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Articles by import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time
大数据之Flink（四）_数据水位线是什么意思-CSDN博客
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...
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.
Flink双流（join）-CSDN博客
一、介绍 Join大体分类只有两种：Window Join和Interval Join Window Join有可以根据Window的类型细分出3种：Tumbling(滚动) Window Join、Sliding(滑动) Window Join、Session(会话) Widnow Join。 🌸Window 类型的join都是利用window的机制，先将数据缓存在Window State中，当窗口触发计算时，执行join操作。 🌸Interval join也是利用state存储数据再处理，区别在于state中的数据有失效机制，依靠数据触发数据清理，目前Stream join的结果是数据的卡尔积。 二、Window Join ✨Tumbling Window Join 执行翻滚窗口联接时，具有公共键和公告翻滚窗口的所有元素将成对组合联接，并传递JoinFunction或FlatJoinFunction。因为它的行为类似于内部连接，所以一个流中的元素在其滚动窗口中没有来自另一个流的元素，因此不会被发射。...
金融支付系统中的云计算和大数据处理-CSDN博客
1.背景介绍 作者：禅与计算机程序设计艺术 1.
Flink CEP实现10秒内连续登录失败用户分析
1、什么是CEP？ Flink CEP即 Flink Complex Event Processing，是基于DataStream流式数据提供的一套复杂事件处理编程模型。你可以把他理解为基于无界流的一套正则匹配模型，即对于无界流中的各种数据(称为事件)，提供一种组合匹配的功能。 上图中，以不同形状代表一个DataStream中不同属性的事件。以一个圆圈和一个三角组成一个Pattern后，就可以快速过滤出原来的DataStream中符合规律的数据。举个例子，比如很多网站需要对恶意登录的用户进行屏蔽，如果用户连续三次输入错误的密码，那就要锁定当前用户。在这个场景下，所有用户的登录行为就构成了一个无界的数据流DataStream。而连续三次登录失败就是一个匹配模型Pattern。CEP编程模型的功能就是从用户登录行为这个无界数据流DataStream中，找出符合这个匹配模Pattern的所有数据。这种场景下，使用我们前面介绍的各种DataStream API其实也是可以实现的，不过相对就麻烦很多。而CEP编程模型则提供了非常简单灵活的功能实现方式。 2、代码实现 <?xml...
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...
flink-DataStreamAPI篇（1.18）_flink1.18-CSDN博客
目录 窗口 Keyed Windows Non-Keyed Windows Window Assigners Triggers Joining Window Join Interval Join Process Function The ProcessFunction Low-level Joins Example Timers 概览(算子集) 数据流转换 Map 输入一个元素同时输出一个元素。下面是将输入流中元素数值加倍的 map function： DataStream<Integer> dataStream = //...
Flink的处理函数--processFunction-CSDN博客
目录 一、处理函数概述 在Flink更底层，我们可以不定义任何具体的算子（比如map，filter，或者window），而只是提炼出一个统一的“处理”（process）操作——它是所有转换算子的一个概括性的表达，可以自定义处理逻辑，所以这一层接口就被叫作“处理函数”（process function）。 二、Process函数分类——8个 Flink提供了8个不同的处理函数： （1）ProcessFunction 最基本的处理函数，基于DataStream直接调用.process()时作为参数传入。 （2）KeyedProcessFunction 对流按键分区后的处理函数，基于KeyedStream调用.process()时作为参数传入。要想使用定时器，比如基于KeyedStream。 （3）ProcessWindowFunction 开窗之后的处理函数，也是全窗口函数的代表。基于WindowedStream调用.process()时作为参数传入。 （4）ProcessAllWindowFunction...
大数据-玩转数据-Flink 海量数据实时去重
借助redis的Set，需要频繁连接Redis，如果数据量过大, 对redis的内存也是一种压力；使用Flink的MapState，如果数据量过大, 状态后端最好选择 RocksDBStateBackend； 使用布隆过滤器，布隆过滤器可以大大减少存储的数据的数据量。 如果想判断一个元素是不是在一个集合里，一般想到的是将集合中所有元素保存起来，然后通过比较确定。链表、树、散列表（又叫哈希表，Hash table）等等数据结构都是这种思路。 但是随着集合中元素的增加，我们需要的存储空间越来越大。同时检索速度也越来越慢，上述三种结构的检索时间复杂度分别为。 布隆过滤器即可以解决存储空间的问题, 又可以解决时间复杂度的问题.
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...
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...
大数据-玩转数据-Flink 水印
一、Flink 中的水印 在Flink的流式操作中, 会涉及不同的时间概念： 是指的执行操作的各个设备的时间，对于运行在处理时间上的流程序, 所有的基于时间的操作(比如时间窗口)都是使用的设备时钟。比如, 一个长度为1个小时的窗口将会包含设备时钟表示的1个小时内所有的数据。 假设应用程序在 9:15am分启动, 第1个小时窗口将会包含9:15am到10:00am所有的数据，然后下个窗口是10:00am-11:00am, 等等。处理时间是最简单时间语义, 数据流和设备之间不需要做任何的协调。他提供了最好的性能和最低的延迟。 但是, 在分布式和异步的环境下，处理时间没有办法保证确定性，容易受到数据传递速度的影响: 事件的延迟和乱序。在使用窗口的时候, 如果使用处理时间, 就指定时间分配器为处理时间分配器。 是指的这个事件发生的时间。在event进入Flink之前, 通常被嵌入到了event中， 一般作为这个event的时间戳存在。在事件时间体系中, 时间的进度依赖于数据本身，和任何设备的时间无关。事件时间程序必须制定如何产生Event Time Watermarks(水印)...
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...
Flink窗口_flink 窗口_未来影子的博客-CSDN博客
窗口的概念 窗口：将无限数据切割成有限的“数据块”进行处理，串口是处理无界流的核心。 窗口更像一个“桶”，将流切割成有限大小的多个存储桶，每个数据都会分发到对应的桶中，当到达窗口结束时间时，就对每个桶中收集的数据进行计算处理。 动态创建：当有落在这个窗口区间范围的数据到达时，才创建对应的窗口 窗口关闭：到达窗口结束时间时，窗口就触发计算并关闭 窗口的分类 按照驱动类型分类 以什么标准来开始和结束数据的截取，我们把它叫做窗口的“驱动类型”，常见的有时间窗口、计数窗口。 （1）时间窗口 时间窗口以时间点到来定义窗口的开始（start）和结束（end），所以截取出的就是某一时间段的数据。到达时间时，窗口不再收集数据，触发计算输出结果，并将窗口关闭销毁。 窗口大小 = 结束时间 - 开始时间 Flink中有一个专门的TimeWindow类来表示时间窗口，这个类只有两个私有属性，表示窗口的开始和结束的时间戳，单位为毫秒 private final long start; private final long end;...
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