首先，在批处理中，所有数据都被提前准备好。当处理进程在运行时，即使有新的数据到达我们也不会处理它。 不过，在流处理方面有所不同。我们在生成数据时会读取数据，而我们需要处理的数据流可能是无限的。...[1tfbhejqkr.jpeg] 我们如何将流中的元素分组？Flink提供了几个选项来执行此操作： 滚动窗口：在流中创建不重叠的相邻窗口。...全局窗口：在这种情况下，Flink将所有元素放到一个窗口中。这仅在我们定义一个窗口何时完成的自定义触发器时是有用的。...Flink有两种流类型： 键控流：使用此流类型，Flink将通过键（例如，进行编辑的用户的名称）将单个流划分为多个独立的流。当我们在键控流中处理窗口时，我们定义的函数只能访问具有相同键的项目。...但使用多个独立的流时Flink可以进行并行工作。 非键控流：在这种情况下，流中的所有元素将被一起处理，我们的用户自定义函数将访问流中所有元素。
上图所示窗口 user 1 的 w5 和 w6， user 2 的 窗口 w2 和 w3，虽然有元素都是同一时刻到达，但是他们仍然是在不同的窗口，这一点有别于 RANGEOVER Window....注意: 上图所示窗口 user 1 的 w6， user 2的 窗口 w3，元素都是同一时刻到达,他们是在同一个窗口，这一点有别于 ROWS OVER Window. 2.3.2 GroupWindow...一个会话窗口在一段时间内没有接收到元素时，即当出现非活跃间隙时关闭。一个会话窗口 分配器通过配置 session gap 来指定非活跃周期的时长,具体语义如下： ?...Apache Flink 我们提供了如下辅助函数： TUMBLE_START/TUMBLE_END HOP_START/HOP_END SESSION_START/SESSION_END 这些辅助函数如何使用...3.4 Sink 定义 我们简单的将计算结果写入到 Apache Flink 内置支持的 CSVSink 中，定义 Sink 如下： ?
该onMerge()方法与状态触发器相关，并且当它们的相应窗口合并时合并两个触发器的状态，例如当使用会话窗口时。 最后，该clear()方法在移除相应窗口时执行所需的任何动作。...该类内部有一个静态类定义了GlobalWindow的序列化器：Serializer。 延迟 默认情况下，当水印超过窗口末尾时，会删除延迟数据元。 但是，Flink允许为窗口 算子指定最大允许延迟。...当指定允许的延迟大于0时，在水印通过窗口结束后保持窗口及其内容。在这些情况下，当迟到但未掉落的数据元到达时，它可能触发窗口的另一次触发。...， Event中的EventTime自产生那一刻起就不可以改变了，不受Apache Flink框架控制， 而Watermark的产生是在Apache Flink的Source节点或实现的Watermark...Apache Flink内部实现每一个边上只能有一个递增的Watermark， 当出现多流携带Eventtime汇聚到一起(GroupBy or Union)时候， Apache Flink会选择所有流入的
Flink中的DataStream程序是对数据流进行转换的常规程序（例如，过滤，更新状态，定义窗口，聚合）。...以下是手动对窗口元素求和的函数。如果您正在使用windowAll转换，则需要使用AllWindowFunction。...在这里，我们展示一个iteration 示例，其中主体（重复的计算的一部分）是简单的映射变换，反馈的元素和转发给downstream的元素有filter区分。...虽然这种方法对于优化吞吐量是有好处的，但是当输入流不够快时，它可能会导致延迟问题。...1，本地执行环境 LocalStreamEnvironment会在创建的同一个JVM进程中启动Flink系统。如果从IDE启动LocalEnvironment，可以在代码中设置断点并轻松调试程序。
Flink 一、Flink流处理API 1. Environment 2. Source 3. Transform 3* 支持的数据类型 3** 实现UDF函数（更细粒度的控制流） 4....Source 2.1 fromCollection 有界流：从自定义的集合中读取、从文件中读取 无界流：从Kafka中读取数据 org.apache.flink...匿名函数（Lambda Function） 富函数（Rich Function） DataStream API提供的一个函数类的接口，所有Flink函数类都有其Rich版本。...滑动时间窗口（Sliding Windows） 由固定的窗口长度 windows size 和滑动间隔 slice 2个参数组成 ，窗口长度固定，可以有重叠。当滑动间距等于窗口长度时为滚动时间窗口。....allowedLateness()：允许处理迟到（窗口关闭后）的数据。 .sideOutputLateData()：将迟到的数据放入侧输出流。 .getSideOutPut()：获取侧输出流。
