，造成了数据丢失，无法保证结果的正确性，哪怕想要得到正确结果，所有数据都要重新计算一遍，效率很低。...在这种情况下，我们就可以定义一个窗口，收集最近一分钟内的所有用户点击数据，然后进行聚合统计，最终输出一个结果就可以了。说白了窗口就是将无界流通过窗口切割成一个个的有界流，窗口是左开右闭的。...然后，它定义了一个5秒的时间窗口，并使用reduce方法对每个窗口内的数据进行聚合操作。在这个例子中，聚合操作是将具有相同key（即f0相同）的元素的第二个元素（f1）相加。...Flink中的全窗口函数有两种：WindowFunction和ProcessWindowFunction。与增量聚合函数不同，全窗口函数可以访问窗口中的所有数据，因此可以执行更复杂的计算。...需要注意的是，这里的全窗口函数就不再缓存所有数据了，而是直接将增量聚合函数的结果拿来当作了 Iterable 类型的输入。一般情况下，这时的可迭代集合中就只有一个元素了。
所以可以不做 keyBy，直接基于 DataStream 开窗，然后使用全窗口函数 ProcessAllWindowFunction 来进行处理。...另外，我们在全窗口函数中定义了 HashMap 来统计 url 链接的浏览量，计算过程是要先收集齐所有数据、然后再逐一遍历更新 HashMap， 这显然不够高效。...具体实现思路就是，先按照 url 对数据进行 keyBy 分区，然后开窗进行增量聚合。...； （7）按照窗口进行 keyBy 分区操作； （8）对同一窗口的统计结果数据，使用 KeyedProcessFunction 进行收集并排序输出。...最后我们用 KeyedProcessFunction 来收集数据做排 序，这时面对的就是窗口聚合之后的数据流，而窗口已经不存在了；那到底什么时候会收集齐 所有数据呢？这问题听起来似乎有些没道理。
Flink的Transformation转换主要包括四种：单数据流基本转换、基于Key的分组转换、多数据流转换和数据重分布转换。本文主要介绍基于Key的分组转换，关于时间和窗口将在后续文章中介绍。...如下图所示，keyBy算子根据元素的形状对数据进行分组，相同形状的元素被分到了一起，可被后续算子统一处理。比如，多支股票数据流处理时，可以根据股票代号进行分组，然后对同一股票代号的数据统计其价格变动。...又如，电商用户行为日志把所有用户的行为都记录了下来，如果要分析某一个用户行为，需要先按用户ID进行分组。 ? keyBy算子将DataStream转换成一个KeyedStream。...关于如何指定Key，时间窗口和状态等知识，本专栏后续将有专门的文章来介绍。 aggregation 常见的聚合操作有sum、max、min等，这些聚合操作统称为aggregation。...与批处理不同，这些聚合函数是对流数据进行数据，流数据是依次进入Flink的，聚合操作是对之前流入的数据进行统计聚合。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。
1.3.1 CountWindow CountWindow 根据窗口中相同 key 元素的数量来触发执行，执行时只计算元素数量达到窗口大小的 key 对应的结果。...nc -lk 9999 然后制造一些信息。 ? 此时观察控制台，可以发现将key的个数等于5的结果展示了出来。 ?...1.3.2 TimeWindow TimeWindow 是将指定时间范围内的所有数据组成一个 window，一次对一个 window 里面的所有数据进行计算。...1.3.3 Window Reduce 这意味着 WindowedStream → DataStream：给 window 赋一个 reduce 功能的函数，并返回一个聚合的结果。...1.3.6 Aggregation on Window WindowedStream → DataStream：对一个 window 内的所有元素做聚合操作。
