摘要:今天和大家聊聊Flink双流Join问题.这是一个高频面试点,也是工作中常遇到的一种真实场景. 本文分享自华为云社区<万字直通面试:Flink双流JOIN>,作者:大数据兵工厂 . 如何保证Flink双流Join准确性和及时性.除了窗口join还存在哪些实现方式.究竟如何回答才能完全打动面试官呢..你将在本文中找到答案. 1 引子 1.1 数据库SQL中的JOIN 我们先来看看数据库SQL中的JOIN操作.如下所示的订单查询SQL,通过将订单表的id和订单详情表order_id关联,获取

  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

Windows是处理无线数据流的核心,它将流分割成有限大小的桶(buckets),并在其上执行各种计算. 窗口化的Flink程序的结构通常如下,有分组流(keyed streams)和无分组流(non-keyed streams)两种.两者的不同之处在于,分组流中调用了keyBy(...)方法,无分组流中使用windowAll(...)替代分组流中的window(...)方法. Window生命周期 当属于一个窗口的第一个元素到达时,这个窗口被创建,当时间(event or processing

Spring-statemachine版本:当前最新的1.2.3.RELEASE版本 发现fork多个Region时,子状态全部完成后能够进入join状态.但是如果fork一个Region时Region完成后并不能进入join状态.状态机是StateMachineBuilder.builder()构建的. 然后debug源码很久,发现状态机构建的逻辑是这样的: org.springframework.statemachine.config.AbstractStateMachineFactory

1.概述 Flink支持有状态计算,根据支持得不同状态类型,分别有Keyed State和Operator State.针对状态数据得持久化,Flink提供了Checkpoint机制处理:针对状态数据,Flink提供了不同的状态管理器来管理状态数据,如MemoryStateBackend. 上面Flink的文章中,有引用word count的例子,但是都没有包含状态管理.也就是说,如果一个task在处理过程中挂掉了,那么它在内存中的状态都会丢失,所有的数据都需要重新计算. 从容错和消息处理的语义

Watermartks是通过additional的时间戳来控制窗口激活的时间,allowedLateness来控制窗口的销毁时间.   注: 因为此特性包括官方文档在1.3-1.5版本均未做改变,所以此处使用1.5版的文档       在EventTime的情况下,          1. 一条记录的事件时间来控制此条记录属于哪一个窗口,Watermarks来控制这个窗口什么时候激活.     2. 假如一个窗口时间为00:00:00-00:00:05,Watermarks为5秒,那么当flin

此文已由作者岳猛授权网易云社区发布. 欢迎访问网易云社区,了解更多网易技术产品运营经验. 问题 window是解决流计算中的什么问题? 怎么划分window?有哪几种window?window与时间属性之间的关系? window里面的数据何时被计算? window 何时被清除? 第一个问题 window是解决流计算中的什么问题? 熟悉google dataflow模型的同学应该清楚,流计算被抽象成四个问题,what,where,when,how? 那么window解决的是where,也就是将无界

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

Flink不同于其他实时计算的框架之处是它可以提供针对不同的状态进行编程和计算.本篇文章的主要思路如下,大家可以选择性阅读. 1. Flink的状态分类及不同点. 2. Flink针对不同的状态进行编程. 3. 检查点机制和配置. 4. 状态的存储.  Flilnk的状态分类及不同点    Flink有两种不同的状态分类,一种是Keyed State(键状态),一种是Operator State(算子状态). Keyed State 主要是针对KeyedStream中使用,当使用keyBy方法的

Flink 中可以使用一套 API 完成对有界数据集以及无界数据的统一处理,而无界数据集的处理一般会伴随着对某些固定时间间隔的数据聚合处理.比如:每五分钟统计一次系统活跃用户.每十秒更新热搜榜单等等 这些需求在 Flink 中都由 Window 提供支持,Window 本质上就是借助状态后端缓存着一定时间段内的数据,然后在达到某些条件时触发对这些缓存数据的聚合计算,输出外部系统. 实际上,有的时候对于一些实时性要求不高的.下游系统无法负载实时输出的场景,也会通过窗口做一个聚合,然后再输出下游系统

Tumbing Windows:滚动窗口,窗口之间时间点不重叠.它是按照固定的时间,或固定的事件个数划分的,分别可以叫做滚动时间窗口和滚动事件窗口.Sliding Windows:滑动窗口,窗口之间时间点存在重叠.对于某些应用,它们需要的时间是不间断的,需要平滑的进行窗口聚合. 例如,可以每30s记算一次最近1分钟用户所购买的商品数量的总数,这个就是时间滑动窗口:或者每10个客户点击购买,然后就计算一下最近100个客户购买的商品的总和,这个就是事件滑动窗口.Session Windows:会话窗

一,字符串和列表的转换 1.str中的 join 方法: 把列表转换成字符串 # 将列表转换成字符串. 每个元素之间用_连接 s = '**'.join(['李启政',' 郑强' , '孙福来']) print(s) #s = ["李启政"**"郑强"**"孙福来"] ss = "李启政**郑强**孙福来" ss.split("**") print(ss) 字符串转化成列表: split() 把列表转化成字

window是处理数据的核心.按需选择你需要的窗口类型后,它会将传入的原始数据流切分成多个buckets,所有计算都在window中进行. flink本身提供的实例程序TopSpeedWindowing.java import org.apache.flink.api.common.functions.RichMapFunction; import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple4; import org.apache.flink.api.java.u

1.dataset的join连接,通过key进行关联,一般情况下的join都是inner join,类似sql里的inner join key包括以下几种情况: a key expression a key-selector function one or more field position keys (Tuple DataSet only). Case Class Fields 2.inner join的几种情况 2.1 缺省的join,jion到一个Tuple2元组里 public st

Window: 在Streaming中,数据是无限且连续的,我们不可能等所有数据都到才进行处理,我们可以来一个就处理一下,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. 窗口可以是时间和事件驱动的,窗口有翻滚窗口(Tumbling Window,无重叠),滚动窗口(Sliding Window,有重叠),和会话窗口(Session Window,活动间隙).raw

State Backends 的作用 有状态的流计算是Flink的一大特点,状态本质上是数据,数据是需要维护的,例如数据库就是维护数据的一种解决方案.State Backends 的作用就是用来维护State的.一个 State Backend 主要负责两件事:Local State Management(本地状态管理) 和 Remote State Checkpointing(远程状态备份). Local State Management(本地状态管理) State Management 的主

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

package com.streamingjoin import org.apache.flink.api.common.state.{ValueState, ValueStateDescriptor} import org.apache.flink.streaming.api.TimeCharacteristic import org.apache.flink.streaming.api.functions.co.KeyedCoProcessFunction import org.apache

https://msdn.microsoft.com/en-us/library/windows/desktop/ms632599(v=vs.85).aspx#owned_windows https://msdn.microsoft.com/en-us/library/windows/desktop/ms633515(v=vs.85).aspx http://www.cnblogs.com/findumars/p/6348012.html

本文来自8月11日在北京举行的 Flink Meetup会议,分享来自于施晓罡,目前在阿里大数据团队部从事Blink方面的研发,现在主要负责Blink状态管理和容错相关技术的研发.   本文主要内容如下: 有状态的流数据处理: Flink中的状态接口: 状态管理和容错机制实现: 阿里相关工作介绍: 一.有状态的流数据处理   1.1.什么是有状态的计算      计算任务的结果不仅仅依赖于输入,还依赖于它的当前状态,其实大多数的计算都是有状态的计算. 比如wordcount,给一些word,其计