Flink 1.13: 进来的第一条数据属于哪个窗口

最新推荐文章于 2024-07-01 02:25:02 发布

南修子

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分类专栏： Flink-实战文章标签： flink java

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该博客通过一个demo代码示例，详细解释了在Flink 1.13中，如何计算第一条数据在TumblingEventTimeWindows中的窗口范围。当eventTime为1630994459133（2021-09-07 14:00:59），且窗口大小为5秒时，窗口的起始和结束时间被计算出来，以便理解Flink的时间窗口机制。

demo代码

ingleOutputStreamOperator<Order> result = orderDSWithWatermark.keyBy(Order::getUserId)
                .window(Tu

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Flink 窗口开始时间解析

sinat_30371347的博客

09-15

969

一、场景以有序数据流中的WaterMark和EventTime为例：设置有序数据流时间语义为EventTime事件时间，即水位线WaterMark等于EventTime，设置窗口大小为5s。第一次事件时间为 1461756859000（2016-04-27 19:34:19）第二次事件事件时间为1461756860000（2016-04-27 19:34:20）触发水位线，窗口数据返回：窗口的数据条数:1 窗口的第一条数据:(000001,1461756859000) 窗口的最后一条数据:(00

博文约礼

04-07

5749

一、Flink 的三种时间语义;二、水位线（Watermark）;1. Flink 中的 Watermark 机制;2. 如何生成水位线;3. 水位线的传递;三、窗口（Window）;1.窗口的概念和分类;2. 窗口分配器（Window Assigners）;3. 窗口函数（Window Functions）;4. 触发器（Trigger）、移除器（Evictor）、允许延迟和侧输出流（Side Output）;5. 窗口的生命周期;四、迟到数据的处理，结果正确性的三重保障;

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Flink 1. 13（二）时间和窗口

ks_1998的博客

07-09

1711

Flink时间和窗口

Flink 中的窗口

m0_63475429的博客

10-15

2236

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。在实际应用中，我们往往更关心一段时间内数据的统计结果，比如在过去的 1 分钟内有多少用户点击了网页。在这种情况下，我们就可以定义一个窗口，收集最近一分钟内的所有用户点击数据，然后进行聚合统计，最终输出一个结果就可以了。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。

flink实践-电商用户行为数据分析-第2章、实时热门商品统计

q287573145的博客

04-29

1608

[Flink]一、Flink1.13

weixin_44428807的博客

07-01

1703

1. Flink简介1.1 Flink的起源和设计理念flink项目的核心目标：数据流上的有状态计算（Stateful Computations over Data Streams)。时间驱动：来一个事件处理一个事件；流处理的流水线；流&批数据分析具体定位是：Apache Flink 是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界和有界数据流进行有状态计算。Flink 被设计在所有常见的集群环境中运行，以内存执行速度和任意规模来执行计算。1.2 Flink的应用。

博文约礼

04-06

2310

CEP，其实就是“复杂事件处理（Complex Event Processing）”的缩写；而 Flink CEP，就是 Flink 实现的一个用于复杂事件处理的库（library）。把事件流中的一个个简单事件，通过一定的规则匹配组合起来，这就是“复杂事件”；然后基于这些满足规则的一组组复杂事件进行转换处理，得到想要的结果进行输出。 CEP 做的事其实就是在流上进行模式匹配。主要用在风控管理【人工进一步判定用户是否有违规操作】、用户画像【行为轨迹画像特定行为习惯】和运维监控【灵活配置多指标、多依赖】

博文约礼

04-07

1386

DataStream API;一、Flink 的编程模型;1. 创建执行环境;三、源算子（Source）;4. 从Kafka 读取数据;1. Flink 支持的数据类型;2. 类型提示（Type Hints）;五、转换算子（Transformation）;1. 基本转换算子;2. 聚合算子（Aggregation）;3. 用户自定义函数（UDF）;2. 物理分区;七、输出算子（Sink）;2. 输出到Kafka;3. 输出到Redis;4. 输出到Elasticsearch;5. 输出到 MySQL

统计24小时内每个小时最后一条数据_Flink最难知识点解析：时间/窗口/水印/迟到数据处理

weixin_39962770的博客

11-30

2602

时间、窗口、水印、迟到数据这四个知识点几乎是Flink这个框架最难点。我之前发了很多文章来解释。很多同学仍然理解不了。事实上这跟Flink的文档不全有直接关系。在这个问题上官网的资料不够，学习成本巨大。希望这篇文章能解答读者在这个问题上的困惑。本文结合源码和实例讲解。Flink支持根据事件时间处理，数据流中的每条数据都需要具有各自的时间戳，代表着数据的产生时间【事件时间】。在分布式系统中，数据流的...

