无限流处理：输入数据没有尽头；数据处理从当前或者过去的某一个时间 点开始，持续不停地进行 另一种处理形式叫作有限流处理，即从某一个时间点开始处理数据，然后在另一个时间点结束。...这两个 API 都是批处理和流处理统一的 API，这意味着在无边界的实时数据流和有边界的历史记录数据流上，关系型 API 会以相同的语义执行查询，并产生相同的结果。...TeraSort 本质上是分布式排序问题，它由以下几个阶 段组成： (1) 读取阶段：从 HDFS 文件中读取数据分区； (2) 本地排序阶段：对上述分区进行部分排序； (3) 混洗阶段：将数据按照 key...产生以上结果的总体原因是，Flink 的执行过程是基于流的，这意味着各个处理阶段有更多的重叠，并且混洗操作是流水线式的，因此磁盘访问操作更少。...值得一提的是，性能测试结果中的原始数值可能会因集群设置、配置和软件版本而异。 因此，Flink 可以用同一个数据处理框架来处理无限数据流和有限数据流，并且不会牺牲性能。
我们将简要介绍这些优化的结果以及Flink在吞吐量和延迟之间的权衡。 本系列中的未来博客文章将详细介绍监控和指标，调整参数和常见的反模式。...逻辑视图 Flink的网络堆栈在相互通信时为子任务提供以下逻辑视图，例如在keyBy（）要求的网络混洗期间。 ?...这降低了每个记录的成本并导致更高的吞吐量。...（） 物理运输 为了理解物理数据连接，请回想一下，在Flink中，不同的任务可以通过插槽共享组共享相同的插槽。...TaskManagers还可以提供多个插槽，以允许将同一任务的多个子任务安排到同一个TaskManager上。 未完待续
默认情况下（如果所有运算符具有相同的并行性且没有特殊的调度限制），则每个计算机上都会运行流式作业的所有运算符。...机器视角 - TaskManager n keyBy是上图中的一个单独的运算符，因此计算资源需求更容易。 实际上，keyBy是一个API构造，并转换为Kafka源和窗口运算符之间连接的配置属性。...The Kafka source calculation 混洗和分区 接下来，您需要确保具有相同key的所有事件（在本例中为userId）最终位于同一台计算机上。...混洗计算 Window Emit and Kafka Sink 接下来要问的问题是窗口操作员发出多少数据并将其发送到Kafka接收器。 它是67MB / s，让我们解释一下我们是如何达到这个数字的。...由于每个TaskManager上都运行一个Kafka接收器（窗口运算符旁边），并且没有进一步的重新分区，这是从Flink发送到Kafka的数据量。 ?
2 Keyed Streams keyBy() 有时需要对数据流按照某个字段进行分组，每个事件会根据该字段相同的值汇总到一起。比如，希望查找相同出发位置的路线。...通过对startCell进行分组，这种方式的分组可能会由于编译器而丢失字段的类型信息，因此Flink也支持把字段包装成Tuple，基于元素位置进行分组。...flink在上下文中为每个key保存了一个状态值，只有当值为null时，说明这个key之前没有出现过，然后将其更新为true。当flink调用open时，状态是空的。...因此，当使用单个事件的valuestate时，要理解它背后其实不是一个值，而是每个key都对应一个状态值，并且分布式的存储在集群中的各个节点进程上。...()) .print(); env.execute(); } 两个流可以通过key的方式连接，keyby用来分组数据，这样保证相同类型的数据可以进入到相同的实例中。
如果你在IDEA里运行main方法，Flink创建的是本地执行环境 如果你把程序打成jar包，提交到Flink集群上执行，Flink创建的是集群执行环境 创建执行环境很简单，就一句话： ExecutionEnvironment...如果是跑批处理，一般是从txt，csv，hdfs上读取数据。 还记得一开始说的Flink自我介绍数据流上的有状态计算这句话吗？ 我认为很有必要先理解下什么是流？ 4.1 什么是流？...4.1.1 无界流 例如温度传感器，它把采集的温度数据不停的推送到后台给Flink计算，如果触发某个规则，则报警。 无界流有定义流的开始，但没有定义流的结束。它们会无休止地产生数据。...，创建主题不要写localhost，这里用hostname: com.pigg 否则你本机的Flink任务读取不到localhost的Kafka消息，而导致错误 1.创建主题 kafka-topics.sh...> sum = wordAndOne.keyBy(0).sum(1); 上面例子是在元组类型上keyBy，所以传的是数字，如果是POJO类型，可以传入字段名
