Flink系列：WindowAll、Apply算子的使用方法

最新推荐文章于 2024-06-02 14:57:21 发布
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分类专栏： # 【Flink零基础学习】
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本文介绍了Flink中WindowAll算子的使用，通过实例展示了如何统计全局窗口内所有单词的总数，数据流允许最大延迟为5秒。详细内容包括需求分析、WindowAll的用法及具体实现步骤。

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Flink系列：Window、Apply算子的使用方法
NIO4444
03-28 1736
目录 需求 Window用法 实现 相关：https://xdoctorx.blog.youkuaiyun.com/article/details/107132585（Flink系列：WindowFunction使用方法） 需求 使用Window算子，统计每秒单次出现的次数（数据流最大延迟5s） Window用法 KeyedStream → WindowedStream。 实现 package nio4444.connect; import lombok.AllArgs..
Flink系列：assignTimestampsAndWatermarks使用demo
NIO4444
05-05 3584
assignTimestampsAndWatermarks 指派时间戳，并生成WaterMark 相关demo Flink系列：事件Time时间乱序到达处理方法https://blog.youkuaiyun.com/VIP099/article/details/107048139 Flink系列：事件时间乱序到达处理完整Demo例子https://blog.youkuaiyun.com/VIP099/article/details/107142404 Flink系列：join算子的使用方法h...
Flink中的Window
serendipity
10-11 241
1 Window Streaming流式计算是一种被设计用于处理无限数据集的数据处理引擎，而无限数据集是指一种不断增长的本质上无限的数据集，而Window是一种切割无限数据理为有限块进行处理的手段 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 Window可以分成两类： CountWindow：按照指定的数据条数生成一个Window，与时间无关 TimeWindow：按照时间生成Window 滚动窗口（
flink(1.14) 简单demo演示, 使用windowAll +sideOutputLateData + cogroup+connect, 解决interval join 数据可能丢失问题
hzymarine的博客
03-02 1535
flink(1.14) 简单demo演示, 使用windowAll +sideOutputLateData + cogroup+connect, 解决interval join 数据可能丢失问题
Flink的Window
weixin_43466909的博客
04-04 2350
flink中的三种时间 flink中的window window概述 window类型 适用场景：主要是用来做变化趋势的 用的不多 GlobalWindow(CountWindow) Nonkeyed的GlobalWindow(CountWindowAll) package cn._51doit.flink.day05; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.AllWindowedStream; im
Flink（21）：Flink之Window
yang_shibiao的博客
07-12 1035
目录 0. 相关文章链接 1. 为什么需要Window 2. Window的分类 2.1. 按照time和count分类 2.2. 安装slide和size分类 2.3. 对Flink中Window功能的总结 3. Window中的API 3.1. window和windowAll 3.2.WindowAssigner 3.3. Window中的evictor 3.4. Window中的trigger 3.5. Window中的API调用示例 0. 相关文章链接 1. 为什...
Flink基础（六）：常用算子详解
weixin_42155491的博客
03-15 3436
本文将给大家介绍的就是 Flink 中的批和流程序常用的算子 DataStream Operator 我们先来看看流程序中常用的算子。 Map Map 算子的输入流是 DataStream，经过 Map 算子后返回的数据格式是 SingleOutputStreamOperator 类型，获取一个元素并生成一个元素，举个例子： SingleOutputStreamOperator<Employ...
【深入浅出flink】第9篇：详细解读flink中GlobalWindows、window、windowAll的区别与联系
雷恩Layne
01-16 6454
刚学习flink的同学可能会有疑惑，GlobalWindows、window、windowAll到底有什么关系？GlobalWindows和windowAll的并行度都是1吗？window和windowAll的区别是什么？看了这篇文章，你将完全明白它们之间的区别与联系。
FLINK-窗口算子基础知识（脑图总结）
ALX3li的博客
06-02 891
在流处理中，我们往往需要面对的是连续不断、无休无止的无界流，不可能等到所有所有数据都到齐了才开始处理。所以聚合计算其实只能针对当前已有的数据——之后再有数据到来，就需要继续叠加、再次输出结果。这样似乎很“实时”，但现实中大量数据一般会同时到来，需要并行处理，这样频繁地更新结果就会给系统带来很大负担了。更加高效的做法是，把无界流进行切分，每一段数据分别进行聚合，结果只输出一次。这就相当于将无界流的聚合转化为了有界数据集的聚合，这就是所谓的“窗口”（Window）聚合操作。
Flink-Window
qq_30868737的博客
01-28 482
streaming流式计算是⼀种被设计用于处理⽆限数据集的数据处理引擎，而⽆限数据集是指一种不断增长的本质上无限数据集，⽽window是一种切割无限数据为有限块进行处理的手段。Window是无限数据流处理的核心，Window将⼀个⽆限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。 1.Time（Flink中涉及的时间） Event Time：是事件创建的时间。它通常由事件中的时间戳描述，例如采集的日志数据中，每⼀条⽇志都会记录⾃己的生成时间，Flink通过时间戳分配器访
flink作业 windowAll 转换window
聊聊学习到的技术和工作中遇到的问题
01-14 1191
flink窗口 windowAll 转换window 遇到的坑，以及解决办法
Flink--Window apply
05-21 1762
和window的操作类似，只不过操作更加灵活，具体的操作需要在匿名内部类的方法中实现；当有比较复杂的需求时候，可以使用； object WindowApply { def main(args: Array[String]): Unit = { val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment ...
