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Articles by Import Org.apache.flink.streaming.api. TimeCharacteristic
FlinkAPI开发之水位线（Watermark）-CSDN博客
案例用到的测试数据请参考文章： Flink自定义Source模拟数据流 原文链接：https://blog.csdn.net/m0_52606060/article/details/135436048 Flink中的时间语义 从《星球大战》说起 数据处理系统中的时间语义 在实际应用中，事件时间语义会更为常见。一般情况下，业务日志数据中都会记录数据生成的时间戳（timestamp），它就可以作为事件时间的判断基础。 在Flink中，由于处理时间比较简单，早期版本默认的时间语义是处理时间；而考虑到事件时间在实际应用中更为广泛，从Flink1.12版本开始，Flink已经将事件时间作为默认的时间语义了。 水位线（Watermark） 在Flink中，用来衡量事件时间进展的标记，就被称作“水位线”（Watermark）。 具体实现上，水位线可以看作一条特殊的数据记录，它是插入到数据流中的一个标记点，主要内容就是一个时间戳，用来指示当前的事件时间。而它插入流中的位置，就应该是在某个数据到来之后；这样就可以从这个数据中提取时间戳，作为当前水位线的时间戳了。...
flink重温笔记（九）：Flink 高级 API 开发--flink 四大基石之WaterMark（Time为核心）
Flink学习笔记 前言：今天是学习 flink 的第 9 天啦！学习了 flink 四大基石之 Time的应用—> Watermark（水印，也称水位线），主要是解决数据由于网络延迟问题，出现数据乱序或者迟到数据现象，重点学习了水位线策略机制原理和应用，以及企业级的应用场景，结合自己实验猜想和代码实践，总结了很多自己的理解和想法，希望和大家多多交流！ Tips：转码之路，溯洄从之，道阻且长！希望自己继续努力，学有所成，让华丽的分割线，成为闪耀明天的起跑线！ 2.
FlinkAPI开发之状态管理-CSDN博客
案例用到的测试数据请参考文章： Flink自定义Source模拟数据流 原文链接：https://blog.csdn.net/m0_52606060/article/details/135436048 Flink中的状态 Flink的状态有两种：托管状态（Managed State）和原始状态（Raw State）。托管状态就是由Flink统一管理的，状态的存储访问、故障恢复和重组等一系列问题都由Flink实现，我们只要调接口就可以；而原始状态则是自定义的，相当于就是开辟了一块内存，需要我们自己管理，实现状态的序列化和故障恢复。 通常我们采用Flink托管状态来实现需求。 接下来我们的重点就是托管状态（Managed State）。 我们知道在Flink中，一个算子任务会按照并行度分为多个并行子任务执行，而不同的子任务会占据不同的任务槽（task slot）。由于不同的slot在计算资源上是物理隔离的，所以Flink能管理的状态在并行任务间是无法共享的，每个状态只能针对当前子任务的实例有效。...
【实战-07】flink 自定义Trigger 实现count 和timeout
加入我们需要基于processTime 处理数据，使用5 分钟的滑动窗口。伪代码如下 window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.minites(10))) .process(new ProcessWindowFunction<Tuple2<String, Long>, String, String, TimeWindow>() { @Override public void process(String s, Context context, Iterable<Tuple2<String, Long>> elements, Collector<String> out) throws Exception { out.collect(elements.toString()); } }); s.addSink(new MySink<>("jieguo",true)); 思考下上面的代码有什么问题：我们可以看到 window窗口时十分钟，也就是Mysink每次处理的是十分钟内的数据，如果数据流量过大会对下游的写入造成很大的压力，...
ProcessWindowFunction 结合自定义触发器的陷阱
背景： flink中常见的需求如下：统计某个页面一天内的点击率,每10秒输出一次，我们如果采用ProcessWindowFunction 结合自定义触发器如何实现呢？如果这样实现问题是什么呢？ ProcessWindowFunction 结合自定义触发器实现统计点击率 关键代码： 完整代码参见： package wikiedits.func; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Date; import org.apache.flink.api.common.state.ValueState; import org.apache.flink.api.common.state.ValueStateDescriptor; import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2; import org.apache.flink.configuration.Configuration; import...
Flink（java版）_黑冰vip的博客-CSDN博客
时间语义和 watermark 注意:数据进入flink的时间：如果用这个作为时间语义就不存在问题，但是开发中往往会用处理时间 作为时间语义这里就需要考虑延时的问题。 如上图，数据从kafka中获取出来，从多个分区中获取，这时候时间肯定有乱序,这时候就需要使用事 件时间。 场景：游戏连续过五关，给予奖励 地铁里面玩游戏，连过三关断网了，二分钟过了八关。这时候是用处理时间还是事件时间呢？ 处理时间的优势：牺牲一定的数据准确性，没有延迟 package com.atguigu.apitest.window;/** import com.atguigu.apitest.beans.SensorReading; import org.apache.flink.streaming.api.TimeCharacteristic; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream; import...
flink的ProcessWindowFunction函数的三种状态_lixia0417mul2的博客-CSDN博客
背景 在处理窗口函数时，ProcessWindowFunction处理函数可以定义三个状态： 富函数getRuntimeContext.getState, 每个key+每个窗口的状态context.windowState(),每个key的状态context.globalState，那么这几个状态之间有什么关系呢？ ProcessWindowFunction处理函数三种状态之间的关系： 1.getRuntimeContext.getState这个定义的状态是每个key维度的，也就是可以跨时间窗口并维持状态的 2.context.windowState()这个定义的状态是和每个key以及窗口相关的，也就是虽然key相同，但是时间窗口不同，他们的值也不一样.
Flink自定义触发器_flink窗口触发器_码猿小站的博客-CSDN博客
Apache Flink是一个流处理框架，它提供了许多内置的触发器来控制流处理作业的执行。但是，有时候内置的触发器不能满足我们的需求，这时候我们就需要自定义触发器，在编写自定义触发器之前，我们先来了解一下触发器的基本知识： 一、触发器概述 触发器是什么？ Trigger（触发器）决定了什么时候窗口准备就绪了，一旦窗口准备就绪就可以使用WindowFunction（窗口计算操作）进行计算。每一个 WindowAssigner（窗口分配器） 都会有一个默认的Trigger。如果默认的Trigger不满足用户的需求，用户可以自定义Trigger。 触发器接口有5个方法，允许触发器对不同的事件做出反应： onElement()：每当向窗口添加一个元素时，都会调用该方法。 onEventTime()：当注册的事件时间定时器触发时，该方法被调用。 onProcessingTime()：当注册的处理时间计时器触发时，该方法被调用。 onMerge()：该方法适用于有状态触发器，并在它们对应的窗口合并时合并两个触发器的状态。 clear()：执行窗口的清除操作。 需要注意的是：...
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