GitHub源码(https://github.com/echo9509/flink-learning)
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
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。
Apache Flink(以下简称 Flink) 是一个天然支持无限流数据处理的分布式计算框架,在 Flink 中 Window 可以将无限流切分成有限流,是处理有限流的核心组件,现在 Flink 中 Window 可以是时间驱动的(Time Window),也可以是数据驱动的(Count Window)。
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。
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。
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
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。
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。
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。
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) 。
数据分析场景见证了批处理到流处理的演变过程。尽管批处理可以作为流处理的一种特殊情况来处理,但分析永无止境的流数据通常需要转变一种思维方式,并使用它自己的专门术语,例如,窗口、At-Least-Once 或者 Exactly-Once 处理语义。
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
批处理经常要解决的问题是将两个数据源做关联Join操作。比如,很多手机APP都有一个用户数据源User,同时APP会记录用户的行为,我们称之为Behavior,两个表按照userId来进行Join。在流处理场景下,Flink也支持了Join,只不过Flink是在一个时间窗口上来进行两个表的Join。
流式计算是大数据计算的痛点,第1代实时计算引擎Storm对Exactly Once 语义和窗口支持较弱,使用的场景有限且无法支持高吞吐计算;Spark Streaming 采用“微批处理”模拟流计算,在窗口设置很小的场景中有性能瓶颈,Spark 本身也在尝试连续执行模式(Continuous Processing),但进展缓慢。
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。
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。
Flink的窗口模型允许在指定WindowAssigner和Trigger之外指定一个可选的驱逐器。这可以通过使用evictor(…)方法来完成(见本文开头)。驱逐器能够在触发器触发后以及在应用窗口函数之前和/或之后从窗口中删除元素。
flink-streaming-java_2.11-1.7.0-sources.jar!/org/apache/flink/streaming/api/datastream/WindowedStream.java
flink-streaming-java_2.11-1.7.0-sources.jar!/org/apache/flink/streaming/api/datastream/DataStream.java
在flink streaming 处理中窗口是比较常见的操作, 例如窗口sum、max、min等,窗口构建主要包含:Assigner、Trigger、Function、Evictor, Assigner: 窗口分配器, 当有一个元素到达判断窗口属于哪一个窗口,对于滚动窗口分配给一个窗口, 对于滑动窗口可能会分配给多个窗口; Trigger: 窗口触发器, 决定什么时候触发窗口操作; Function: 窗口函数, 对窗口中数据执行的操作; Evictor: 窗口驱逐器, 并不常用,在Function 前后可以做一些额外的数据 处理工作。其整体工作流程就是:Assigner决定数据所属的窗口, 当满足一定条件Trigger触发窗口执行窗口Function, 在Function前后可以执行一些Evictor操作。
本文主要研究一下flink DataStream的window coGroup操作
除了 WindowAssigner 和 Trigger 之外,Flink 的窗口模型还允许指定一个可选的 Evictor。Evictor 提供了在使用 WindowFunction 之前或者之后从窗口中删除元素的能力。为此,Evictor 接口提供了两个方法:
当 Flink 集群启动后,⾸先会启动⼀个 JobManger 和⼀个或多个的 TaskManager。由 Client 提交任务给 JobManager,JobManager 再调度任务到各个 TaskManager 去执⾏,然后 TaskManager 将⼼跳和统计信息汇报给 JobManager。TaskManager 之间以流的形式进⾏数据的传输。上述三者均为独⽴的 JVM 进程。
Flink基本分有3种window类型:CountWindow,TimeWindow和SessionWindow。 其中,CountWindow和TimeWindow还有滑动与滚动区分。
1. 起因 在我们使用 evictor 算子的时候,官网有这样的一句话: Flink provides no guarantees about the order of the elements within a window. This implies that although an evictor may remove elements from the beginning of the window, these are not necessarily the ones that arrive
Apache Flink是一个面向分布式数据流处理和批量数据处理的开源计算平台,它能够基于同一个Flink运行时,提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能。
flink-streaming-java_2.11-1.7.0-sources.jar!/org/apache/flink/streaming/api/windowing/evictors/Evictor.java
使用 flink 很长一段时间了,突然发现竟然没有计算过 pv uv,这可是 flink 常见的计算场景了,面试时也是常问题之一。故自己想了一个场景来计算一下。 基于 Flink 1.12
在真实的场景中数据流往往都是没有界限的,无休止的,就像是一个通道中水流持续不断地通过管道流向别处,这样显然是无法进行处理、计算的,那如何可以将没有界限的数据进行处理呢?我们可以将这些无界限的数据流进行切割、拆分,将其得到一个有界限的数据集合然后进行处理、计算就方便多了。
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。
Flink四大基石分别是:Time (时间)、Window(窗口)、State (状态)、Checkpoint(检查点)。
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。
https://blog.csdn.net/mynameisgt/article/details/124223193
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。
本篇终于到了Flink的核心内容:时间与水印。最初接触这个概念是在Spark Structured Streaming中,一直无法理解水印的作用。直到使用了一段时间Flink之后,对实时流处理有了一定的理解,才想清楚其中的缘由。接下来就来介绍下Flink中的时间和水印,以及基于时间特性支持的窗口处理。
掌握Flink中三种常用的Time处理方式,掌握Flink中滚动窗口以及滑动窗口的使用,了解Flink中的watermark。
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。
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 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
在过去的这几年时间里,以 Storm、Spark、Flink 为代表的实时计算技术接踵而至。2019 年阿里巴巴内部 Flink 正式开源。整个实时计算领域风起云涌,一些普通的开发者因为业务需要或者个人兴趣开始接触Flink。
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。
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