窗口的触发器定义了窗口是何时被触发并同时决定触发行为(对窗口进行清理或者计算)。触发器确定窗口(由窗口分配程序形成)何时准备由窗口函数处理。每个WindowAssigner都带有一个默认触发器。 注意:窗口的触发在内部是设置定时器来实现的。
1、StreamExecGroupWindowAggregate#createWindowOperator()创建算子
触发器决定窗口(由窗口分配器形成)何时可以由窗口函数处理。每个WindowAssigner都有一个默认的触发器。如果默认触发器不满足您的需求,您可以使用trigger(…)指定一个自定义触发器。
Flink 中可以使用一套 API 完成对有界数据集以及无界数据的统一处理,而无界数据集的处理一般会伴随着对某些固定时间间隔的数据聚合处理。比如:每五分钟统计一次系统活跃用户、每十秒更新热搜榜单等等
对数据流执行keyBy()操作后,再调用window()方法,就会返回WindowedStream,表示分区后又加窗的数据流。如果数据流没有经过分区,直接调用window()方法则会返回AllWindowedStream。
在流处理应用中,数据是连续不断的,因此我们不可能等到所有数据都到了才开始处理。当然我们可以每来一个消息就处理一次,但是有时我们需要做一些聚合类的处理,例如:在过去的1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内的数据,并对这个窗口内的数据进行计算。
短窗口的计算由于其窗口期较短,那么很快就能获取到结果,但是对于长窗口来说窗口时间比较长,如果等窗口期结束才能看到结果,那么这份数据就不具备实时性,大多数情况我们希望能够看到一个长窗口的结果不断变动的情况,对此Flink提供了ContinuousEventTimeTrigger连续事件时间触发器与ContinuousProcessingTimeTrigger连续处理时间触发器,指定一个固定时间间隔interval,不需要等到窗口结束才能获取结果,能够在固定的interval获取到窗口的中间结果。
触发器(Trigger)决定了窗口(请参阅窗口概述)博文)什么时候使用窗口函数处理窗口内元素。每个窗口分配器都带有一个默认的触发器。如果默认触发器不能满足你的要求,可以使用 trigger(...) 指定自定义的触发器。
Flink 的算子函数和spark的大致一样,但是由于其是流处理的模式,所有还要有需要加强理解的地方
在flink中窗口划分可以基于时间、基于数量,我们这里所涉及到的窗口是针对时间类型窗口:processing-time window与event-time window,时间系统在时间窗口应用主要用来注册窗口触发时间点,来决定窗口什么时候开始执行窗口函数。接下来从源码的角度分析窗口是如何使用时间系统的。
作者:黄龙,腾讯 CSIG 高级工程师 Flink Watermark 前言 Flink 水印机制,简而言之,就是在 Flink 使用 Event Time 的情况下,窗口处理事件乱序和事件延迟的一种设计方案。本文从基本的概念入手,来看下 Flink 水印机制的原理和使用方式。 Flink 在流应⽤程序中三种 Time 概念 Time 类型备注Processing Time事件被机器处理的系统时间,提供最好的性能和最低的延迟。分支式异步环境下,容易受到事件到达系统的速度,事件在系统内操作流动速度以及中断的影
Flink 水印机制,简而言之,就是在 Flink 使用 Event Time 的情况下,窗口处理事件乱序和事件延迟的一种设计方案。本文从基本的概念入手,来看下 Flink 水印机制的原理和使用方式。
我们经常需要在一个时间窗口维度上对数据进行聚合,窗口是流处理应用中经常需要解决的问题。Flink的窗口算子为我们提供了方便易用的API,我们可以将数据流切分成一个个窗口,对窗口内的数据进行处理。本文将介绍如何在Flink上进行窗口的计算。
我们经常需要在一个时间窗口维度上对数据进行聚合,窗口是流处理应用中经常需要解决的问题。Flink的窗口算子为我们提供了方便易用的API,我们可以将数据流切分成一个个窗口,对窗口内的数据进行处理
Flink 的 window 有两个基本款,TimeWindow 和 CountWindow。 TimeWindow 是到时间就触发窗口,CountWindow 是到数量就触发。
ctx.timerService().registerEventTimeTimer(timeStamp) 就是定义一个事件触发器,触发的时间是 timeStamp | 到达该时间则调用
Dataflow模型(或者说Beam模型)旨在建立一套准确可靠的关于流处理的解决方案。在Dataflow模型提出以前,流处理常被认为是一种不可靠但低延迟的处理方式,需要配合类似于MapReduce的准确但高延迟的批处理框架才能得到一个可靠的结果,这就是著名的Lambda架构。这种架构给应用带来了很多的麻烦,例如引入多套组件导致系统的复杂性、可维护性提高。因此Lambda架构遭到很多开发者的炮轰,并试图设计一套统一批流的架构减少这种复杂性。Spark 1.X的Mirco-Batch模型就尝试从批处理的角度处理流数据,将不间断的流数据切分为一个个微小的批处理块,从而可以使用批处理的transform操作处理数据。还有Jay提出的Kappa架构,使用类似于Kafka的日志型消息存储作为中间件,从流处理的角度处理批处理。在工程师的不断努力和尝试下,Dataflow模型孕育而生。
Window 可以说是 Flink 中必不可少的 operator 之一,在很多场合都有很非凡的表现。今天呢,我们就一起来看一下 window 是如何实现的。
首先,我们会学习如何定义时间属性,时间戳和水位线。然后我们将会学习底层操作process function,它可以让我们访问时间戳和水位线,以及注册定时器事件。接下来,我们将会使用Flink的window API,它提供了通常使用的各种窗口类型的内置实现。我们将会学到如何进行用户自定义窗口操作符,以及窗口的核心功能:assigners(分配器)、triggers(触发器)和evictors(清理器)。最后,我们将讨论如何基于时间来做流的联结查询,以及处理迟到事件的策略。