Flink中的Window详解
chbxw
06-03 1313
一、Flink中的Window详解之Window分类
Flink核心概念之window
渐宽阁读书小弟
03-12 537
**目录： 自定义SourceFunction用于测试 时间窗口 滚动时间窗口 可以设置并行度 timeWindow(Time.seconds(10)) window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(10))) 并行度始终为1 timeWindowAll() windowAll() 滑动时间窗口 可以设置并行度 timeWindow(T...
Window相关算子介绍
扛麻袋的少年的博客
02-27 1560
Flink学习笔记(二十五)：在之前，已经介绍完了 Flink 开发过程中相关算子 Transformation 的介绍。链接如下：Flink笔记(十)：Flink常用算子Transformation介绍。        我们也介绍了 Flink 的 Time 和...
flink的window和windowAll的区别
lixia0417mul2的博客
11-17 1738
window 和windowAll的区别
Flink大数据实时计算系列-Flink的windowsAll用法
段智华的博客
07-07 1507
Flink大数据实时计算系列-Flink的windowsAll用法 Flink的windowsAll用法 countWindowAll package com.flinkniu.flink.windows; import org.apache.flink.api.common.functions.ReduceFunction; import org.apache.flink.api.java.functions.KeySelector; import org.apache.flink.api.java.t
Flink从入门到放弃—Stream API—常用算子(window和windowAll）
京河小蚁的博客
12-14 573
先说一下两者的最大区别，window可以设置并行度，windowAll reduce始终并行度为1，且不能更改。上来就进入到KeyedStream类，然后再new WindowedStream(this,assigner).将上面的程序运行起来之后，可以看到print出来的数据，windowAll的reduce 任务始终为1。调用WindowedStream构造器。
Flink计算Windowall算子
qq_64145178的博客
12-19 443
【代码】Flink计算Windowall算子。
我的代码要怎么改才能满足题目要求：/*编写Scala代码，使用Flink消费Kafka中Topic为order的数据并进行相应的数据统计计算（订单信息对应表结构order_info, 订单详细信息对应表结构order_detail（来源类型和来源编号这两个字段不考虑，所以在实时数据中不会出现）， 同时计算中使用order_info或order_detail表中create_time或operate_time取两者中值较大者作为EventTime， 若operate_time为空值或无此列，则使用create_time填充，允许数据延迟5s， 订单状态order_status分别为1001:创建订单、1002:支付订单、1003:取消订单、1004:完成订单、1005:申请退回、1006:退回完成。 */ /*1、使用Flink消费Kafka中的数据，统计商城实时订单数量（需要考虑订单状态，若有取消订单、申请退回、退回完成则不计入订单数量，其他状态则累加）， 将key设置成totalcount存入Redis中。使用redis cli以get key方式获取totalcount值.*/ /*2、在任务1进行的同时，使用侧边流，使用Flink消费Kafka中的订单详细信息的数据， 实时统计商城中销售量前3的商品（不考虑订单状态，不考虑打折），将key设置成top3itemamount存入Redis中（ value使用String数据格式，value为前3的商品信息并且外层用[]包裹，其中按排序依次存放商品id:销售量，并用逗号分割）。 使用redis cli以get key方式获取top3itemamount值。 示例如下： top3itemamount：[1:700,42:500,41:100]*/ import org.apache.flink.api.common.eventtime.{SerializableTimestampAssigner, WatermarkStrategy} import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema import org.apache.flink.api.common.state.{MapState, MapStateDescriptor, ValueState} import org.apache.flink.configuration.Configuration import org.apache.flink.connector.jdbc.{JdbcConnectionOptions, JdbcExecutionOptions, JdbcSink, JdbcStatementBuilder} import org.apache.flink.connector.kafka.source.KafkaSource import org.apache.flink.connector.kafka.source.enumerator.initializer.OffsetsInitializer import org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.{RichSinkFunction, SinkFunction} import org.apache.flink.streaming.api.functions.KeyedProcessFunction import org.apache.flink.streaming.api.scala._ import org.apache.flink.streaming.connectors.redis.RedisSink import org.apache.flink.streaming.connectors.redis.common.config.FlinkJedisPoolConfig import org.apache.flink.streaming.connectors.redis.common.mapper.{RedisCommand, RedisCommandDescription, RedisMapper} import org.apache.flink.util.Collector import java.sql.PreparedStatement import java.text.SimpleDateFormat import java.time.Duration import java.sql.{Connection, DriverManager, PreparedStatement} import sc
最新发布
03-20
好的，我现在需要帮助用户修改他们的Scala代码，以实现使用Flink消费Kafka中的订单数据并进行统计计算。用户的需求包括两个部分：实时订单总数统计和销售量前三的商品统计，并将结果存入Redis。我需要仔细分析他们的...
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