Flink中窗口（Window）就是来处理无界限的数据流的，将无线的数据流切割成为有限流，然后将切割后的有限流数据分发到指定有限大小的桶中进行分析计算。...换句话说：如果制定了一个30分钟时间间隔的滚动窗口，然后就会将无界限的数据以30分钟为一个窗口期进行切割成有限的数据集合。 适用场景：做统计计算。做每个时间段的聚合计算。...窗口中去 Window API使用 窗口分配器window() 在flink中可以用 .window() 来定义一个窗口，然后基于这个 window 去做一些聚合或者其它处理操作。...sliding_size 设置为了 5s，也就是说，每 5s 就计算输出结果一次，每一次计算的 window 范围是 15s 内的所有元素。....countWindow(10,2) 窗口函数 Flink中定义了要对窗口中收集的数据做的计算操作，主要可以分为两类：增量聚合函数、全窗口函数。
实时热门统计 操作步骤： 先从Kafka读取消费数据 使用map算子对数据进行预处理 过滤数据，只留住pv数据 使用timewindow，每隔10秒创建一个20秒的window 然后将窗口自定义预聚合，...并且兹定于窗口函数，按指定输入输出case操作数据 上面操作时候返回的是DataStream，那么就根据timestampEnd进行keyby 使用底层API操作，对每个时间窗口内的数据进行排序，取top...class UserBehavior(userId: Long, itemId: Long, cateGoryId: Int,behavior: String, timestamp: Long) //定义窗口聚合结果样例类...(10)) //窗口聚合，按道理说应该不用窗口聚合，但是因为达到的数据可能时间顺序会扰乱，所以聚合后要keyby .aggregate(new CountAgg(), new WindowResult...这个很简单，直接创建滚动窗口，从而能够计算一个小时的PV，然后每隔一个小时更新一次。
它会提前设置一些算子，然后等到数据到达后对数据进行处理。...，数据会按照边的方向，从一些特殊的 Source 节点流入系统，然后通过网络传输、本地传输等不同的数据传输方式在算子之间进行发送和处理，最后会通过另外一些特殊的 Sink 节点将计算结果发送到某个外部系统或数据库中...Transform 常见的转换算子：map、flatMap、Filter、KeyBy、（基本）滚动聚合算子、Reduce、（聚合）Split、Select、Connect、CoMap、Union（多流转换...（无计数窗口，因为不能舍弃一段数据） Count Window 滚动计数窗口 滑动计数窗口 2. Window API 窗口分配器window()方法，必须在keyBy之后才能用，再做聚合操作。...全窗口函数（full window functions） 先把窗口所有数据收集起来，等到计算的时候会遍历所有数据。ProcessWindowFunction。
在这种情况下，我们就可以定义一个窗口，收集最近一分钟内的所有用户点击数据，然后进行聚合统计，最终输出一个结果就可以了。 说白了窗口就是将无界流通过窗口切割成一个个的有界流，窗口是左开右闭的。...窗口函数根据处理的方式可以分为两类：增量聚合函数和全量聚合函数。 增量聚合函数 增量聚合函数每来一条数据就立即进行计算，中间保持着聚合状态；但是不立即输出结果。...然后，它定义了一个5秒的时间窗口，并使用reduce方法对每个窗口内的数据进行聚合操作。在这个例子中，聚合操作是将具有相同key（即f0相同）的元素的第二个元素（f1）相加。...Flink中的全窗口函数有两种：WindowFunction和ProcessWindowFunction。 与增量聚合函数不同，全窗口函数可以访问窗口中的所有数据，因此可以执行更复杂的计算。...需要注意的是，这里的全窗口函数就不再缓存所有数据了，而是直接将增量聚合函数的结果拿来当作了 Iterable 类型的输入。一般情况下，这时的可迭代集合中就只有一个元素了。
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 按照有没有进行keyby分成了两种 不同的处理方式: 首先，我们要决定是否对一个DataStream...Window Function 窗口生命周期 一个窗口在第一个属于它的元素到达时就会被创建，然后在时间（event 或 processing time） 超过窗口的“结束时间戳 + 用户定义的 allowed...Flink 使用 ReduceFunction 对窗口中的数据进行增量聚合。 val input: DataStream[(String, Long)] = ......ProcessWindowFunction 的灵活性是以性能和资源消耗为代价的， 因为窗口中的数据无法被增量聚合，而需要在窗口触发前缓存所有数据。...而使用 ProcessWindowFunction 需要累积窗口中所有的元素 使用 Evictor 可以避免预聚合， 因为窗口中的所有数据必须先经过 evictor 才能进行计算 Reference