1、按键分区（keyBy） 对于Flink而言，DataStream是没有直接进行聚合的API的。因为我们对海量数据做聚合肯定要进行分区并行处理，这样才能提高效率。...所以在Flink中，要做聚合，需要先进行分区；这个操作就是通过keyBy来完成的。...例如 Top N 问题 keyBy是聚合前必须要用到的一个算子（如果没有keyBy，那数据仍以一条流的方式聚集在一起）。...Flink为我们内置实现了一些最基本、最简单的聚合API，主要有以下几种： · sum()：在输入流上，对指定的字段做叠加求和的操作。 · min()：在输入流上，对指定的字段求最小值。...不同的是，min()只计算指定字段的最小值，其他字段会保留最 初第一个数据的值；而minBy()则会返回包含字段最小值的整条数据。 ·maxBy()：与max()类似，在输入流上针对指定字段求最大值。
在 Flink 的视角里，一切数据都可以认为是流，流数据是无界流，而批数据则是有界流 无界流Unbounded Streams 无界流有定义流的开始，但没有定义流的结束。它们会无休止地产生数据。...所以我们也可以认为Flink的Task也是根据宽依赖拆分的（尽管Flink中并没有宽依赖的概念），这样会更好理解 如下图： Operator Chain（算子链) 在Flink中，为了分布式执行，Flink...KeyBy DataStream → KeyedStream 根据数据流中指定的字段来分区，相同指定字段值的数据一定是在同一个分区中，内部分区使用的是HashPartitioner。...需要注意的是，此示例只是为了演示 Global Partition 的工作原理，实际上并不推荐在负载均衡很重要的应用场景中使用这种分区策略，因为它可能导致严重的性能问题。...注意：以上代码中的forward调用实际上并没有改变任何分区策略，因为forward是默认分区策略。这里添加forward调用主要是为了说明其存在和使用方法。
许多日常问题都会导致反压，例如，垃圾回收停顿可能会导致流入的数据快速堆积，或遇到大促、秒杀活动导致流量陡增。反压如果不能得到正确的处理，可能会导致资源耗尽甚至系统崩溃。...Flink 通过对运行中的任务进行采样来确定其反压，如果一个 Task 因为反压导致处理速度降低了，那么它肯定会卡在向 LocalBufferPool 申请内存块上。...**注意：**Flink是实时流处理，如果keyby之后的聚合操作存在数据倾斜，且没有开窗口的情况下，简单的认为使用两阶段聚合，是不能解决问题的。...= 0,说明改变了并行度， // ListState 中的数据会被均匀分发到新的 subtask中 // 所以单个 subtask 恢复的状态中可能包含两个相同的 app 的数据...当TopN的输入是更新流时（例如经过了AGG/JOIN计算），TopN有2种算法，性能从高到低分别是：UpdateFastRank 和RetractRank。算法名字会显示在拓扑图的节点名字上。
Flink程序可以在各种环境中运行，独立运行或嵌入其他程序中。执行可以在本地JVM中执行，也可以在许多计算机的集群上执行。...程序是在本地执行还是在集群上执行取决于执行环境的类型 延迟执行使我们可以构建Flink作为一个整体计划单元执行的复杂程序，进行内部的优化。 5 指定keys 上述程序中的这些数据如何确定呢？...最简单的情况是在元组的一个或多个字段上对元组进行分组： val input: DataStream[(Int, String, Long)] = // [...] val keyed = input.keyBy...(0) 元组在第一个字段（整数类型）上分组。...这意味着在运行时，对象的实例不再知道其泛型类型。例如，DataStream 和DataStream 的实例于JVM看起来相同。 Flink在准备执行程序时（当调用程序的主要方法时）需要类型信息。
