...; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource; import org.apache.flink.streaming.api.environment.CheckpointConfig
Flink中基于异步轻量级的分布式快照技术提供了Checkpoint容错机制，分布式快照可以将同一时间点Task/Operator的状态数据全局统一快照处理，包括上面提到的用户自定义使用的Keyed State...根据分配数据的规则，窗口的具体实现可以分为 4 类：滚动窗口（Tumbling Window）、滑动窗口（Sliding Window）、会话窗口（Session Window），以及全局窗口（Global...触发器（Trigger） 触发器主要是用来控制窗口什么时候触发计算。所谓的“触发计算”，本质上就是执行窗口函数，所以可以认为是计算得到结果并输出的过程。...在聚合函数中，我们简单地将元素的数量累加起来，并在处理窗口函数中收集结果。最后，我们打印窗口的开始时间、结束时间和元素数量。...设定Network内存比例（推荐） 从1.3版本开始，Flink就提供了通过指定内存比例的方式设置Network Buffer内存大小。
org.apache.flink.streaming.api.scala....org.apache.flink.streaming.api.scala....org.apache.flink.streaming.api.scala.StreamExecutionEnvironmentimport org.apache.flink.streaming.api.scala...Flink中基于异步轻量级的分布式快照技术提供了Checkpoint容错机制，分布式快照可以将同一时间点Task/Operator的状态数据全局统一快照处理，包括上面提到的用户自定义使用的Keyed State...根据分配数据的规则，窗口的具体实现可以分为 4 类：滚动窗口（Tumbling Window）、滑动窗口（Sliding Window）、会话窗口（Session Window），以及全局窗口（Global
day04_Flink高级API 今日目标 Flink的四大基石 Flink窗口Window操作 Flink时间 - Time Flink水印 - Watermark机制 Flink的state状态管理...-keyed state 和 operator state Flink的四大基石 Checkpoint - 检查点， 分布式一致性，解决数据丢失，故障恢复数据， 存储的是全局的状态， 持久化HDFS分布式文件系统中...; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator...; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource...; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource
org.apache.flink.streaming.api.scala...._import org.apache.flink.streaming.api.scala....一个数据可以被统计多次，滑动间隔、窗口长度是某个数值的整数倍滑动窗口分配器将元素分配到固定长度的窗口中，与滚动窗口类似，窗口的大小由窗口大小参数来配置，另一个窗口滑动参数控制滑动窗口开始的频率。...session 窗口分配器通过 session 活动来对元素进行分组，session 窗口跟滚动窗口和滑动窗口相比，不会有重叠和固定的开始时间和结束时间的情况，相反，当它在一个固定的时间周期内不再收到元素...Table操作基于EventTIme滑动窗口操作import org.apache.flink.streaming.api.TimeCharacteristicimport org.apache.flink.streaming.api.scala.StreamExecutionEnvironmentimport
这一章从实际的需求TopN来学习Flink中的窗口知识。...org.apache.flink.streaming.api.scala._ import org.apache.flink.streaming.api.scala.extensions._ import...org.apache.flink.streaming.api.scala.function.ProcessAllWindowFunction import org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners...import org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow import org.apache.flink.util.Collector...思考 计算TopN时我们用到了WindowAll，实际上它就是全局并发为1的操作，那么它的计算受单台机器的限制，且在实际的业务中业务的复杂和量级都可能会出现数据热点，这时要怎么解决呢？
import org.apache.flink.streaming.api.scala....._ import org.apache.flink.streaming.api.scala....一个数据可以被统计多次，滑动间隔、窗口长度是某个数值的整数倍 滑动窗口分配器将元素分配到固定长度的窗口中，与滚动窗口类似，窗口的大小由窗口大小参数来配置，另一个窗口滑动参数控制滑动窗口开始的频率。...session 窗口分配器通过 session 活动来对元素进行分组，session 窗口跟滚动窗口和滑动窗口相比，不会有重叠和固定的开始时间和结束时间的情况，相反，当它在一个固定的时间周期内不再收到元素...Table操作 基于EventTIme滑动窗口操作 import org.apache.flink.streaming.api.TimeCharacteristic import org.apache.flink.streaming.api.scala.StreamExecutionEnvironment
