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Flink时间系列：如何在两个DataStream上进行Join操作

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。 ?...目前，Flink支持了两种Join：Interval Join（时间间隔连接）和Window Join（窗口连接）。...Window Join 从名字中能猜到，Window Join主要在Flink的窗口上进行操作，它将两个流中落在相同窗口的元素按照某个Key进行Join。...窗口的划分需要使用WindowAssigner来定义，这里可以使用Flink提供的滚动窗口、滑动窗口或会话窗口等默认的WindowAssigner。...随后两个数据流中的元素会被分配到各个窗口上，也就是说一个窗口会包含来自两个数据流的元素。相同窗口内的数据会以INNER JOIN的语义来相互关联，形成一个数据对。

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flink部分面试题汇总

从JobManager 处接收需要部署的 Task，部署启动后，与⾃⼰的上游建⽴ Netty 连接，接收数据并处理。...10个元素计算⼀次最近100个元素的总和 Session Window 会话窗⼝ 在这种⽤户交互事件流中，我们⾸先想到的是将事件聚合到会话窗⼝中（⼀段⽤户持续活跃的周期），由⾮活跃的间隙分隔开。...如上图所示，就是需要计算每个⽤户在活跃期间总共购买的商品数量，如果⽤户30秒没有活动则视为会话断开（假设raw data stream是单个⽤户的购买⾏为流） Flink 的 window 实现机制...也就是说，这些外部系统必须提供提交或者回滚的⽅法，然后通过Flink的checkpoint来协调 flink是如何实现反压的 flink的反压经历了两个发展阶段,分别是基于TCP的反压(<1.5)和基于...的形式来存储和提取,进⼀步的依托于Netty的NetworkBufferPool,之后更底层的便是依托于TCP的滑动窗⼝机制,当IC端的buffer池满了之后,两个task之间的滑动窗⼝⼤⼩便为0,此时

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穿梭时空的实时计算框架——Flink对时间的处理

用SparkStreaming的微批处理方式（虚线为计算窗口，实线是会话窗口），很难做到计算窗口与会话窗口的吻合。而使用Flink的流处理API，可以灵活的定义计算窗口。...，主要有两个时间概念 ： 事件时间，即事件实际发生的时间。...采用计数窗口时，分组依据不 再是时间戳，而是元素的数量。 滑动窗口也可以解释为由 4 个元素组成的计数窗口，并且每两个元素滑动一次。滚动和滑动的计数窗 口分别定义如下。...Flink 支持的另一种很有用的窗口是会话窗口。会话窗口由超时时间设定，即希望等待多久才认为会话已经结束。...触发器控制生成结果的时间，即何时聚合窗口内容并将结果返回给用户。每一个默认窗口都有一个触发器。例如，采用事件时间的时间窗口将在收到水印时被触发。

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穿梭时空的实时计算框架——Flink对于时间的处理

用SparkStreaming的微批处理方式（虚线为计算窗口，实线是会话窗口），很难做到计算窗口与会话窗口的吻合。而使用Flink的流处理API，可以灵活的定义计算窗口。...，主要有两个时间概念 ： 事件时间，即事件实际发生的时间。...采用计数窗口时，分组依据不 再是时间戳，而是元素的数量。 滑动窗口也可以解释为由 4 个元素组成的计数窗口，并且每两个元素滑动一次。滚动和滑动的计数窗 口分别定义如下。...Flink 支持的另一种很有用的窗口是会话窗口。会话窗口由超时时间设定，即希望等待多久才认为会话已经结束。...触发器控制生成结果的时间，即何时聚合窗口内容并将结果返回给用户。每一个默认窗口都有一个触发器。例如，采用事件时间的时间窗口将在收到水印时被触发。

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可以穿梭时空的实时计算框架——Flink对时间的处理

用SparkStreaming的微批处理方式（虚线为计算窗口，实线是会话窗口），很难做到计算窗口与会话窗口的吻合。而使用Flink的流处理API，可以灵活的定义计算窗口。...，主要有两个时间概念 ： 事件时间，即事件实际发生的时间。...采用计数窗口时，分组依据不 再是时间戳，而是元素的数量。 滑动窗口也可以解释为由 4 个元素组成的计数窗口，并且每两个元素滑动一次。滚动和滑动的计数窗 口分别定义如下。...Flink 支持的另一种很有用的窗口是会话窗口。会话窗口由超时时间设定，即希望等待多久才认为会话已经结束。...触发器控制生成结果的时间，即何时聚合窗口内容并将结果返回给用户。每一个默认窗口都有一个触发器。 例如，采用事件时间的时间窗口将在收到水印时被触发。