在流处理应用中,数据是连续不断的,有时我们需要做一些聚合类的处理,例如:在过去的1分钟内有多少用户点击了我们的网页。
本文将通过源码分析,带领大家熟悉Flink Watermark 之传播过程,顺便也可以对Flink整体逻辑有一个大致把握。
flink-streaming-java_2.11-1.7.0-sources.jar!/org/apache/flink/streaming/api/windowing/triggers/Trigger.java
欢迎回来!如果你错过了我之前的博文:Streaming 101:批处理之外的流式世界第一部分,我强烈建议你先花时间阅读这篇文章。在这篇文章介绍的内容是下面介绍内容的基础,并且当你阅读这篇文章时,我假设你已经熟悉第一篇文章中介绍的术语和概念了(有些东西在这篇文章不会详细介绍)。现在我们进入正题。先简要回顾一下,上篇文章我主要关注的三个方面:
此文选自Google大神Tyler Akidau的另一篇文章:Streaming 102: The world beyond batch
此文选自Google大神Tyler Akidau的另一篇文章:Streaming 102: The world beyond batch
Timer(定时器)是Flink Streaming API提供的用于感知并利用处理时间/事件时间变化的机制。官网上给出的描述如下:
Flink 的窗口功能非常强大,因为要支持各种各样的窗口,像滑动窗口和滚动窗口这样的对齐窗口,像会话窗口这样的非对齐窗口,复杂度也会比较高。其中在超长滑动窗口的性能上也不尽如人意。这篇文章首先会阐述为什么在超长滑动窗口下 Flink 的性能会降级的很严重,以及在有赞我们是如何解决这个问题的。此外,在优化中并没有去兼顾 Evictor 的逻辑,因为在业务中并没有相应的需求。
Windows(窗口)是处理无限数据流的核心。窗口将流分解成有限大小的”桶”,在上面我们可以进行计算。本文将重点介绍 Flink 中的窗口,以及常见的窗口类型。
前段时间详细地阅读了 《Apache Flink的流处理》 这本书,作者是 Fabian Hueske&Vasiliki Kalavri,国内崔星灿翻译的,这本书非常详细、全面得介绍了Flink流处理,并且以气象数据的例子讲解其中的使用,我把其中一些比较重要的句子做了比较,并且分享给大家。有一些我不是很理解,需要以后慢慢去消化,我就不做详细的展开。
Window 是处理无限流的核心。Flink 认为 Batch 是 Streaming 的一个特例,所以 Flink 底层的引擎是一个流式引擎,在上面实现了流处理和批处理。
1)Tumble Count Window:累积固定个数的元素就视为一个窗口,该类型的窗口无法像时间窗口一样事先切分好。
在Streaming 101中,作者引入了窗口和时间的概念,在本文中,作者为了解决流处理系统无法精确的处理结果的问题,提出了下面三个概念:
与翻滚窗口(Tumbling Window)和滑动窗口(Sliding Window)相比,会话窗口(Session Window)不重叠并且没有固定的开始和结束时间。
前面,我们已经学过了 一文搞懂 Flink 处理 Barrier 全过程,今天我们一起来看一下 flink 是如何处理水印的,以 Flink 消费 kafka 为例
窗口是处理无限流的核心。窗口拆分将流拆为有限数量数据的bucket,这样就可以应用计算。
我们现在从讨论编程模型和 API 转向实现它们的系统。模型和 API 允许用户描述他们想要计算的内容。在规模上准确地运行计算需要一个系统——通常是一个分布式系统。
Flink对于流处理架构的意义十分重要,Kafka让消息具有了持久化的能力,而处理数据,甚至穿越时间的能力都要靠Flink来完成。
在Streaming-大数据的未来一文中我们知道,对于流式处理最重要的两件事,正确性,时间推理工具。而Flink对两者都有非常好的支持。
上一篇幅中对processing Time的整个注册流程与调用流程做了整体分析,并且分析了Flink中时间系统管理涉及的核心类,此篇幅将会介绍Event Time如何注册定时、定时如何触发。
在设计上 Flink 认为数据是流式的,批处理只是流处理的特例。同时对数据分为有界数据和无界数据。
GitHub源码(https://github.com/echo9509/flink-learning)
在大多数场景下,我们需要统计的数据流都是无界的,因此我们无法等待整个数据流终止后才进行统计。通常情况下,我们只需要对某个时间范围或者数量范围内的数据进行统计分析:如每隔五分钟统计一次过去一小时内所有商品的点击量;或者每发生1000次点击后,都去统计一下每个商品点击率的占比。在 Flink 中,我们使用窗口 (Window) 来实现这类功能。按照统计维度的不同,Flink 中的窗口可以分为 时间窗口 (Time Windows) 和 计数窗口 (Count Windows) 。
Flink的窗口机制是其底层核心之一,也是高效流处理的关键。Flink窗口分配的基类是WindowAssigner抽象类,下面的类图示出了Flink能够提供的所有窗口类型。
数据库中除了需要定时完成一些任务外,有时我们也想在某些表数据变化时自动执行些操作,这就要用到触发器了
《Streaming Systems》第四章相较于前三个章节更为复杂,倘若不是作者给出了大量的动图,恐怕大部分读者都会晕乎乎的了吧(所以强烈建议这一章观看Safari上的动图或者是Streaming 102)。
当使用事件时间窗口时,可能会出现元素到达晚的情况,也就是说,Flink用来跟踪事件时间进程的watermark已经超过了元素所属窗口的结束时间戳。有关Flink如何处理事件时间的详细讨论,请参阅event time ,特别是late elements元素。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云