的网络传输是设计固定的缓存块为单位，用户可以设置缓存块的超时值来决定换存块什么时候进行传输。...Flink Strom Spark Streaming 1. Flink 基本架构 Flink 集群包括 JobManager 和 TaskManager ....对比Flink和spark streaming的cluster模式可以发现，都是AM里面的组件（Flink是JM,spark streaming是Driver）承载了task的分配和调度，其他 container...承载了任务的执行（Flink是TM，spark streaming是Executor），不同的是spark streaming每个批次都要与driver进行 通信来进行重新调度，这样延迟性远低于Flink...spark，并且秒级别的实时处理可以满足需求的话，建议使用sparkStreaming 5：要求消息投递语义为 Exactly Once 的场景；数据量较大，要求高吞吐低延迟的场景；需要进行状态管理或窗口统计的场景
flink处理，我们的场景是先启动一个nc模拟网络服务端发送数据，然后flink实时接收，然后按1分钟做为时间窗口，统计窗口内收到的word个数。...import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time; import org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow...如果是延时问题，比如希望延时1秒才开始触发上1个时间窗口的计算，即: 22:02.00.999 的事件时间数据到达时，才开始计算22:01:00 开始的这个1分钟窗口(相当于多等1秒)，可以调整第40行代码...; import org.apache.flink.streaming.api.TimeCharacteristic; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator...; import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time; import org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow
当一条数据来的时候，我们需要知道这条数据是什么时候产生的，这便是业务时间。但我们拿到这条数据时往往是业务时间之后的一小会，这边是处理时间。...真正世界里的实时数据肯定不是像 Spark Streaming 那样一批一批来的，而是一个一个的事件。对此，Flink 帮助我们解决了这些问题。...你可以让 Flink 选择这个时间，这样，Flink 就知道当前处理到哪个时间点了。 Flink 不同于 Spark Streaming 的微批次处理，它是一条一条数据处理的。...就比如我要统计每小时的订单数，即使数据乱序了，只要在窗口区间内计算结果也不怎么受影响。 但这并不是说我们就不考虑数据在全局的顺序性了。 我们如何去认识乱序或延迟数据呢？...在 Flink 中，这种机制就叫做 watermark。 上面我们说过，每一条数据一般都会自带一个时间字段，来标志这条数据的业务时间，即什么时候发生的。
由于 Watermark 的进度是全局的，在 processElement 方法中，每当收到一条数据（OrderView），我们就注册一个 windowEnd+1 的定时器（Flink 框架会自动忽略同一时间的重复注册...import org.apache.flink.streaming.api.TimeCharacteristic; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream...; import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment; import org.apache.flink.streaming.api.functions.KeyedProcessFunction...; import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time; import org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow...; import org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.Window; import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer010
特点：时间对齐，窗口长度固定，有重叠。 滑动窗口分配器将元素分配到固定长度的窗口中，与滚动窗口类似，窗口的大小由窗口大小参数来配置，另一个窗口滑动参数控制滑动窗口开始的频率。...session 窗口分配器通过 session 活动来对元素进行分组，session 窗口跟滚动窗口和滑动窗口相比，不会有重叠和固定的开始时间和结束时间的情况，相反，当它在一个固定的时间周期内不再收到元素...import org.apache.flink.streaming.api.scala....Flink 默认的时间窗口根据 Processing Time 进行窗口的划分，将 Flink 获取到的数据 根据进入 Flink 的时间 划分到不同的窗口中。...import org.apache.flink.streaming.api.scala._ import org.apache.flink.streaming.api.scala.function.RichWindowFunction
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