Flink组件三：window

最新推荐文章于 2025-09-25 13:33:44 发布
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本文深入探讨了流处理中窗口的概念，包括计数窗口、时间窗口和自定义窗口的使用。详细解析了增量聚合与全量聚合的区别，以及如何通过reduce、aggregate、apply和process等方法进行数据聚合计算。

3.Window

CountWindow TimeWindow
滚动窗口、滑动窗口、会话session窗口
在这里插入图片描述

3.1window的类型

3.1.1.countWindow使用

在这里插入图片描述

3.2.timeWindow使用

在这里插入图片描述

3.3.自定义window

在这里插入图片描述

3.2.window聚合

3.2.1.增量聚合

窗口中每进入一条数据，就进行一次计算
reduce(reduceFunction)
aggregate(aggregateFunction)
sum(),min(),max()
在这里插入图片描述
reduce：
在这里插入图片描述
aggregate

3.2.2.全量聚合

等属于窗口的数据到齐，才开始进行聚合计算【可以实现对窗口内的数据进行排序等需求】
apply(windowFunction)
process(processWindowFunction)
processWindowFunction比windowFunction提供了更多的上下文信息。
在这里插入图片描述
apply:
在这里插入图片描述
process:
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

flink的Window操作
07-05 294
已迁移。
从 Spark 离线数仓到 Flink 实时数仓：实战指南
大模型大数据攻城狮的专栏
07-04 1176
咱先唠唠为啥要搞这个转变。在数据处理这旮旯，离线数仓和实时数仓那可太不一样了。离线数仓就像老牛拉车，处理数据得等一阵子，适合那种对时效要求不高，但得深挖数据找规律的事儿。比如说，你想分析历史数据，看看趋势啥的，离线数仓就挺管用。可实时数仓就不一样了，它就像火箭，数据一来立马就能处理，能给你实时的分析结果。要是你需要快速响应数据变化，比如搞个实时监控、实时推荐啥的，实时数仓就贼好使。反正就是，各有各的好，得看你具体干啥用。（一）数据处理架构。
flink window
jz1993的博客
08-23 669
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Flink中 Window解析
lifallen的博客
09-22 1308
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flink的window
xwcj3的博客
08-03 287
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Flink Window
a805814077的博客
08-17 679
Flink window知识点总结
flink_DataStream:利用DataStream处理流数据
04-20
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Flink四大核心组件：State、Checkpoint、Window、Time
会流泪de鱼的博客
03-25 3017
Flink四大核心组件： 1.state 1.1.状态管理： flink有两种状态：keyedState和operatorState state keyedState operatorState 支持的算子 keyedState只能用在keyedStream的算子中每个key对应一个state 可以用于所有算子常用于source,例如：FlinkKafkaConsumer ke...
大数据领域Flink入门指南：快速上手必备技巧
AI天才研究院
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在数据驱动的时代，实时决策能力已成为企业竞争力的关键差异化因素。Apache Flink作为新一代流处理引擎，彻底改变了我们处理和分析数据的方式。本指南深入解析Flink的核心架构、理论基础和实践应用，从基础概念到高级优化，为读者提供全面的技术蓝图。我们将系统探讨Flink的状态管理机制、时间语义、分布式协调协议等核心技术，并通过丰富的代码示例和架构 diagrams，展示如何构建高效、可靠的流处理应用。
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09-25 1070
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Flink的Window
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12-03 353
Flink的Window操作 Flink认为Batch是Streaming的一个特例，所以Flink底层引擎是一个流式处理引擎，而Window就是Streaming和Batch链接的桥梁。 Window的概念：在流式处理应用中，数据是连续不断的，我们不可能等到所有数据都到了之后再去处理，但是有时根据业务的需求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的数据，并对这个窗口内的数据进行计算。 Window的类型： 时间窗口
Flink-Window
文天大人
09-25 595
怀念二抱三抱
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qq_43118086的博客
08-25 286
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