欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)：https://github.com/zq2599/blog_demos Flink处理函数实战系列链接 深入了解ProcessFunction...ProcessWindowFunction和KeyedProcessFunction类似，都是处理分区的数据，不过KeyedProcessFunction是每个元素执行一次processElement...f1字段固定为1； 设置5秒的滚动窗口； 自定义ProcessAllWindowFunction扩展类，功能是统计每个窗口内元素的数量，将统计结果发给下游算子； 下游算子将统计结果打印出来； 核对发出的数据和统计信息...f0字段在aaa和bbb之间变化，f1字段固定为1； 以f0字段为key进行分区； 分区后的数据进入5秒的滚动窗口； 自定义ProcessWindowFunction扩展类，功能之一是统计每个key在每个窗口内元素的数量...（每个窗口的和总共的分别核对），看是否一致； 开始编码 新建ProcessWindowFunctionDemo.java： package com.bolingcavalry.processwindowfunction
欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)：https://github.com/zq2599/blog_demos Flink处理函数实战系列链接 深入了解ProcessFunction...ProcessWindowFunction和KeyedProcessFunction类似，都是处理分区的数据，不过KeyedProcessFunction是每个元素执行一次processElement...f1字段固定为1； 设置5秒的滚动窗口； 自定义ProcessAllWindowFunction扩展类，功能是统计每个窗口内元素的数量，将统计结果发给下游算子； 下游算子将统计结果打印出来； 核对发出的数据和统计信息..., Integer>对象，对象的f0字段在aaa和bbb之间变化，f1字段固定为1； 以f0字段为key进行分区； 分区后的数据进入5秒的滚动窗口； 自定义ProcessWindowFunction扩展类...（每个窗口的和总共的分别核对），看是否一致； 开始编码 新建ProcessWindowFunctionDemo.java： package com.bolingcavalry.processwindowfunction
DataTrove是一款针对大规模文本数据的处理、过滤和消除重复数据工具，该工具可以通过提供一组平台无关的可定制管道处理块，帮助广大研究人员从各种复杂脚本中解放出来，同时还允许我们轻松添加自定义功能。...DataTrove所实现的数据处理管道与平台无关，可以在本地或slurm集群上运行。该工具因其较低的内存使用率和多步骤设计使其非常适合于大型工作负载，例如处理LLM的训练数据等场景。...tokenize； minhash_deduplication.py：完整管道读取并消除重复数据； sentence_deduplication.py：精确消除重复数据； exact_substrings.py...output_filename="${language}/" + DUMP + "/${rank}.jsonl.gz", # folder structure: language/dump/file ) 消除重复数据...关于消除重复数据的使用，可以参考项目提供的minhash_deduplication.py、sentence_deduplication.py和exact_substrings.py脚本。
这是窗口函数的责任，一旦系统确定窗口准备好处理数据，窗口函数就处理每个窗口中的元素。...前两个函数执行效率更高，因为 Flink 可以在每个窗口中元素到达时增量地聚合。ProcessWindowFunction 将获得一个窗口内所有元素的迭代器以及元素所在窗口的附加元信息。...使用 ProcessWindowFunction 的窗口转换操作不能像其他那样有效率，是因为 Flink 在调用该函数之前必须在内部缓存窗口中的所有元素。...接收的附加窗口元数据。...ReduceFunction ReduceFunction 指定如何组合输入数据的两个元素以产生相同类型的输出元素。Flink 使用 ReduceFunction 增量聚合窗口的元素。
例如，使用基于事件时间的窗口策略，每5分钟创建一个非重叠（或翻滚）的窗口，并允许延迟1分钟，Flink将创建一个新窗口，用于间隔12:00和12:05当具有落入此间隔的时间戳的第一个数据元到达时，当水印通过...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....ProcessWindowFunction获取Iterable窗口中包含的所有数据元以及有关数据元所属窗口的其他元信息。...具有ProcessWindowFunction的窗口转换不能像其他情况一样有效地执行，因为Flink必须在调用函数之前在内部缓冲窗口的所有数据元。...ProcessWindowFunction获取包含窗口的所有数据元的Iterable，以及可访问时间和状态信息的Context对象，这使其能够提供比其他窗口函数更多的灵活性。
通常，如果我们想要自定义处理Window中数据元素的处理逻辑，或者访问Window对应的元数据，可以继承自ProcessWindowFunction类来实现。...类型的元组，则IN类型对应为(String, String)； OUT表示该ProcessWindowFunction处理后的输出数据元素的类型，例如输出一个String和一个Long的元组，则OUT...Task中进行处理，其它的OUT和W与前面ProcessWindowFunction类相同，不再累述。...然后，因为我们想要获取到Window对应的起始时间和结束时间，所以需要对Windowing后的stream进行一个ProcessWindowFunction操作，这个是我们自定义实现的，在其中获取到Window...Key未知）操作得到的Window中的数据元素进行处理，处理逻辑和前面基本相同。
