Flink--窗口函数（window function）

最新推荐文章于 2024-11-25 20:08:05 发布

原创最新推荐文章于 2024-11-25 20:08:05 发布 · 942 阅读

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11 篇文章

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本文深入解析窗口函数，包括增量聚合函数如ReduceFunction和AggregateFunction，以及全窗口过程WindowFunction。探讨如何利用它们在实时和批处理场景中进行高效数据处理，同时介绍了API如触发器、移除器和数据容错功能。

窗口函数（window function）

window function定义了要对窗口中收集的数据做的计算操作
主要分为两类：

增量聚合函数（incremental aggregation functions

每条数据到来就进行计算，保持一个简单的状态
ReduceFunction, AggregateFunction

全窗口函数（full window functions）

先把窗口所有数据收集起来，等到计算的时候会遍历所有数据
ProcessWindowFunction，WindowFunction

其他API

触发器（.trigger）：定义window什么时候关闭，触发计算并输出结果
移除器（.evictor）：定义移除某些数据的逻辑
.allowedLateness() ：允许处理迟到的数据
.getSideOutput() ：获取侧输出流

window API 总览

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Flink窗口函数全解析：大数据时间处理的关键技术

欢迎来到我的优快云空间！这里聚焦AI大模型应用实战，分享前沿技术、实战案例与开发经验。

10-05

612

在电商大促的实时销售大屏、物联网设备的实时监控、金融交易的实时风险预警等场景中，我们需要回答类似“过去5分钟的订单总量是多少？”“最近1小时各设备的平均温度是多少？”的问题。将无限的数据流按时间或事件特征切割成有限的“数据窗口”，并对每个窗口内的数据进行计算。本文将聚焦Flink的窗口机制，覆盖窗口类型、函数分类、核心组件（分配器/触发器/移除器）、实战案例及常见问题。

flink-note笔记：flink中的窗口函数（window function）

cobracanary的博客

06-11

269

flink-note笔记：flink中的窗口函数（window function）

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Flink 窗口函数（Window Functions）全窗口函数

weixin_45417821的博客

04-17

3368

文章目录1）窗口函数（WindowFunction）2）处理窗口函数（ProcessWindowFunction）窗口操作中的另一大类就是全窗口函数。与增量聚合函数不同，全窗口函数需要先收集窗口中的数据，并在内部缓存起来，等到窗口要输出结果的时候再取出数据进行计算。很明显，这就是典型的批处理思路了— —先攒数据，等一批都到齐了再正式启动处理流程。这样做毫无疑问是低效的：因为窗口全部的计算任务都积压在了要输出结果的那一瞬间，而在之前收集数据的漫长过程中却无所事事。这就好比平时不用功，到考试之前通宵抱佛脚，

flink（七）：窗口函数

幻神舞的专栏

05-31

1722

文章目录说明窗口函数ReduceFunctionAggregateFunctionFoldFunction（新版本废弃）ProcessWindowFunctionIncremental Aggregation和ProcessWindowFunction整合总结说明本博客每周五更新一次，上周五太忙，推迟到今天更新，以后尽量周五更新。本博文主要分享flink的窗口计算相关函数类型，窗口函数分类、特点和使用方法。 窗口函数 Flink中提供了四种类型的Window Function，分别为Reduce

Flink (Windows Function 窗口函数)

GDDGHS_的博客

11-25

848

输入类型是输入流中的元素类型，AggregateFunction有一个add方法可以将一个输入元素添加到一个累加器中。该接口还具有创建初始累加器(createAccumulator方法)、将两个累加器合并到一个累加器(merge方法)以及从累加器中提取输出(类型为OUT)的方法。指在窗口触发的时候才会对窗口内的所有数据进行一次计算（等窗口的数据到齐，才开始进行聚合计算，可实现对窗口内的数据进行排序等需求）l 增量函数：窗口保存一份中间数据，每流入一个新元素，新元素与中间数据两两合一，生成新的中间数据。

flink 窗口函数

m0_50689246的博客

08-12

4037

flink窗口函数

Flink中的Window Function(窗口函数)

weixin_43845743的博客

07-08

960

1、背景在Flink中我们设置好window之后（如下），需要指定每个窗口的计算逻辑是什么。 val dataStream = text .map( data => { val arr = data.split(",") val sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd") val timestamp = sdf.parse(arr(2)).getTime() CashFlow(a