【深入浅出flink】第15篇：flink第一个窗口的起始点和窗口的偏移量，你知道怎么计算吗？

雷恩Layne

02-02

3017

通常，我们通过dataStream.timeWindow或在dataStream.window传入一个窗口分配器来定义一个窗口。那么，第一个窗口的起点是什么，窗口的偏移量又是什么？假如，将第一个窗口的起点记为start，窗口大小为size，那么第一个窗口的范围是[start,start+size)，后面的窗口范围也可以定下来，在flink中是怎么算的呢？

【Flink】窗口起始点

哈尔科夫坦克厂的播客

11-11

531

import org.apache.flink.streaming.api.TimeCharacteristic import org.apache.flink.streaming.api.functions.timestamps.BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor import org.apache.flink.streaming.api.scala._ import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time..

Flink窗口

yingzi的技术博客

04-16

8684

文章目录窗口的概念窗口的分类按照驱动类型分类（1）时间窗口（2）计数窗口（Count Window）按照窗口分配数据的规则分类（1）滚动窗口（Tumbling Windows）（2）滑动窗口（Sliding Windows）（3）会话窗口（Session Windows）（4）全局窗口（Global Windows）窗口API概览按键分区窗口（Keyed）和非按键分区（Non-Keyed）代码中窗口API的调用窗口分配器（Window Assigners）1、时间窗口（1）滚动处理时间窗口（2）滑动处理时间

Flink Sink 接收数据的顺序(Window发送数据顺序)

weixin_33711647的博客

03-02

985

概述 InternalTimerServiceImpl.processingTimeTimersQueue存储着同一个Window中所有Key,取第一个key，调用WindowOperator.onProcessingTime进行处理,并发送给Sink InternalTimerServiceImpl.processingTimeTimersQueu...

Flink中窗口的划分与应用

星空的风fly

10-06

1585

一、Window 分类 1、数据集类型划分 Flink根据上游数据集是否为KeyedStream类型，即是否使用keyBy(...)，分为Keyed Window和Non-Keyed Window （1）KeyedWindow 上游数据集如果是KeyedStream类型，即使用了keyBy(...)，则调用DataStreamAPI的window()方法，数据会根据Key在不同的Task实例中并行分别计算，最后得出针对每个Key统计的结果。程序调用流程如下： stream ...

Flink 窗口 #

CarloPan的博客

05-18

251

https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.13/zh/docs/dev/datastream/operators/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，而第二个片段指的是非键控流。正如人们所看到的，

Flink 的Window 操作（基于flink 1.3描述）

weixin_33958585的博客

09-25

346

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(…)...

Flink之实时统计热门商品的TopN

小东升职记

06-16

842

文章目录一、需求说明 1、以案例驱动理解二、技术点三、代码实现（一） 1、调用底层的Process（可做类似map的操作），将Json字符串解析成MyBehavior对象 2、提取EventTime,转换成Timestamp格式,生成WaterMark 3、按照指定事件分组 4、把分好组的数据，划分窗口：假设窗口总长10分钟，步长1分钟滑动一次 5、窗口内的数据进...

Flink窗口机制详解

qq_43523503的博客

03-18

3745

Flink的窗口机制 6.1.1 窗口概述窗口window是用来处理无限数据集的有限块。窗口就是把流切成了有限大小的多个存储桶bucket 流处理应用中，数据是连续不断的，因此我们不能等所有的数据来了才开始处理，当然也可以来一条数据，处理一条数据，但是有时候我们需要做一些聚合类的处理，例如：在过去的一分钟内有多少用户点击了网页。这种情况下，就适合定义一个窗口，用来收集最近一分钟内的数据，并对这个窗口的数据进行计算。 6.1.2 窗口分类基于时间的窗口（时间驱动）基于元素的窗口（数据驱动） ke

flink timestamp和watermark II Part

jz1993的博客

08-23

845

如果您正在构建实时流式应用程序, 则事件时间处理（Event Time processing）是您迟早要使用的功能之一。由于在大多数实际用例中消息到达了顺序, 因此您所构建的系统应该有某种方式来理解消息可能会迟到并相应地处理它们的事实。在这个博客文章中, 我们将了解为什么需要事件时间处理以及如何在 ApacheFlink 中启用它。 EventTime 是在现实世界中发生事件的时间, Proce...