在内部，摄取时间与事件时间非常相似，但具有自动时间戳分配和自动水印生成函数 4 设置时间特性 Flink DataStream程序的第一部分通常设置基本时间特性 显然,在Flink的流式处理环境中,...例如，使用基于事件时间的窗口策略，每5分钟创建一个非重叠（或翻滚）的窗口，并允许延迟1分钟，Flink将创建一个新窗口，用于间隔12:00和12:05当具有落入此间隔的时间戳的第一个数据元到达时，当水印通过...ProcessWindowFunction获取Iterable窗口中包含的所有数据元以及有关数据元所属窗口的其他元信息。...具有ProcessWindowFunction的窗口转换不能像其他情况一样有效地执行，因为Flink必须在调用函数之前在内部缓冲窗口的所有数据元。...ProcessWindowFunction获取包含窗口的所有数据元的Iterable，以及可访问时间和状态信息的Context对象，这使其能够提供比其他窗口函数更多的灵活性。
，因为在元素到来时，Flink 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。...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。...和 AggregateFunction 进行增量计算，计算的结果输出给 ProcessWindowFunction，然后可以使用 context 附加输出一些元数据信息，比如当前窗口信息、当前水印、当前的
每个窗口会设置自己的 Trigger 和 function (ProcessWindowFunction、ReduceFunction、或 AggregateFunction， ）。...ReduceFunction 指定两条输入数据如何合并起来产生一条输出数据，输入和输出数据的类型必须相同。...AggregateFunction 接收三个类型：输入数据的类型(IN)、累加器的类型（ACC）和输出数据的类型（OUT）。...ProcessWindowFunction 有能获取包含窗口内所有元素的 Iterable， 以及用来获取时间和状态信息的 Context 对象，比其他窗口函数更加灵活。...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。
想要保证 At -least-once 和 Exactly-once，需要把数据状态持久化到更安全的存储介质中，Flink提供了堆内内存、堆外内存、HDFS、RocksDB等存储介质。...，这种情况比较适合于数据要求比较高，不允许出现丢数据或者数据重复，与此同时，Flink的性能也相对较弱，而at-least-once语义更适合于时廷和吞吐量要求非常高但对数据的一致性要求不高的场景。...StateBackend状态后端在Flink中提供了StateBackend来存储和管理状态数据Flink一共实现了三种类型的状态管理器：MemoryStateBackend、FsStateBackend...按键分区窗口和非按键分区窗口在Flink中，数据流可以按键分区（keyed）或非按键分区（non-keyed）。按键分区是指将数据流根据特定的键值进行分区，使得相同键值的元素被分配到同一个分区中。...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。
在本例中，清除仅指窗口中的元素，而不是窗口元数据。这意味着新的数据仍然可以添加到该窗口。...Flink预定义的窗口指定者用于大多数的场景，名称是 tumbling windows, sliding windows, session windows 和 global windows。...在代码中，Flink在处理基于时间的窗口时使用TimeWindow，这些窗口具有查询开始和结束时间戳的方法，以及一个额外的方法maxTimestamp()，该方法返回给定窗口所允许的最大时间戳。...使用ProcessWindowFunction的窗口转换不能像其他情况那样有效地执行，因为Flink必须在调用函数之前在内部缓冲窗口的所有元素。...接收的额外窗口元数据。
架构 其中数据源如下： Kafka 为全量内容生产和内容消费的日志。...中进行实时查询，解析运营同学想要的监控指标范围，以及监控的指标和计算方式，然后加工数据产出，可以支持随时配置，实时数据随时计算产出。...废话不多说，我们直接上方案和代码，下述几种方案按照监控 id 范围量级区分，不同的量级对应着不同的方案，其中的代码示例为 ProcessWindowFunction，也可以使用 AggregateFunction...方案 2 适合监控 id 数据量适中（几十万 id），监控数据范围会不定时发生变动的场景。其实现方式是在 flink 算子中定时访问接口获取最新的监控 id 池，以获取最新监控数据范围。...flink 消费到日志数据后将 id 按照 监控范围接口 id 相同的分桶方法进行分桶 keyBy，这样在下游算子中每个算子中就可以按照桶变量值，从接口中拿到对应桶的监控 id 数据，这样 flink
，这种情况比较适合于数据要求比较高，不允许出现丢数据或者数据重复，与此同时，Flink的性能也相对较弱，而at-least-once语义更适合于时廷和吞吐量要求非常高但对数据的一致性要求不高的场景。...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。...Flink SQL 是 Apache Flink 提供的一种使用 SQL 查询和处理数据的方式。它允许用户通过 SQL 语句对数据流或批处理数据进行查询、转换和分析，无需编写复杂的代码。...Flink SQL 提供了一种更直观、易于理解和使用的方式来处理数据，同时也可以与 Flink 的其他功能无缝集成。...下面是一个简单的 Flink SQL 代码示例，展示了如何使用 Flink SQL 对流式数据进行查询和转换。