Flink---处理函数

weixin_61070671的博客

01-22

1340

无论是基本的转换、聚合，还是更为复杂的窗口操作，其实就是基于DataStream进行转换的，所以可以统称为DataStream API。在Flink更底层，我们可以不定义任何具体的算子(比如map，filter或window)，而只是提炼出一个统一的“处理”(process)操作------它是所有转换算子的一个概括性的表达，可以自定义处理逻辑，所以这一层接口就被叫作“处理函数”（process function）。

Flink-算子-窗口

tiger_ziren的博客

09-19

361

窗口（Window）是的。窗口可以将数据流。本文的重心将放在 Flink 如何进行窗口操作以及开发者如何尽可能地利用 Flink 所提供的功能。下面展示了 Flink 窗口在keyed和non-keyed上使用的基本结构。我们可以看到，这两者唯一的区别仅在于：keyed streams 要调用keyBy(...)后再调用，而non-keyed streams 只用直接调用。留意这个区别，它能帮我们更好地理解后面的内容Java/Scala上面方括号（[…]）中的命令是可选的。

FlinkSql 窗口函数

02-07

3537

以前用的是Grouped Window Functions（分组窗口函数），但是分组窗口函数只支持窗口聚合现在FlinkSql统一都是用的是Windowing TVFs（窗口表值函数），Windowing TVFs更符合 SQL 标准且更加强大，支持window join、Window aggregations、Window Top-N、Window Deduplication

Flink中的窗口函数

weixin_40659514的博客

11-10

2167

flink中的窗口函数

Flink 窗口函数(window function) 详解

天道酬勤

12-06

2672

一、概念在定义好了窗口之后，需要指定对每个窗口的计算逻辑。 Window Function 有四种： ReduceFunction AggregateFunction FoldFunction ProcessWindowFunction 前面两个会执行的更加有效率，因为在元素到来时，Flink 可以增量的把元素聚合到每个窗口上。ProcessWindowFunction 提供了一个 Iterable 迭代器，可以获得一个窗口的所有元素以及元素的元数据信息。ProcessWindowFunction 执行效

37、Flink 的窗口函数（Window Functions）详解

猫猫爱吃小鱼粮

05-21

2328

Flink 的窗口函数（Window Functions）详解

Flink窗口函数

cts618

06-19

449

2.1 窗口函数的分类2.2 增量聚合函数2.2.1 ReduceFunction2.2.1.1 业务需求2.2.1.2 源码①增量聚合函数 →窗口中的元素从第二个开始，每进入一个元素，就会执行一次；然后将迄今为止执行的结果与新的元素进行比较，获得最新的值。以此类推，直到窗口关闭，触发sink操作。 →适用场景：窗口中的元素体量大，否则，容易导致OOM的发生。 →特点：不需要记录窗口中所有的元素，只需要保留迄今为止增量计算的结果即可。②全窗口函数 → 待到窗口关闭后，窗口中所有的元素然后一起进行计算，触发s

flink 常用窗口函数

congge_study的博客

01-16

3021

flink 常用窗口函数

Flink window 以及windowFunction

weixin_45764675的博客

03-12

1842

Windows 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中执行窗口化，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。第一个片段指的是键控流，第二个片段指的是非**键控流。正如人们所看到的，唯一的区别是keyBy(…)呼吁密钥流和window(…)成为windowAll...

Flink Window Function

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12-13

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Flink 窗口函数的处理

[实时流基础 flink] 窗口函数

程序员三木的博客

04-01

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尚硅谷学习笔记。

【API篇】八、Flink窗口函数

llg___的博客

10-24

916

上一节的窗口分配器，指明了窗口类型，知道了数据属于哪个窗口并收集。而窗口函数，则是定义如何对这些数据做计算操作。运行，输入数据，查看控制台：上面使用ReduceFunction的限制是，输入数据的类型、聚合中间状态的类型、输出结果的类型必须一致，AggregateFunction则没有这个限制。AggregateFunction接口有四个方法：运行，输入数据，查看控制台：全窗口函数，即数据来了不计算，存起来，窗口触发的时候，计算并输出计算结果Flink全窗口函数有两种，第一种为apply方法下的：传入

flink的WindowFunction窗口函数没进去