之前有小伙伴在群里说:滑动窗口使用触发器让每条数据都触发一次计算 但是他并没有得到预期的结果:每条数据都触发一次计算,输出一条结果,而是每天数据都输出了很多条结果 为什么会这样呢? 写了个小案例,来解释这种情况 为了方便使用自定义的 source 开发数据: class StringSourceFunction extends SourceFunction[String] { var flag = true override def cancel(): Unit = { flag = false

sentinel的滑动窗口统计机制就是根据当前时间,获取对应的时间窗口,并更新该时间窗口中的各项统计指标(pass/block/rt等),这些指标被用来进行后续判断,比如限流.降级等:随着时间的推移,当前时间点对应的时间窗口是变化的,这时会涉及到时间窗口的初始化.复用等.可以说,sentinel上的功能所用到的数据几乎都是滑动窗口统计机制来维护和更新的. sentinel 处理流程是基于slot链(ProcessorSlotChain)来完成的,比如限流.熔断等,其中重要的一个slot就是Sta

Flink会话窗口测试 一.测试结论: 1.会话窗口的间隔时间和水位线作用一样,表示输出现在时间 - 间隔时间之前所有未结算时间的数据,作用类似于水位线,但是和水位线开闭不一样. 2.会话窗口显示的数据是[上一个时间 - 水位线 - 间隔时间+2ms ~ 现在的时间 - 水位线 - 间隔时间+1ms]之间的数据,注意左右都是闭区间. 二.测试数据: 设定: 水位线4s:new BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor[String](Time.seconds

之前一直用翻滚窗口,每条数据都只属于一个窗口,所有不需要考虑数据需要在多个窗口存的事情. 刚好有个需求,要用到滑动窗口,来翻翻 flink 在滑动窗口中,数据是怎么分配到多个窗口的 一段简单的测试代码: val input = env.addSource(kafkaSource) val stream = input .map(node => { Event(node.get("id").asText(), node.get("createTime").asT

目录 Flink的窗口机制 1.窗口概述 2.窗口分类 基于时间的窗口 滚动窗口(Tumbling Windows) 滑动窗口(Sliding Windows) 会话窗口(Session Windows) 全局窗口(Global Windows) 基于元素个数的窗口 滚动窗口 滑动窗口 3.窗口函数 ReduceFunction(增量聚合函数) AggregateFunction(增量聚合函数) ProcessWindowFunction(全窗口函数) 4.Key和No Key的窗口区别 Fli

总览 Window 是flink处理无限流的核心,Windows将流拆分为有限大小的"桶",我们可以在其上应用计算. 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 Batch 的一个桥梁. Flink 提供了非常完善的窗口机制. 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

一.为什么需要 window ? 在流处理应用中,数据是连续不断的,即数据是没有边界的,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. 流上的聚合需要由 window 来划定范围,比如 "计算过去的5分钟" ,或者 "最后100个元素的和" . windo

http://training.data-artisans.com/是Apache Flink商业公司DataArtisans提供的一个flink学习平台,主要提供了一些业务场景和flink api结合的case.本文摘取其中一个计算出租车上/下客人热点区域demo进行分析. 一 数据准备 flink-traing的大部分例子是以New York City Taxi & Limousine Commission 提供的一份历史数据集作为练习数据源,其中最常用一种类型为taxi ride的事件定义

Flink 统计当日的UV.PV 测试环境: flink 1.7.2 1.数据流程 a.模拟数据生成,发送到kafka(json 格式) b.flink 读取数据,count c. 输出数据到kafka(为了方便查看,输出了一份到控制台) 2.模拟数据生成器 数据格式如下 : {"id" : 1, "createTime" : "2019-05-24 10:36:43.707"} id 为数据生成的序号(累加),时间为数据时间(默认为数据生成时间

窗口(Window) 本文翻译自文档Windows ----------------------------------- Flink使用窗口的概念,根据element的时间戳或者其他指标,将可能无限的DataStream分割为有限的数据切片(slice).我们在处理无限数据流以及进行聚合element的transformation时需要此种窗口分割. 注意:我们在此文档中讨论的大多是keyed windowing,即window是应用在KeyedStream上的.关键字下的窗口具有一定的优势,

