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

本文翻译自flink官网:https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/stream/operators/windows.html Windows是处理无限流的核心.Windows将流分成有限大小的“存储桶”,我们可以在其上应用计算.本文档重点介绍如何在Flink中执行窗口,以及程序员如何从其提供的功能中获得最大收益. 窗口式Flink程序的一般结构如下所示.第一个段指的是键控流,第二个段指的是非键控流.正如我们所

前言.flink介绍: Apache Flink 是一个分布式处理引擎,用于在无界和有界数据流上进行有状态的计算.通过对时间精确控制以及状态化控制,Flink能够运行在任何处理无界流的应用中,同时对有界流,则由一些专为固定数据集设计的算法和数据结构进行了内部处理,从而提升了性能. 1.flink特性 (1)Flink是一个开源的流处理框架,它具有以下特点: 分布式:Flink程序可以运行在多台机器上. 高性能:处理性能比较高. 高可用:由于Flink程序本身是稳定的,因此它支持高可用性. 准确:

org.apache.flink.streaming.api.windowing.triggers;   Trigger public abstract class Trigger<T, W extends Window> implements Serializable { /** * Called for every element that gets added to a pane. The result of this will determine * whether the pane

因业务上的需要,无可避免的一些运算一定要使用shuffle操作,无法用map类的算子来替代,那么尽量使用可以map侧预聚合的算子. map侧预聚合,是指在每个节点本地对相同的key进行一次聚合操作,类似于MapReduce中的本地combine.map-side预聚合之后,每个节点本地就只会有一条相同的key,因为多条相同的key都被聚合起来了.shuffle时,节点间拉取其他节点上的相同key时,就会大大减少需要拉取的数据数量,从而也就减少了磁盘IO以及网络传输开销. 对应到算子,建议使用re

转自:http://www.infoq.com/cn/articles/trillion-log-and-data-storage-query-techniques?utm_source=infoq&utm_medium=popular_widget&utm_campaign=popular_content_list&utm_content=homepage 目前大数据存储查询方案大概可以分为:Hbase系.Dremel系.预聚合系.Lucene系,笔者就自身的使用经验说说这几个系

Evictor模式描述了何时以及如何释放资源以优化资源管理.这个模式让我们可以配置不同的策略来自动决定哪些资源应该释放,以及应该在什么时候释放. 实例 考虑一个网络管理系统--管理多个网络元素.这些网络元素通常采用拓扑树表示.拓扑树将网络基础设施中的关键元素进行虚拟化层级表现.网络管理系统允许用户查看这样的树,并且可以获得关于一个或者多个网络元素的细节.这个细节可能对应大量的数据(数据量的多少取决于网络元素的类型.),例如,复杂网络元素的细节可能包含了它的状态以及它的组件的状态的信息. 拓扑树的

作者: LemonNan 原文地址: https://mp.weixin.qq.com/s/qXlmGTr4C1NjodXeM4V9pA 注: 转载需注明作者及原文地址 介绍 本文将介绍 Clickhouse 中的 SummingMergeTree 以及 AggregatingMergeTree 预聚合引擎,它们均继承自 MergeTree ,属于 MergeTree 引擎家族,关于 MergeTree 还没有看过的朋友可以先看一下之前的文章:[MergeTree 索引原理],这里就只讨论这两个

Window是无限数据流处理的核心,Window将一个无限的stream拆分成有限大小的”buckets”桶,我们可以在这些桶上做计算操作.本文主要聚焦于在Flink中如何进行窗口操作,以及程序员如何从window提供的功能中获得最大的收益. 窗口化的Flink程序的一般结构如下,第一个代码段中是分组的流,而第二段是非分组的流.正如我们所见,唯一的区别是分组的stream调用keyBy(…)和window(…),而非分组的stream中window()换成了windowAll(…),这些也将贯穿

流式(streaming)和批量( batch):流式数据,实际上更准确的说法应该是unbounded data(processing),也就是无边界的连续的数据的处理:对应的批量计算,更准确的说法是bounded data(processing),亦即有明确边界的数据的处理. 近年来流式计算框架编程接口的标准化,傻瓜化,SQL化日渐有走上台面的趋势.各家计算框架都开始认真考虑相关的问题,俨然成为大家竞争的热点方向. Dataflow模型:是谷歌在处理无边界数据的实践中,总结的一套SDK级别的解

