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 本课时主要介绍…

我们先来以滚动时间窗口为例,来看一下窗口的几个时间参数与Flink流处理系统时间特性的关系. 获取窗口开始时间Flink源代码 获取窗口的开始时间为以下代码: org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow /** * Method to get the window start for a timestamp. * * @param timestamp epoch millisecond to get the window…

​ 往期推荐: Flink基础:入门介绍 Flink基础:DataStream API Flink基础:实时处理管道与ETL Flink深入浅出:资源管理 Flink深入浅出:部署模式 Flink深入浅出:内存模型 Flink深入浅出:JDBC Source从理论到实战 Flink深入浅出:Sql Gateway源码分析 Flink深入浅出:JDBC Connector源码分析 本篇终于到了Flink的核心内容:时间与水印.最初接触这个概念是在Spark Structured Streaming…

Flink对于流处理架构的意义十分重要,Kafka让消息具有了持久化的能力,而处理数据,甚至穿越时间的能力都要靠Flink来完成. 在Streaming-大数据的未来一文中我们知道,对于流式处理最重要的两件事,正确性,时间推理工具.而Flink对两者都有非常好的支持. Flink对于正确性的保证 对于连续的事件流数据,由于我们处理时可能有事件暂未到达,可能导致数据的正确性受到影响,现在采取的普遍做法的通过高延迟的离线计算保证正确性,但是也牺牲了低延迟. Flink的正确性体现在计算窗口的定义符合…

一FlinkTime类型 有3类时间,分别是数据本身的产生时间.进入Flink系统的时间和被处理的时间,在Flink系统中的数据可以有三种时间属性: Event Time 是每条数据在其生产设备上发生的时间.这段时间通常嵌入在记录数据中,然后进入Flink,可以从记录中提取事件的时间戳:Event Time即使在数据发生乱序,延迟或者从备份或持久性日志中重新获取数据的情况下,也能提供正确的结果.这个时间是最有价值的,和挂在任何电脑/操作系统的时钟时间无关. Processing Time 是指执…

窗口分类 按照驱动类型分类 窗口本身是截取有界数据的一种方式,所以窗口一个非常重要的信息就是"怎样截取数据".换句话说,就是以什么标准来开发和结束数据的截取. 按照驱动类型分类主要分为两类:时间窗口与计数窗口 1.时间窗口 时间窗口以时间点来定义窗口的开始与结束,所以截取出的就是某一段时间的数据,窗口的时间范围都是左闭右开的原则[start,end): 2.计数窗口 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. 计数窗口相比时间窗口更加简单,我们只需要指定窗…

32位汇编第二讲,编写窗口程序,加载资源,响应消息,以及调用C库函数 (如果想看所有代码,请下载课堂资料,里面有所有代码,这里会讲解怎么生成一个窗口程序) 一丶32位汇编编写Windows窗口程序 首先我们知道32位汇编是可以调用Windows API的,那么今天我们就调用windowsAPI来写一个窗口程序 如果你有windows开发知识,那么就很理解了,如果没有,那么跟着我写,跟着步骤去写,那么也可以写出来 首先我们要编写一个窗口程序(使用SDKAPI编写)有几个步骤 1.设计窗口类 2.注…

笔记体会: 1.innodb支持RC和RR隔离级别实现是用的一致性视图(consistent read view) 2.事务在启动时会拍一个快照,这个快照是基于整个库的.基于整个库的意思就是说一个事务内,整个库的修改对于该事务都是不可见的(对于快照读的情况)如果在事务内select t表,另外的事务执行了DDL t表,根据发生时间,要嘛锁住要嘛报错(参考第六章) 3.事务是如何实现的MVCC呢?(1)每个事务都有一个事务ID,叫做transaction id(严格递增)(2)事务在启动时,找到已…

Windows是Flink流计算的核心,本文将概括的介绍几种窗口的概念,重点只放在窗口的应用上. 本实验的数据采用自拟电影评分数据(userId, movieId, rating, timestamp),userId和movieId范围分别为1-100和1-200的随机数,rating范围为[0:0.5:5.0]一共10个档位,timestamp为10000-20000之间的随机数,且数据顺序采用timestamp的升序排列.(2.1-2.6节的数据是乱序) 一.窗口(window)的类型 对于…

在定义了窗口分配器之后,我们需要为每一个窗口明确的指定计算逻辑,这个就是窗口函数要做的事情, 当系统决定一个窗口已经准备好执行之后,这个窗口函数将被用来处理窗口中的每一个元素(可能是 分组的). 谁可以作为窗口函数来使用: function 优点 缺点 ReduceFunction 更高效,因为在每个窗口中增量地对每一个到达的元素执行聚合操作(增量聚合) 场景覆盖不全,无法获取窗口的元数据 AggregateFunction(max/maxBy…) FoldFunction(不推荐) Windo…