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Articles by Import Org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.tumbling ProcessingTimeWindows
Flink 系列之十五 - 高级概念 - 窗口
之前做过数据平台，对于实时数据采集，使用了Flink。现在想想，在数据开发平台中，Flink的身影几乎无处不在，由于之前是边用边学，总体有点混乱，借此空隙，整理一下Flink的内容，算是一个知识积累，同时也分享给大家。 注意：由于框架不同版本改造会有些使用的不同，因此本次系列中使用基本框架是 Flink-1.19.x，Flink支持多种语言，这里的所有代码都是使用java，JDK版本使用的是19。 代码参考：https://github.com/forever1986/flink-study.git 前面几章对Flink从数据输入到中间计算，最后到数据输出的整个流程讲了一遍。但是这些只不过是Flink最基本的内容。接下来需要更为深入的了解Flink的特性，这些特性就是体现Flink的优势。本章先来了解第一个高级概念：“窗口” 1 窗口定义及分类 1.1 定义 根据《官方文档》的描述：窗口是Flink处理无界流的核心。窗口将流分成有限大小的“桶”，可以对桶内的数据进行定制化的计算。这么说可能会比较难理解，下面通过图解来说明一下窗口的概念：...
Flink在指定时间窗口内统计均值，超过阈值后报警-CSDN博客
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小的~~ 于 2025-02-13 17:26:46 发布 阅读量134 收藏 文章标签： flink 均值算法 大数据 版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 1、需求 统计物联网设备收集上来的温湿度数据，如果5分钟内的均值超过阈值(30摄氏度)则发出告警消息，要求时间窗口和阈值可在管理后台随时修改，实时生效(完成当前窗口后下一个窗口使用最新配置)。 物联网设备的数据从kafka中读取，配置数据从mysql中读取，有个管理后台可以调整窗口和阈值大小。 2、思路 使用flink的双流join，配置数据使用广播流，设备数据使用普通流。 3、实现代码 package cu.iot.flink; import com.alibaba.fastjson2.JSON; import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy; import org.apache.flink.api.common.functions.AggregateFunction;...
By import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple, Import Org.apache.flink.streaming.api.environment.stream ExecutionEnvironment, Import Org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.tumbling EventTimeWindows, Import Org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.tumbling ProcessingTimeWindows
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CSDN
大数据之Flink（四）_数据水位线是什么意思-CSDN博客
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11、水位线 11.1、水位线概念 一般实时流处理场景中，事件时间基本与处理时间保持同步，可能会略微延迟。 flink中用来衡量事件时间进展的标记就是水位线（WaterMark）。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，主要内容是一个时间戳，用来指示当前的事件时间。一般使用某个数据的时间戳作为水位线的时间戳。 水位线特性： 水位线是插入到数据流中的一个标记 水位线主要内容是一个时间戳用来表示当前事件时间的进展 水位线是基于数据的时间戳生成的 水位线时间戳单调递增 水位线可通过设置延迟正确处理乱序数据 一个水位线WaterMark(t)表示在当前流中事件时间已经达到了时间戳t，代表t之前的所有数据都到齐了，之后流中不会出现时间戳小于或等于t的数据 以WaterMark等2s为例： **注意：**flink窗口并不是静态准备好的，而是动态创建的，当有罗在这个窗口区间范围的数据达到时才创建对应的窗口。当到达窗口结束时间后窗口就触发计算并关闭，触发计算和窗口关闭两个行为也是分开的。 11.2、生成水位线 11.2.1、原则...
By Import Org.apache.flink.streaming.api.environment.stream ExecutionEnvironment, Import Org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.tumbling EventTimeWindows, Import Org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.tumbling ProcessingTimeWindows, import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time
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CSDN
使用Flink CDC实现 Oracle数据库数据同步（非SQL）
前言 Flink CDC 是一个基于流的数据集成工具，旨在为用户提供一套功能更加全面的编程接口（API）。 该工具使得用户能够以 YAML 配置文件的形式实现数据库同步，同时也提供了Flink CDC Source Connector API。 Flink CDC 在任务提交过程中进行了优化，并且增加了一些高级特性，如表结构变更自动同步（Schema Evolution）、数据转换（Data Transformation）、整库同步（Full Database Synchronization）以及 精确一次（Exactly-once）语义。 本文通过flink-connector-oracle-cdc来实现Oracle数据库的数据同步。 一、开启归档日志 1）数据库服务器终端，使用sysdba角色连接数据库 sqlplus / as sysdba 或 sqlplus /nolog CONNECT sys/password AS SYSDBA; 2）检查归档日志是否开启 archive log list; （“Database log mode: No Archive...
Flink 窗口 概述-CSDN博客
一：窗口简述 Flink是一种流式计算引擎，主要是来处理无界数据流的，数据源源不断、无穷无尽。想要更加方便高效地处理无界流，一种方式就是将无限数据切割成有限的“数据块”进行处理，这就是所谓的“窗口”（Window）。 【把窗口理解成一个“桶”，Flink则可以把流切割成大小有限的“储存桶”，把数据分发到不同的桶里，每一个窗口都是一个桶。当窗口结束，就对每一个桶的数据进行收集处理】 二: 窗口的分类 （1） 时间窗口 原理：建立一个窗口，在固定的额时间段内不断收集数据，到达结束时间的时候窗口结束收集数据，生成结果，窗口销毁。【就像地铁一样，间隔一段时间发车，无论车上有多少乘客，地铁都会往前开】 （2） 计数窗口 原理：计数窗口基于元素的个数来截取数据，到达固定的个数时就触发计算并关闭窗口。每个窗口截取数据的个数,就是窗口的大小。基本思路是“人齐发车” 主要概念：窗口的大小，窗口的滑动步长【两个窗口重叠的部分】，会话间隔 （1） 滚动窗口（Tumbling Windows）...