session 窗口分配器通过 session 活动来对元素进行分组，session 窗口跟滚动窗口和滑动窗口相比，不会有重叠和固定的开始时间和结束时间的情况，相反，当它在一个固定的时间周期内不再收到元素...一个 session 窗口通过一个 session 间隔来配置，这个 session 间隔 定义了非活跃周期的长度，当这个非活跃周期产生，那么当前的 session 将关闭并且后续的元素将被分配到新的...默认的 CountWindow 是一个滚动窗口，只需要指定窗口大小即可，当元素数量达到窗口大小时，就会触发窗口的执行。...1.3.4 Window Apply apply 方法可以进行一些自定义处理，通过匿名内部类的方法来实现。当有一些复杂计算时使用。...当有一些复杂计算时使用。
即当需要全量重新计算时，重新起一个流计算实例，从头开始读取数据进行处理，并输出到一个新的结果存储中。 当新的实例做完后，停止老的流计算实例，并把老的一些结果删除。...描述 Map (DataSet 和 DataStream 都有) 将一个元素经过特定处理映射成另一个 Filter (DataSet 和 DataStream 都有) 经过特性函数处理，过滤数据 KeyBy...就好比一个一小时的时间窗口操作，我们需要知道何时才是真正的结束时间，否则窗口无法被正确的关闭( 因为实际，基于事件时间的事件其由于网络等原因，其到达的顺序并不一定就是其事件发生时间的顺序 )。...当读取输入流的数据源遇到检查点屏障时，它将其在输入流的位置保存到文档存储中(eg. kafka的偏移量)。...当算子处理完记录并收到了屏障时，它们会将状态异步保存到稳定存储中，当状态备份和检查点位置备份都被确认后，则认为该检查点已完成。
map ：每个元素运行一次mapPartition是按照分区进行处理数据，传入是一个迭代，是将分区中的元素进行转换，map 和 mapPartition 的效果是一样的，但如果在map的函数中，需要访问一些外部存储...(1) 滚动窗口默认的 CountWindow 是一个滚动窗口，只需要指定窗口大小即可，当相同key元素数量达到窗口大小时，就会触发窗口的执行。...session 窗口分配器通过 session 活动来对元素进行分组，session 窗口跟滚动窗口和滑动窗口相比，不会有重叠和固定的开始时间和结束时间的情况，相反，当它在一个固定的时间周期内不再收到元素...，即非活动间隔产生，那这个窗口就会关闭。...一个 session 窗口通过一个 session 间隔来配置，这个 session 间隔定义了非活跃周期的长度，当这个非活跃周期产生，那么当前的 session 将关闭并且后续的元素将被分配到新的 session
map ：每个元素运行一次 mapPartition是按照分区进行处理数据，传入是一个迭代，是将分区中的元素进行转换，map 和 mapPartition 的效果是一样的，但如果在map的函数中，需要访问一些外部存储...(1) 滚动窗口 默认的 CountWindow 是一个滚动窗口，只需要指定窗口大小即可，当相同key元素数量达到窗口大小时，就会触发窗口的执行。...滑动窗口和滚动窗口的函数名是完全一致的，只是在传参数时需要传入两个参数，一个是 window_size，一个是 sliding_size。...session 窗口分配器通过 session 活动来对元素进行分组，session 窗口跟滚动窗口和滑动窗口相比，不会有重叠和固定的开始时间和结束时间的情况，相反，当它在一个固定的时间周期内不再收到元素...一个 session 窗口通过一个 session 间隔来配置，这个 session 间隔定义了非活跃周期的长度，当这个非活跃周期产生，那么当前的 session 将关闭并且后续的元素将被分配到新的 session
触发策略可能类似于“当窗口中的元素数量大于 4”时，或“当水位线通过窗口结束时”。 Evictor：它可以在 触发器触发后 & 应用函数之前和/或之后 从窗口中删除元素。...会话窗口 会话窗口分配器通过活动会话分组元素。与滚动窗口和滑动窗口相比，会话窗口不会重叠，也没有固定的开始和结束时间。相反，当会话窗口在一段时间内没有接收到元素时会关闭。 例如，不活动的间隙时。...当此时间段到期时，当前会话关闭，后续元素被分配到新的会话窗口。 「Flink 中的时间」 Flink 在流处理程序支持不同的时间概念。...Ingestion Time 是数据进入 Apache Flink 流处理系统的时间，也就是 Flink 读取数据源时间。...Watermark Watermark 是 Apache Flink 为了处理 EventTime 窗口计算提出的一种机制,本质上也是一种时间戳。