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Flink 流计算算子函数详解

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...会话窗口是根据相邻时间间隔确定窗口边界 全局窗口必须定义触发器 在窗口内也可以进行其他的操作 窗口连接 两个数据源相同窗口内的连接 text.join(windowCounts) .where....apply((e1,e2) => e1 + "," + e2) 0 1 2 0 1 2 3 0,1 0,1 1,0 1,0 2,2 3,2 一个窗口一个窗口内连接...检查点默认是关闭的，启用检查点需要配置 一致性级别， exactly-once 检测超时时间， Kafka进行流计算实例 创建连接器 添加kafka source // 设置配置文件.../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

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Flink Watermark 机制及总结

WindowAssigner 负责将每一个到来的元素分配给一个或者多个窗口(window)， Flink 提供了一些常用的预定义的窗口分配器，即：滚动窗口、滑动窗口、会话窗口和全局窗口。...()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。...Watermark 本质来说就是⼀个时间戳，代表着⽐这时间戳早的事件已经全部到达窗⼝，即假设不会再有⽐这时间戳还⼩的事件到达，这个假设是触发窗⼝计算的基础，只有 Watermark ⼤于窗⼝对应的结束时间...而且新版 Flink 源码中已经标记为 @Deprecated 2.AssignerWithPeriodicWatermarks 周期性的产生一个 Watermark，但是必须结合时间或者积累条数两个维度...流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器，是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。

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Flink Watermark 机制及总结

WindowAssigner 负责将每一个到来的元素分配给一个或者多个窗口(window)， Flink 提供了一些常用的预定义的窗口分配器，即：滚动窗口、滑动窗口、会话窗口和全局窗口。...()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。...Watermark 本质来说就是⼀个时间戳，代表着⽐这时间戳早的事件已经全部到达窗⼝，即假设不会再有⽐这时间戳还⼩的事件到达，这个假设是触发窗⼝计算的基础，只有 Watermark ⼤于窗⼝对应的结束时间...而且新版 Flink 源码中已经标记为 @Deprecated 2.AssignerWithPeriodicWatermarks 周期性的产生一个 Watermark，但是必须结合时间或者积累条数两个维度...流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器，是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。

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Flink1.4 窗口概述

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。...一个窗口化的 Flink 程序一般结构如下。第一个片段指的是指定 key 的数据流（keyed streams），而第二个未指定key的数据流。...触发器还可以决定在创建窗口和删除窗口之间的什么时间内清除窗口内容。在这里，清除仅指清除窗口中的元素，而不是窗口（窗口元数据）。这意味着新数据仍然可以添加到窗口中。...在指定 key 的数据流中，事件的任何属性都可以用作 key，如何指定 key 可以参阅 (Flink1.4 定义keys的几种方法)。...例如，没有偏移量的情况下，窗口大小为1小时，滑动大小为30分钟的滑动窗，你将获得如1：00：00.000 - 1：59：59.999，1：30：00.000 - 2：29：59.999等窗口。

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彻底搞清Flink中的Window（Flink版本1.8）

Flink 认为 Batch 是 Streaming 的一个特例，所以 Flink 底层引擎是一个流式引擎，在上面实现了流处理和批处理。...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。...在会话窗口的情况下，后期点火可以进一步导致窗口的合并，因为它们可以“桥接”两个预先存在的未合并窗口之间的间隙。...Flink不保证窗口内元素的顺序。这意味着虽然驱逐者可以从窗口的开头移除元素，但这些元素不一定是先到的还是后到的。...生成器计算产生(如上Apache Flink内置的 Periodic Watermark实现), Apache Flink内部对单流或多流的场景有统一的Watermark处理。

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Flink面试题汇总

Gelly，Flink 的图计算库，提供了图计算的相关API及多种图计算算法实现。 2，Flink跟Spark Streaming的区别 这个问题是一个非常宏观的问题，因为两个框架的不同点非常之多。...需要从用户提交的Flink程序配置中获取JobManager的地址，并建立到JobManager的连接，将Flink Job提交给JobManager。...Event Streams：即事件流，事件流可以是实时的也可以是历史的。Flink 是基于流的，但它不⽌能处理流，也能处理批，⽽流和批的输⼊都是事件流，差别在于实时与批量。...，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