原文连接 https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.6/dev/stream/operators/windows.html Windows是无限数据流(infinite streams)处理的核心,Windows将一个stream拆分成有限大小的"桶(buckets)",可以在这些桶上做计算操作. 窗口化的Flink程序的一般结构如下,第一个代码段中是分组的流,第二段是非分组的流.区别是分组的stream调用ke

第一章.flink实时数仓入门 一.依赖 <!--Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under oneor more contributor license agreements. See the NOTICE filedistributed with this work for additional informationregarding copyright ownership. The ASF licenses this fi

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窗口 在流处理应用中,数据是连续不断的,因此我们不可能等到所有数据都到了才开始处理.当然我们可以每来一个消息就处理一次,但是有时我们需要做一些聚合类的处理,例如:在过去的1分钟内有多少用户点击了我们的网页.在这种情况下,我们必须定义一个窗口,用来收集最近一分钟内的数据,并对这个窗口内的数据进行计算. Flink 认为 Batch 是 Streaming 的一个特例,所以 Flink 底层引擎是一个流式引擎,在上面实现了流处理和批处理.而窗口(window)就是从 Streaming 到 Batc

  参考, http://wuchong.me/blog/2016/05/25/flink-internals-window-mechanism/ http://wuchong.me/blog/2016/06/06/flink-internals-session-window/    WindowOperator window operator通过WindowAssigner和Trigger来实现它的逻辑 当一个element到达时,通过KeySelector先assign一个key,并且通过W

RXjava响应式编程 此文作者大暴雨原创,转载请注明出处. 如果线程的知识不是很丰富,请先查看     rxjava源码中的线程知识  一文 rxjava总结就是:异步实现主要是通过扩展观察者模式 首先我们看一下只有一条线程是怎么实现响应式的.这比较简单.首先看一下Observable这个类(被观察者),还有Subscriber (观察者),Subscriber实现了Observer 类. Observable从create开始 public static <T> Observable<

转自:http://tech.meituan.com/spark-tuning-basic.html?from=timeline 前言 开发调优 调优概述 原则一:避免创建重复的RDD 原则二:尽可能复用同一个RDD 原则三:对多次使用的RDD进行持久化 原则四:尽量避免使用shuffle类算子 原则五:使用map-side预聚合的shuffle操作 原则六:使用高性能的算子 原则七:广播大变量 原则八:使用Kryo优化序列化性能 原则九:优化数据结构 资源调优 调优概述 Spark作业基本运行

定于2月17日--2月23日的某一天,邀请咱们学员分享一下hadoop工作经验.对于没工作过的同学或者没从事过hadoop工作的同学,抓住机会啊,你可以提前准备自己关心的各种问题! 具体时间请关注QQ群(3群261520795),超人学院其他群的朋友不必重复加到3群,每个群都会发公告的. 你的未来或许因为这次聆听而改变! 分享内容大纲原文如下: 1.分享内容 漫谈**移动互联网公司hadoop环境下**业务的报表研发流程.技术及其他相关内容 2.面向观众 初入职场和对数据处理有兴趣的同学.提示:

原文地址:http://blog.csdn.net/fgakjfd/article/details/5600462 网上很多评论说DBCP有很多BUG,但是都没有指明是什么BUG,只有一部分人说数据库如果因为某种原因断掉后再DBCP取道的连接都是失效的连接,而没有重新取.就此研读了一下DBCP的代码,共享之. 分析 DBCP使用apache的对象池ObjectPool作为连接池的实现,有以下主要的方法 Object borrowObject() throws Exception;从对象池取得一个

使用springboot 线程池连接MySQL时,mysql数据库wait_timeout 为8个小时,所以程序第二天发现报错,在url配置了 autoReconnect=true 也不行,查询配置以下 #验证连接的有效性 spring.datasource.test-while-idle=true #获取连接时候验证,会影响性能spring.datasource.test-on-borrow=true spring.datasource.validation-query=SELECT 1 FR