当 JobManager 申请插槽资源时，ResourceManager会将有空闲插槽的 TaskManager 分配给 JobManager。...另外，ResourceManager 还负责终止空闲的 TaskManager，释放计算资源。 任务管理器(TaskManager) Flink 中的工作进程。...滑动窗口分配器将元素分配到固定长度的窗口中，与滚动窗口类似，窗口的大小由窗口大小参数来配置，另一个窗口滑动参数控制滑动窗口开始的频率。...session 窗口分配器通过 session 活动来对元素进行分组，session 窗口跟滚动窗口和滑动窗口相比，不会有重叠和固定的开始时间和结束时间的情况，相反，当它在一个固定的时间周期内不再收到元素...一个 session 窗口通过一个 session 间隔来配置，这个 session 间隔定义了非活跃周期的长度，当这个非活跃周期产生，那么当前的 session 将关闭并且后续的元素将被分配到新的 session
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 Flink 中 和spark算子一致的算子 Map, FlaMap 做一对一，一对多映射 Reuce...Flink 特有的或需要重新理解的算子 窗口函数： 窗口函数用于对每一个key开窗口，windowsAll 全体元素开窗口 text.keyBy(0).window(TumblingEventTimeWindows.of...，会话窗口 滚动时间窗口不会发生重叠， 滑动时间窗口，当步长小于窗口大小，就会重叠。...，定时可以参数设定 （4）onMerge 两个窗口合并时触发 清除器 在触发器后函数执行窗口前或者后执行清除的操作 evictor()可以在触发器后，窗口执行前或者后都可以触发 状态分类 val env.../flink-avro compile group: 'org.apache.flink', name: 'flink-avro', version: '1.7.1' 设置消息起始位置的偏移 设置 据上一次的偏移位置
当Flink中的运算符接收到Watermarks时，它明白早于该时间的消息已经完全抵达计算引擎，即假设不会再有时间小于水位线的事件到达。...当具有落入该间隔的时间戳的第一个元素到达时，Flink将为12:00到12:05之间的间隔创建一个新窗口，当水位线（watermark）到12:06时间戳时将删除它。...触发策略可能类似于“当窗口中的元素数量大于4”时，或“当水位线通过窗口结束时”。 Evictor：它可以在 触发器触发后 & 应用函数之前和/或之后 从窗口中删除元素。...会话窗口 会话窗口分配器通过活动会话分组元素。与滚动窗口和滑动窗口相比，会话窗口不会重叠，也没有固定的开始和结束时间。相反，当会话窗口在一段时间内没有接收到元素时会关闭。 例如，不活动的间隙时。...当此时间段到期时，当前会话关闭，后续元素被分配到新的会话窗口。 0x04 Flink中的时间概念 Flink在流处理程序支持不同的时间概念。
例如在KafkaConsumer算子中维护offset状态，当系统出现问题无法从Kafka中消费数据时，可以将offset记录在状态中，当任务重新恢复时就能够从指定的偏移量开始消费数据。...当窗口中的元素数量达到3时，窗口就会触发计算。在这个例子中，我们使用了reduce函数来对窗口中的元素进行求和。... (...)countWindow方法来创建一个基于计数的滑动窗口，窗口大小为10个元素，滑动步长为5个元素。当窗口中的元素数量达到10时，窗口就会触发计算。...withGap方法用来设置会话窗口之间的间隔时间，当两个元素之间的时间差超过这个值时，它们就会被分配到不同的会话窗口中。...在这个例子中，我们使用了reduce函数来对窗口中的元素进行求和。
Window 的组成 Apache Flink 为用户提供了自定义 Window 的功能。...()方法,当一个已注册的处理时间计时器启动时调用 onMerge()方法，与状态性触发器相关，当使用会话窗口时，两个触发器对应的窗口合并时，合并两个触发器的状态。...EventTimeTrigger 当水印通过窗口末尾时触发的触发器。...ProcessingTimeTrigger 当系统时间通过窗口末尾时触发的触发器。 CountTrigger 窗口元素达到阈值触发的触发器。...这个驱逐器(evitor)可以在触发器触发之前或者之后，或者窗口函数被应用之前清理窗口中的元素。如果没有定义 Evictor，触发器直接将所有窗⼝元素交给计算函数。