可以增量的把元素聚合到每个窗口上。...ProcessWindowFunction 提供了一个 Iterable 迭代器，可以获得一个窗口的所有元素以及元素的元数据信息。...ProcessWindowFunction 执行效率不是很好，因为 Flink 内部需要缓存窗口所有元素。...并且可以初始化一个累加器，然后把两个累加器合并成一个累加器，获得输出结果。...有一个上下文对象用来获得时间和状态信息，比其他的窗口函数有更大的灵活性。 但是这样做损耗了一部分性能和资源，因为元素不能增量聚合，相反 ，在触发窗口计算时，Flink 需要在内部缓存窗口的所有元素。
实时：就是数据发送过来之后立马就进行相关的计算，然后将结果输出。...这里的计算有两种： 一种是只有边界内的数据进行计算，这种好理解，比如统计每个用户最近五分钟内浏览的新闻数量，就可以取最近五分钟内的所有数据，然后根据每个用户分组，统计新闻的总数。...，窗口的大小为5 //按照key进行收集，对应的key出现的次数达到5次作为一个结果 val ds2: DataStream[CarWc] = ds1 .keyBy("sensorId") .countWindow....keyBy("sensorId") .countWindow(5, 3) .sum("carCnt") //5.显示统计结果 ds2.print() //6.触发流计算 env.execute...→ DataStream：给window赋一个reduce功能的函数，并返回一个聚合的结果。
1.6 使用水印 为了支撑事件时间机制的处理，Flink需要知道每个事件的时间，然后为其产生一个水印。 DataStream stream = ......Flink拥有丰富的窗口语义，接下来将会了解到： 如何在无限数据流上使用窗口聚合数据 Flink都支持什么类型的窗口 如何实现一个窗口聚合 2.1 介绍 当进行流处理时很自然的想针对一部分数据聚合分析....reduce|aggregate|process() 2.2 窗口分配器 Flink有几种内置的窗口分配器: 按照窗口聚合的种类可以大致分为： 滚动窗口：比如统计每分钟的浏览量...依次处理窗口的每个数据 上面两者结合，使用ReduceFunction和AggregateFunction进行预聚合，然后使用ProcessFunction进行批量处理。...} out.collect(Tuple3.of(key, context.window().getEnd(), max)); } } 有一些内容需要了解： 所有窗口分配的时间都在
例如，我们定义一个时间窗口，每 10 秒统计一次数据，那么就相当于把窗口放在那 里，从 0 秒开始收集数据；到 10 秒时，处理当前窗口内所有数据，输出一个结果，然后清空 窗口继续收集数据；到 20 秒时...，再对窗口内所有数据进行计算处理，输出结果；依次类推。...3，keyBy后的窗⼝聚合操作存在数据倾斜 因为使⽤了窗⼝，变成了有界数据的处理，窗⼝默认是触发时才会输出⼀条结果发往下游，所以可以使⽤两阶段聚合的⽅式： 第⼀阶段聚合：key拼接随机数前缀或后缀，进步...keyby、开窗、聚合。...第⼆阶段聚合：去掉随机数前缀或后缀，按照原来的key及windowEnd作keyby、聚合。 22，Flink-On-Yarn常见的提交模式有哪些，有什么优缺点？