当第一个元素包含了一个12:00的事件时间进来时，Flink会创建一个12:00 到 12:05 的窗口；在水位到 12:06 的时候，会销毁这个窗口。 每个窗口都会绑定一个触发器和一个执行函数。...后，相同的 key 会被划分到不同的流里面，每个流可以被一个单独的 task 处理。如果 不使用 keyBy ，所有数据会被划分到一个窗口里，只有一个task处理，并行度是1..... // 这里的 key selector，如果是元组的化，可以使用_._1，如果是case class 可以使用字段名来指定 input .keyBy() // 指定了一个...() 在例子3中，TumblingEventTimeWindows.of 指定了第二个参数 offset，它的作用是改变窗口的时间...下一次会单独写一篇文章来讨论，如何使用flink 的 session window 来实现这个问题 4、Global Windows 全局 window 把所有相同 key 的数据，放到一个 window
本文涉及的完整的代码在github上：https://github.com/luweizheng/flink-tutorials keyBy 绝大多数情况，我们要根据事件的某种属性或数据的某个字段进行分组...KeyedStream是一种特殊的DataStream，事实上，KeyedStream继承了DataStream，DataStream的各元素随机分布在各Task Slot中，KeyedStream的各元素按照...我们需要向keyBy算子传递一个参数，以告知Flink以什么字段作为Key进行分组。...sum算子的功能对该字段进行加和，并将结果保存在该字段上。min操作无法确定其他字段的数值。...= tupleStream.keyBy(0).sum(1).print() max算子对该字段求最大值，并将结果保存在该字段上。
许多日常问题都会导致反压，例如，垃圾回收停顿可能会导致流入的数据快速堆积，或遇到大促、秒杀活动导致流量陡增。反压如果不能得到正确的处理，可能会导致资源耗尽甚至系统崩溃。...注意：Flink是实时流处理，如果keyby之后的聚合操作存在数据倾斜，且没有开窗口的情况下，简单的使用两阶段聚合，是不能解决问题的。...= 0,说明改变了并行度， // ListState 中的数据会被均匀分发到新的 subtask中 // 所以单个 subtask 恢复的状态中可能包含两个相同的 app 的数据...当TopN的输入是更新流时（例如经过了AGG/JOIN计算），TopN有2种算法，性能从高到低分别是：UpdateFastRank 和RetractRank。算法名字会显示在拓扑图的节点名字上。 ...22.7.3 慎用正则函数（REGEXP） 正则表达式是非常耗时的操作，对比加减乘除通常有百倍的性能开销，而且正则表达式在某些极端情况下可能会进入无限循环，导致作业阻塞。建议使用LIKE。
当执行由执行环境上的execute()调用显式触发时，这些操作实际上被执行。程序是在本地还是在集群上执行取决于执行环境的类型。 懒执行可以让你构建Flink执行的复杂的程序，并视其为整体计划单元。...四，Specifying Keys 一些转换（join，coGroup，keyBy，groupBy）要求在一组元素上定义一个键。...遵循Java Bean规则的类通常运行良好。 没有标识为POJO类型的所有类（参见上面的POJO要求）由Flink作为一般类类型处理。...例如，DataStream 和DataStream 的实例对于jvm来说是相同的。 Flink在准备执行程序时（当调用程序的main 方法时）需要类型信息。...因此，您可以在job的不同操作算子中使用相同的累加器。Flink将内部合并所有具有相同名称的累加器。 关于累加器和迭代的注释：目前，累积器的结果仅在总体作业结束后才可用。