flink重温笔记（八）：Flink 高级 API 开发--flink 四大基石之 Window（涉及Time）
Flink学习笔记 前言：今天是学习 flink 的第八天啦！学习了 flink 高级 API 开发中四大基石之一： window（窗口）知识点，这一部分只要是解决数据窗口计算问题，其中时间窗口涉及时间，计数窗口，会话窗口，以及 windowFunction 的各类 API，前前后后花费理解的时间还是比较多的，查阅了很多官方文档，我一定要好好掌握！ Tips：二月底了，春天来临之际我要再度突破自己，加油！ Flink 的四大基石：Checkpoint、State、Time、Window。 1.
FlinkAPI开发之窗口（Window）-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 窗口的概念 Flink是一种流式计算引擎，主要是来处理无界数据流的，数据源源不断、无穷无尽。想要更加方便高效地处理无界流，一种方式就是将无限数据切割成有限的“数据块”进行处理，这就是所谓的“窗口”（Window）。 注意：Flink中窗口并不是静态准备好的，而是动态创建——当有落在这个窗口区间范围的数据达到时，才创建对应的窗口。另外，这里我们认为到达窗口结束时间时，窗口就触发计算并关闭，事实上“触发计算”和“窗口关闭”两个行为也可以分开，这部分内容我们会在后面详述。 窗口的分类 我们在上一节举的例子，其实是最为简单的一种时间窗口。在Flink中，窗口的应用非常灵活，我们可以使用各种不同类型的窗口来实现需求。接下来我们就从不同的角度，对Flink中内置的窗口做一个分类说明。 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...
Flink DataStream API 编程模型
Flink系列文章 第01讲：Flink 的应用场景和架构模型 第02讲：Flink 入门程序 WordCount 和 SQL 实现 第03讲：Flink 的编程模型与其他框架比较 第04讲：Flink 常用的 DataSet 和 DataStream API 第05讲：Flink SQL & Table 编程和案例 第06讲：Flink 集群安装部署和 HA 配置 第07讲：Flink 常见核心概念分析 第08讲：Flink 窗口、时间和水印 第09讲：Flink 状态与容错 第10讲：Flink Side OutPut 分流 第11讲：Flink CEP 复杂事件处理 第12讲：Flink 常用的 Source 和 Connector 第13讲：如何实现生产环境中的 Flink 高可用配置 第14讲：Flink Exactly-once 实现原理解析 第15讲：如何排查生产环境中的反压问题 第16讲：如何处理Flink生产环境中的数据倾斜问题 第17讲：生产环境中的并行度和资源设置 本章教程对 Apache Flink...
208.Flink（三）：窗口的使用，处理函数的使用_鹏哥哥啊Aaaa 的博客-CSDN博客
目录 一、窗口 在批处理统计中，我们可以等待一批数据都到齐后，统一处理。但是在实时处理统计中，我们是来一条就得处理一条，那么我们怎么统计最近一段时间内的数据呢？引入“窗口”。 Flink是一种流式计算引擎，主要是来处理无界数据流的，数据源源不断、无穷无尽。想要更加方便高效地处理无界流，一种方式就是将无限数据切割成有限的“数据块”进行处理，这就是所谓的“窗口”（Window）。 Flink中窗口并不是静态准备好的，而是动态创建——当有落在这个窗口区间范围的数据达到时，才创建对应的窗口。 到达窗口结束时间时，窗口就触发计算并关闭，事实上“触发计算”和“窗口关闭”两个行为也可以分开。 （1）按照驱动类型分 *1）时间窗口 一定时间作为一个窗口 *2）计数窗口 达到多少数量作为一个窗口 （2）按照窗口分配数据的规则分类 *1）滚动窗口 以一个固定时间为窗口，第一个窗口结束的时间就是下一个窗口开始的时间。 *2）滑动窗口 窗口大小 + 步长。 如果步长 = 窗口大小，其实就是滚动窗口的情况。 步长 > 窗口大小，会有数据被漏掉。 步长 < 窗口大小，窗口会有重叠 *3）会话窗口...
大数据-玩转数据-Flink窗口函数_人猿宇宙的博客-CSDN博客
一、Flink窗口函数 前面指定了窗口的分配器, 接着我们需要来指定如何计算, 这事由window function来负责. 一旦窗口关闭, window function 去计算处理窗口中的每个元素. window function 可以是ReduceFunction,AggregateFunction,or ProcessWindowFunction中的任意一种. ReduceFunction,AggregateFunction更加高效, 原因就是Flink可以对到来的元素进行增量聚合 . ProcessWindowFunction 可以得到一个包含这个窗口中所有元素的迭代器, 以及这些元素所属窗口的一些元数据信息.
Flink实战案例四部曲_flink项目实战_play_big_knife的博客-CSDN博客
Flink实战案例四部曲 第一部曲:统计5分钟内用户修改创建删除文件的操作日志数量 输入 1001,delete 1002,update 1001,create 1002,delte 输出 1001，2 1002，2 代码如下。 import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource; import org.apache.flink.util.Collector; import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2; import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types; import org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.TumblingProcessingTimeWindows; import...
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