将这个需求进行分解我们大概要做这么几件事情： 抽取出业务时间戳，告诉Flink框架基于业务时间做窗口 过滤出点击行为数据 按一小时的窗口大小，每5分钟统计一次，做滑动窗口聚合（Sliding Window...然后我们使用 .aggregate(AggregateFunction af, WindowFunction wf)做增量的聚合操作，它能使用AggregateFunction提前聚合掉数据，减少state....aggregate(AggregateFunction af, WindowFunction wf)的第二个参数WindowFunction将每个key每个窗口聚合后的结果带上其他信息进行输出。...然后使用ProcessFunction实现一个自定义的TopN函数TopNHotItems来计算点击量排名前3名的商品，并将排名结果格式化成字符串，便于后续输出。 ?...// 按每个窗口聚合 .keyBy(_.windowEnd) // 输出每个窗口中点击量前N名的商品 .process(new TopNHotItems(3))
假设所有数据都已到达，算子操作将按预期运行，即使在处理无序或延迟事件或重新处理历史数据时也会产生正确且一致的结果。...以下示例显示了一个Flink程序，该程序在每小时时间窗口中聚合事件。窗口的行为适应时间特征。...前两个可以更有效地执行，因为Flink可以在每个窗口到达时递增地聚合它们的数据元....Flink使用ReduceFunction来递增地聚合窗口的数据元....与之相同ReduceFunction，Flink将在窗口到达时递增地聚合窗口的输入数据元。
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。...当有一些跨节点的ACC融合时，Flink会调用merge，生成新的ACC。当所有的ACC最后融合为一个ACC后，Flink调用getResult生成结果。 ?...将某个Key下某个窗口的所有元素都缓存在Iterable中，我们需要对其进行处理，然后用Collector收集输出。...增量计算窗口函数对每个新流入的数据直接进行聚合，Trigger决定了在窗口结束时将聚合结果发送出去；全量计算窗口函数需要将窗口内的元素缓存，Trigger决定了在窗口结束时对所有元素进行计算然后将结果发送出去...FIRE：启动计算并将结果发送给下游，不清理窗口数据。 PURGE：清理窗口数据但不执行计算。 FIRE_AND_PURGE：启动计算，发送结果然后清理窗口数据。
目录 Flink模拟双十一实时大屏统计 需求 数据 编码步骤: 1.env 2.source 3.transformation 4.使用上面聚合的结果,实现业务需求: 5.execute 参考代码 实现代码..., dateTime=2020-10-20 08:04:12) 4.使用上面聚合的结果,实现业务需求: tempAggResult.keyBy(CategoryPojo::getDateTime) //...//分组 .keyBy(t -> t.f0) //如果直接使用之前学习的窗口按照下面的写法表示: //表示每隔...(可以使用之前学习的简单聚合:sum/reduce/或自定义聚合:apply或使用aggregate聚合(可以指定如何聚合及如何收集聚合结果)) .aggregate(new...Top3 //要是每秒更新/计算所有分类目前的销售总额和分类销售额Top3 //aggregateResult.keyBy(CategoryPojo::getDateTime
一、时间定义 如图所示，在事件发生之后，生成的数据被收集起来，首先进入分布式消息队列，然后被 Flink 系统中的 Source 算子读取消费，进而向下游的转换算子（窗口算子）传递，最终由窗口算子进行计算处理...首先将第二个分区时钟更新为 7，然后比较所有分区时钟；发现最小值没有变化，那么当前任务的时钟也不变，也不会向下游任务发出水位线。...三、窗口(Window) 1、概念 把无界流进行切分，每一段数据分别进行聚合，结果只输出一次。这就相当于将无界流的聚合转化为了有界数据集的聚合，这就是所谓的“窗口”（Window）聚合操作。...窗口聚合其实是对实时性和处理效率的一个权衡。 Flink 是一种流式计算引擎，主要是来处理无界数据流的，数据源源不断、无穷无尽。窗口就是用来处理无界流的核心。...区别在于不立即输出结果，而是等到窗口结束时间，拿出之前聚合的状态直接输出。 典型的增量聚合函数有两个：ReduceFunction 和 AggregateFunction。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