Flink程序可以在各种环境中运行，独立运行或嵌入其他程序中。执行可以在本地JVM中执行，也可以在许多计算机的集群上执行。...程序是在本地执行还是在集群上执行取决于执行环境的类型 延迟执行使我们可以构建Flink作为一个整体计划单元执行的复杂程序，进行内部的优化。...最简单的情况是在元组的一个或多个字段上对元组进行分组： val input: DataStream[(Int, String, Long)] = // [...] val keyed = input.keyBy...(0) 元组在第一个字段（整数类型）上分组。...它必须有一个没有参数的公共构造函数（默认构造函数）。
所以在 Flink 中，要做聚合，需要先进行分区；这个操作就是通过 keyBy 来完成的。 keyBy 是聚合前必须要用到的一个算子。...Flink 为我们内置实现了一些最基本、最简单的聚合 API，主要有以下几种： sum()：在输入流上，对指定的字段做叠加求和的操作。 min()：在输入流上，对指定的字段求最小值。...max()：在输入流上，对指定的字段求最大值。 minBy()：与 min()类似，在输入流上针对指定字段求最小值。...不同的是，min()只计算指定字段的最小值，其他字段会保留最初第一个数据的值；而 minBy()则会返回包含字段最小值的整条数据。...在调用时，方法需要传入两个参数，第一个是自定义分区器（Partitioner）对象，第二个是应用分区器的字段，它的指定方式与 keyBy 指定 key 基本一样：可以通过字段名称指定，也可以通过字段位置索引来指定
或 DataSet 数据集转换成对应的 KeyedStream 或 GroupedDataSet，主要目的是将相同的 key 值的数据路由到相同的 pipeline 中，然后进行下一步的计算操作。...需要注意的是，Flink 并不是真正意义上的 转换成 key - value 操作，而是一种虚拟 key。 有两种指定方式 a....根据字段位置指定 上一段示例代码 流式计算的 keyBy env.fromElements(("a",1),("a",3),("b",2),("c",3)) // 根据第一个字段重新分区，然后对第二个字段进行求和计算...同时 Flink 在系统中定义了大量的 Connector，方便用户和外部系统交互，用户可以直接调用 addSink() 添加输出系统定义的 DataSink 类算子。...到了这儿，Flink 程序结构部分基本讲完了，来温习一下一个完整的Flink程序是哪些部分组成的： 1、执行环境，ExecutionEnvironment 2、初始化数据 3、数据转换操作 4、（可选）
基于KeyedStream进行窗口操作时，窗口计算会在多个并行子任务上同时执行。相同key的数据会被发送到同一个并行子任务，而窗口操作会基于每个key进行单独的处理。...所以可以认为，每个key上都定义了一组窗口，各自独立地进行统计计算。 非按键分区（Non-Keyed Windows）如果没有进行keyBy，那么原始的DataStream就不会分成多条逻辑流。...Flink关联维表实战 在Flink实际开发过程中，可能会遇到source 进来的数据，需要连接数据库里面的字段，再做后面的处理，比如，想要通过id获取对应的地区名字，这时候需要通过id查询地区维度表，...3.查询和过滤 在Table对象上使用select操作符查询需要获取的指定字段，也可以使用filter或where方法过滤字段和检索条件，将需要的数据检索出来。...宽松邻近：在宽松邻近条件下，会忽略没有成功匹配模式条件，并不会像严格邻近要求得那么高，可以简单理解为OR的逻辑关系。
一、什么是 parallelism（并行度） parallelism 在 Flink 中表示每个算子的并行度。...，如果算子没有单独覆盖的话，那就是默认是这个全局的并行度了 3....实际上，一个 slot 可以跑同一个job里面，不同算子的不同子任务。 我们拿 Flink 官网的几张图来解释一下 ? 如上这张图，2 个 TaskManager，6 个 slot。...sink 的并行度 是 1，跑在 1 个 slot 中。 这其中有个疑问是，为啥 source/map 要和 keyBy 算子分开，他们不能是一个任务链吗？...答案是否定的，因为 keyBy 相当于是分区，得把数据分到不同的算子上，当然不能在一个任务链里面了。
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