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

戳更多文章: 1-Flink入门 2-本地环境搭建&构建第一个Flink应用 3-DataSet API 4-DataSteam API 5-集群部署 6-分布式缓存 7-重启策略 8-Flink中的窗口 9-Flink中的Time Flink时间戳和水印 Broadcast广播变量 FlinkTable&SQL Flink实战项目实时热销排行 Flink写入RedisSink 17-Flink消费Kafka写入Mysql 戳原文: 1-Flink入门 2-本地环境搭建&构建第一个

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

在讲解windows的众多操作之前,需要讲解一个概念: 源源不断的数据流是无法进行统计工作的,因为数据流没有边界,就无法统计到底有多少数据经过了这个流.也无法统计数据流中的最大值,最小值,平均值,累加值等信息. 如果在数据流上,截取固定大小的一部分,这部分是可以进行统计的. 截取方式主要有两种, 关于window的理论+实践 tumbling-time-window (无重叠数据) 1.红绿灯路口会有汽车通过,一共会有多少汽车通过,无法计算.因为车流源源不断,计算没有边界. 2.统计每15秒钟通

http://ifeve.com/flink-quick-start/ http://vinoyang.com/2016/05/02/flink-concepts/ http://wuchong.me/blog/2016/05/09/flink-internals-understanding-execution-resources/ 并行数据流 程序在Flink内部的执行具有并行.分布式的特性.stream被分割成stream partition,operator被分割成operator sub

TopN 是统计报表和大屏非常常见的功能,主要用来实时计算排行榜.流式的TopN可以使业务方在内存中按照某个统计指标(如出现次数)计算排名并快速出发出更新后的排行榜. 我们以统计词频为例展示一下如何快速开发一个计算TopN的flink程序. flink支持各种各样的流数据接口作为数据的数据源,本次demo我们采用内置的socketTextStream作为数据数据源. StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getEx

前言 目前有许多数据分析的场景从批处理到流处理的演变, 虽然可以将批处理作为流处理的特殊情况来处理,但是分析无穷集的流数据通常需要思维方式的转变并且具有其自己的术语(例如,"windowing(窗口化)"."at-least-once(至少一次)"."exactly-once(只有一次)" ). 对于刚刚接触流处理的人来说,这种转变和新术语可能会非常混乱. Apache Flink 是一个为生产环境而生的流处理器,具有易于使用的 API,可以用于

Flink 学习 https://github.com/zhisheng17/flink-learning 麻烦路过的各位亲给这个项目点个 star,太不易了,写了这么多,算是对我坚持下来的一种鼓励吧! 本项目结构 2019/06/08 新增 Flink 四本电子书籍的 PDF,在 books 目录下: Introduction_to_Apache_Flink_book.pdf 这本书比较薄,处于介绍阶段,国内有这本的翻译书籍 Learning Apache Flink.pdf 这本书比较基础,

1.背景 Apache Flink 和 Apache Storm 是当前业界广泛使用的两个分布式实时计算框架.其中 Apache Storm(以下简称"Storm")在美团点评实时计算业务中已有较为成熟的运用(可参考 Storm 的 可靠性保证测试),有管理平台.常用 API 和相应的文档,大量实时作业基于 Storm 构建.而 Apache Flink(以下简称"Flink")在近期倍受关注,具有高吞吐.低延迟.高可靠和精确计算等 特性,对事件窗口有很好的支持,目

flink 通过实现了 Google Dataflow 流式计算模型实现了高吞吐.低延迟.高性能兼具实时流式计算框架. 同时 flink 支持高度容错的状态管理,防止状态在计算过程中因为系统异常而丢失,flink 周期性地通过分布式快照技术 Checkpoints 实现状态的持久化维护,使得即使在系统停机或者异常情况下都能计算出正确的结果. 具体的优势有以下几点 (1) 同时支持高吞吐.低延迟.高性能 是目前开源社区中唯一一套集高吞吐.低延迟.高性能三者于一身的分布式流式数据处理框架. 像 Ap