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零基础学Flink：Join两个流

《零基础学Flink》这个系列已经做了不少篇了，接下来几章会更加贴近案例来说明一些功能，今天我们先来说说如何将两个流join起来。这次我们以实时汇率和订单流合并为最后牌价为案例，进行说明。...案例代码存放在 https://github.com/dafei1288/flink_casestudy 原理介绍 首先流和流的Join的基本原理和表之间join是一样的，但是由于窗口本身性质的原因，流和流...下图是Session窗口合并，在会话间隙为一个窗口，窗口内数据独立计算。 ? 下图是间隔关联合并，在时间流上下界，数据合并，有部分数据重叠。 ?...官方文档的这几张图，还是很清晰的说明的这几个连接的情况的。另外对datastream的转换对应关系，下图还是讲述的比较清晰的。 ?...，要再where和equalTo的两个方法里，设置连接条件，然后通过window设置时间窗口，通过apply方法将join的数据最后结果拼装起来。

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Flink window

窗口计算 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 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...() 全局窗口（Global Windows） 整个数据流是一个窗口，因为数据流是无界的，所以全局窗口默认情况下，永远不会触发计算数据...输入数据的类型是输入流的元素类型，AggregateFunction 接口有如下几个方法： 把每一条元素加进累加器、创建初始累加器、合并两个累加器、从累加器中提取输出（OUT 类型 class AverageAggregate...onMerge() 方法与有状态的 trigger 相关。该方法会在两个窗口合并时， 将窗口对应 trigger 的状态进行合并，比如使用会话窗口时。

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大数据Flink面试考题___Flink高频考点,万字超全整理(建议收藏)

这种窗口我们称为滑动时间窗 口（Sliding Time Window）。在滑窗中，一个元素可以对应多个窗口。...Session Window 在这种用户交互事件流中，我们首先想到的是将事件聚合到会话窗口中（一段用户持续活跃 的周期），由非活跃的间隙分隔开。...如上图所示，就是需要计算每个用户在活跃期间总共购买的 商品数量，如果用户 30 秒没有活动则视为会话断开（假设 raw data stream 是单个用户的购买 行为流）。...它就会为TaskManager生成一个新的Flink配置文件(他们就可以连接到JobManager)。 这个配置文件也被上传到HDFS上。...13 Flink 在使用 Window 时出现数据倾斜，你有什么解决办法？ 注意：这里 window 产生的数据倾斜指的是不同的窗口内积攒的数据量不同，主要是由源头 数据的产生速度导致的差异。

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大数据Flink面试考题___Flink高频考点,万字超全整理(建议)

这种窗口我们称为滑动时间窗 口（Sliding Time Window）。在滑窗中，一个元素可以对应多个窗口。...Session Window 在这种用户交互事件流中，我们首先想到的是将事件聚合到会话窗口中（一段用户持续活跃 的周期），由非活跃的间隙分隔开。...如上图所示，就是需要计算每个用户在活跃期间总共购买的 商品数量，如果用户 30 秒没有活动则视为会话断开（假设 raw data stream 是单个用户的购买 行为流）。...它就会为TaskManager生成一个新的Flink配置文件(他们就可以连接到JobManager)。 这个配置文件也被上传到HDFS上。...13 Flink 在使用 Window 时出现数据倾斜，你有什么解决办法？ 注意：这里 window 产生的数据倾斜指的是不同的窗口内积攒的数据量不同，主要是由源头 数据的产生速度导致的差异。

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零距离接触Flink:全面解读流计算框架入门与实操指南

前言 Apache Flink作为开源的分布式流处理框架,受到了广泛的关注和应用。本文将分享如何从零开始搭建一个Flink运行环境,并在其上运行一个“WordCount”的例子程序。...窗口分配 每条事件根据时间戳分配到对应的窗口份组中。 窗口分配采用窗函数TIMESTAMP_WINDOW(timeField,窗口大小)实现。 3....所以Flink时间窗口的原理就是:根据时间戳分配事件到窗口,窗口聚合操作更新状态,窗口关闭时输出结果。它独立于算子,为流处理引入了时间的概念。 6....同批次时间窗口处理逻辑 如果一次从Kafka拉取的数据中,有一半的数据在当前时间窗口内,一半在窗口外,Flink会进行如下处理: 先根据事件时间戳,将数据分配到对应的时间窗口分区组(keyed state...所以Flink可以正确区分时间窗口内外的数据: 窗口内数据参与当前窗口计算 窗口外数据加入back pressure,未来窗口处理 只输出实际到期窗口的结果 这样保证了时间正确性,不会导致窗口结果计算错误

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