【Flink】Flink 1.13版本升级到Flink 2.0.0版本

最新发布

07-30

升级 Apache Flink 从 1.13 到 2.0.0 是一个重要的版本更新，涉及许多新特性、API 变化以及潜在的不兼容性。以下是升级的主要步骤和注意事项： ### 升级步骤 1. **备份现有环境和配置文件** 在升级之前，确保对当前 Flink 集群的配置、作业 JAR 包和状态快照进行完整备份。这包括 `flink-conf.yaml`、`log4j.properties` 等核心配置文件，以及用户自定义的配置。 2. **检查 Flink 2.0.0 的兼容性要求** - Flink 2.0.0 引入了模块化架构，许多核心组件（如状态后端、检查点机制）被重构为插件化模块。 - 检查当前作业是否依赖已移除或重构的 API，例如 `CheckpointedFunction`、`CheckpointListener` 接口的变更。 - 确保使用的状态后端与 Flink 2.0 兼容，例如 RocksDB 状态后端的版本是否适配。 3. **更新依赖库和插件** - 更新所有第三方连接器（如 Kafka、Hive、JDBC）到与 Flink 2.0.0 兼容的版本。 - 使用新的 `flink-dist` 包和插件目录结构，确保所有依赖 JAR 包放置在 `plugins/` 目录下。 4. **迁移配置文件** - Flink 2.0 的配置项结构可能发生变化，例如 `state.backend` 已被替换为 `state.backend.type`。 - 检查 `high-availability.storageDir`、`state.checkpoints.dir` 和 `state.savepoints.dir` 是否正确指向新的存储路径。 5. **测试作业在新版本下的行为** - 在测试环境中部署并运行原有作业，验证其行为是否与 Flink 1.13 一致。 - 使用 Savepoint 进行状态迁移测试，确保从 Flink 1.13 的 Savepoint 能够在 Flink 2.0 中恢复。 6. **升级集群并滚动重启** - 使用滚动升级策略逐步替换 Flink 1.13 的二进制文件为 2.0.0 版本。 - 确保 ZooKeeper 或 Kubernetes 等高可用组件配置正确。 ### 注意事项 - **API 变化**：Flink 2.0 引入了许多 API 的变化，尤其是状态管理、窗口操作和连接器接口，需检查用户代码是否受到影响。 - **状态兼容性**：Flink 2.0 的状态序列化机制有所改进，建议在升级前进行 Savepoint 并测试状态恢复。 - **模块化架构**：Flink 2.0 的模块化设计要求用户将特定功能的插件放入 `plugins/` 目录，否则可能导致运行时错误。 - **依赖冲突**：升级后需检查用户作业 JAR 包与 Flink 2.0 的依赖是否冲突，特别是 Guava、Netty 等库。 - **性能调优**：Flink 2.0 的新特性（如动态资源管理、新的调度器）可能需要重新调优作业性能参数。 ### 示例：检查状态后端配置变化 ```yaml # Flink 1.13 的状态后端配置 state.backend: filesystem state.checkpoints.dir: file:///checkpoints/ state.savepoints.dir: file:///savepoints/ # Flink 2.0 的状态后端配置 state.backend.type: filesystem state.checkpoints.dir: file:///checkpoints/ state.savepoints.dir: file:///savepoints/ ``` ### 示例：使用 Savepoint 进行状态迁移 ```bash # 在 Flink 1.13 中触发 Savepoint bin/flink savepoint <jobId> file:///savepoints/ # 在 Flink 2.0 中从 Savepoint 恢复 bin/flink run -s file:///savepoints/savepoint-<hash> -d job.jar ``` ---