Flink 实时超时统计：A事件发生但B事件未发生的大数据分析

最新推荐文章于 2025-11-25 14:07:10 发布

程序才子

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文章标签： flink 数据分析大数据

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本文介绍了如何利用Flink进行实时超时事件统计，特别是在A事件发生后10秒内B事件未发生的场景。通过创建Flink作业，处理实时数据流，设置过滤、连接、状态管理和定时器，实现对这类超时事件的监控，有助于实时系统问题的发现和解决。

Flink 实时超时统计：A事件发生但B事件未发生的大数据分析

在大数据领域，实时处理和分析数据是极为重要的任务之一。Flink 是一种流式处理引擎，它提供了强大的功能和丰富的API，使得我们能够处理实时数据流并进行复杂的计算和分析。本文将介绍如何使用 Flink 进行实时超时统计，具体场景是当事件 A 发生而事件 B 未发生时进行统计分析。

首先，我们需要创建一个 Flink 作业来处理实时数据流。下面是一个基本的 Flink 作业的示例代码：

import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import</

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【Flink】Flink 实时超时统计-A发生B不发生事件统计-不发生事件

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1.概述主要是统计 A发生B不发生事件统计-不发生事件这样的业务逻辑。这个在siddhi中是有直接函数的。 2.问题描述这是来着Flink 社区的直播案例 3.方案先看双流join的语意。首先原始数据到状态的时候，会保留在state中，然后假设右边一个流来了，那么这个流信息不仅会写入state中，还会根据你的join key 到左边流进行查询，看看有没有数据，如果有的话，那么久组成一个join数据往下游发送，这里就是采用了join原理去做的。这里是模拟了未发生的数据，让它去join，然后导.

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