Window 的组成 Apache Flink 为用户提供了自定义 Window 的功能。...窗口分配器(Window Assinger) 窗口分配器定义了数据流中的元素如何分配到窗口中，通过在分组数据流中调用 .window(...) 或者非分组数据流中调用 .windowAll(...)...()方法,当一个已注册的处理时间计时器启动时调用 onMerge()方法，与状态性触发器相关，当使用会话窗口时，两个触发器对应的窗口合并时，合并两个触发器的状态。...ProcessingTimeTrigger 当系统时间通过窗口末尾时触发的触发器。 CountTrigger 窗口元素达到阈值触发的触发器。...这个驱逐器(evitor)可以在触发器触发之前或者之后，或者窗口函数被应用之前清理窗口中的元素。如果没有定义 Evictor，触发器直接将所有窗⼝元素交给计算函数。
并行数据流中，当Operator有多个输入流时，Operator的event time以最小流event time为准。 ? 5....一种是用户自定义状态（状态可以通过转换函数进行创建和修改），它可以是函数中的Java对象这样的简单变量，也可以是与函数相关的Key/Value状态。 ? 7....详情参考：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.2/dev/libs/ml/index.html 四、部署 当Flink系统启动时...当系统以本地形式启动时，一个JobManager和一个TaskManager会启动在同一个JVM中。...Flink当前还包括以下子项目： Flink-dist：distribution项目。它定义了如何将编译后的代码、脚本和其他资源整合到最终可用的目录结构中。
，当同一组的数据达到3条才会关窗，a，a，b ，b是不会关窗的，只有其中一组的数据达到3条，才会关闭该窗口 Flink中还支持一个特殊的窗口：会话窗口SessionWindows session窗口分配器通过...一个session窗口通过一个session间隔来配置，这个session间隔定义了非活跃周期的长度，当这个非活跃周期产生，那么当前session将关闭并且后续的元素将被分配到新的session窗口中去...Evictor 主要用来遍历窗口中的元素列表，并决定最先进入窗口的多少个元素需要被移除。剩余的元素会交给用户指定的函数进行窗口的计算。...如果没有 Evictor 的话，窗口中的所有元素会一起交给函数进行计算。 4、计算函数收到了窗口的元素（可能经过了 Evictor 的过滤），并计算出窗口的结果值，并发送给下游。...，都会触发一次计算，不会关闭窗口 当 watermark >= 窗口结束时间 + 窗口等待时间（允许迟到时间） 时，才会真正的关闭窗口 注意：wm是一个特殊的时间戳，插入到数据流里，随着数据流的流动一起流动
例如当使用一小时时间窗口处理数据时，窗口时间结束时需要通知window operator(one hour operator)关闭正在运行的窗口，是否可以关闭运行的窗口，是由watermark和当前event...Watermark(t)表明event time已经到达了该数据流中的t时间点，流中后续不会再出现带有t’<t的元素。 下图是一个使用逻辑时间轴的steam，图下面是watermark数据。...图中的events是按时间升序的，这样的stream中的watermark只是流中的周期性标记。 下面这个例子中的流是无序的，水印对于这种无序流是非常重要的。下图中的事件没有按事件排序。...watermark可以理解为stream中的一点： 所有时间戳比这个点小的事件都已经到达了 换句话说，watermark(t)后面不会再出现比t小的事件 当operator读取到watermark会把内部的...wm还是按前面元素的值计算出来的，所以会由于本身乱序（比如递增数列中减小了） * 还使用之前的wm（使用较大的wm）出现一种情况，就是wm>乱序ts的情况，这种情况出现说明乱序已经超过 * 了WM的容忍范围
在上一篇文章中，我们学习了flink的时间。 本文我们来一起研究下 window 和 watermark 。...一个窗口会在属于其的第一个元素进入的时被创建，当时间（事件时间或处理时间）超过其结束时间加上用户允许的延迟时间后，该窗口被移除。...与滚动窗口和滑动窗口相比，会话窗口不重叠，也没有固定的开始和结束时间。当会话窗口在一段时间内不接收元素时（即，当出现不活动间隙时），它将关闭。 下图，是我认为描述窗口最为清晰的一张了。 ?...这里引用一段描述 Watermark是Apache Flink为了处理EventTime 窗口计算提出的一种机制,本质上也是一种时间戳，由Apache Flink Source或者自定义的Watermark...Apache Flink 框架保证Watermark单调递增，算子接收到一个Watermark时候，框架知道不会再有任何小于该Watermark的时间戳的数据元素到来了，所以Watermark可以看做是告诉
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