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Articles by Runtime ExecutionMode

PyFlink核心知识点-CSDN博客

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By import org.apache.flink.types.Row, import java.util.Random, Runtime ExecutionMode, Output FileConfig
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1.
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0基础学习PyFlink--时间滑动窗口（Sliding Time Windows）

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By Runtime ExecutionMode, Sliding ProcessingTimeWindows
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在《0基础学习PyFlink——时间滚动窗口(Tumbling Time Windows)》我们介绍了不会有重复数据的时间滚动窗口。本节我们将介绍存在重复计算数据的时间滑动窗口。 关于滑动窗口，可以先看下《0基础学习PyFlink——个数滑动窗口（Sliding Count Windows）》。下图就是个数滑动窗口示意图。 我们看到个数滑动窗口也会因为窗口内数据不够而不被触发。但是时间滑动窗口则可以解决这个问题，我们只要把窗口改成时间类型即可。 相应的代码我们参考《0基础学习PyFlink——时间滚动窗口(Tumbling Time Windows)》，只要把TumblingProcessingTimeWindows改成SlidingProcessingTimeWindows，并增加一个偏移参数（Time.milliseconds(1)）即可。这意味着我们将运行一个时间长度为2毫秒，每次递进1毫秒的窗口。 完整代码 from typing import Iterable import time from pyflink.common import Types, Time from...
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0基础学习PyFlink--时间滚动窗口(Tumbling Time Windows)

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By Runtime ExecutionMode, Tumbling ProcessingTimeWindows
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在《0基础学习PyFlink——个数滚动窗口(Tumbling Count Windows)》一文中，我们发现如果窗口内元素个数没有达到窗口大小时，计算个数的函数是不会被调用的。如下图中红色部分 那么有没有办法让上图中（B,2）和（D,5）也会被计算呢？ 这就可以使用本节介绍的时间滚动窗口。它不依赖于窗口中元素的个数，而是窗口的时间，即窗口时间到了，计算就会进行。 我们稍微修改下《0基础学习PyFlink——个数滚动窗口(Tumbling Count Windows)》的例子，让元素集中在“A”上。 map class SumWindowFunction(WindowFunction[tuple, tuple, str, TimeWindow]): def apply(self, key: str, window: TimeWindow, inputs: Iterable[tuple]): print(*inputs, window) return [(key, len([e for e in inputs]))] word_count_data =...
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Flink流批一体计算（16）：PyFlink DataStream API

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By Runtime ExecutionMode, Output FileConfig, "Whether 'tis nobler, "The slings
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目录 概述 Pipeline Dataflow Apache Flink 提供了 DataStream API，用于构建健壮的、有状态的流式应用程序。它提供了对状态和时间细粒度控制，从而允许实现高级事件驱动系统。 用户实现的Flink程序是由Stream和Transformation这两个基本构建块组成。 Stream是一个中间结果数据，而Transformation是一个操作，它对一个或多个输入Stream进行计算处理，输出一个或多个结果Stream。 当一个Flink程序被执行的时候，它会被映射为Streaming Dataflow。一个Streaming Dataflow是由一组Stream和Transformation Operator组成，它类似于一个DAG图，在启动的时候从一个或多个Source Operator开始，结束于一个或多个Sink Operator。 FlinkKafkaConsumer是一个Source Operator，Map、KeyBy、TimeWindow、Apply是Transformation...
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