前言 本篇是flink 的「电商用户行为数据分析」的第6篇文章，为大家带来的是市场营销商业指标统计分析之APP市场推广统计的内容，通过本期内容的学习，你同样能够学会处理一些特定场景领域下的方法...{RichParallelSourceFunction, SourceFunction} import org.apache.flink.streaming.api.scala.function.ProcessWindowFunction...) .keyBy(_._1) //以渠道和行为作为key分组 .timeWindow(Time.hours(1), Time.seconds(1)) // 设置滑动窗口,窗口大小为...{RichParallelSourceFunction, SourceFunction} import org.apache.flink.streaming.api.scala.function.ProcessWindowFunction...---- 小结 本期关于介绍flink 电商用户行为数据分析之APP市场推广统计的文章就到这里，主要为大家介绍了在自定义数据源的基础上，如何分渠道和不分渠道计算APP市场推广的数据 。
一切准备就绪后我们启动docker: docker-compose up -d 访问consolehttp://localhost:8076/#/message 下面我们分别跑一段原生的producer和consumer...从mq消费并写入mq 从github下来flink-rocketmq-connector git clone https://github.com/apache/rocketmq-flink.git 进行编译和安装之后在...; import org.apache.rocketmq.flink.legacy.RocketMQSink; import org.apache.rocketmq.flink.legacy.RocketMQSourceFunction...; import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2; import org.apache.flink.api.java.utils.ParameterTool...; import org.apache.flink.runtime.state.memory.MemoryStateBackend; import org.apache.flink.streaming.api.CheckpointingMode
(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(1))) //先按照时间对数据分组,因为后续要每秒更新/计算销售总额和分类销售额...__冒泡排序__Java外比较器和内比较器(排序专题) MyProcessWindowFunction.class /** * abstract class ProcessWindowFunction...; import org.apache.flink.streaming.api.functions.windowing.ProcessWindowFunction; import org.apache.flink.streaming.api.functions.windowing.WindowFunction...5分 2、数据简单处理切分给5分 3、给出合适的数据类型给5分 4、销售总额和分类的订单额数据要精确到小数点后两位5分 5、设置合理的窗口和触发情况给10分 6、实现销售总额正确输出，每秒钟更新一次 30...以上便是大数据Flink史上最简单双十一实时分析案例喜欢的小伙伴欢迎一键三连!!! 感谢李胜步博主提供的思路:
(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(1))) //先按照时间对数据分组,因为后续要每秒更新/计算销售总额和分类销售额...__冒泡排序__Java外比较器和内比较器(排序专题) MyProcessWindowFunction.class /** * abstract class ProcessWindowFunction...; import org.apache.flink.streaming.api.functions.windowing.ProcessWindowFunction; import org.apache.flink.streaming.api.functions.windowing.WindowFunction...5分 2、数据简单处理切分给5分 3、给出合适的数据类型给5分 4、销售总额和分类的订单额数据要精确到小数点后两位5分 5、设置合理的窗口和触发情况给10分 6、实现销售总额正确输出，每秒钟更新一次 30...以上便是大数据Flink史上最简单双十一实时分析案例喜欢的小伙伴欢迎一键三连!!!
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...(基于上面参考代码重新写一套) 实现效果 ---- Flink模拟双十一实时大屏统计 需求 在大数据的实时处理中，实时的大屏展示已经成了一个很重要的展示项，比如最有名的双十一大屏实时销售总价展示。...; import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.SourceFunction; import org.apache.flink.streaming.api.functions.windowing.ProcessWindowFunction...; import org.apache.flink.streaming.api.functions.windowing.ProcessWindowFunction; import org.apache.flink.streaming.api.functions.windowing.WindowFunction...) aggregateResult.keyBy(c -> c.getDateTime())//先按照时间对数据分组,因为后续要每秒更新/计算销售总额和分类销售额Top3
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。...如果选择处理时间进行计算，那么将会按照当前Flink应用处理的时间进行统计，就可能会造成数据一致性问题，历史数据的分析也很难复现。...1.4 延迟和完整性 在批处理中，用户可以一次性看到全部的数据，因此可以很容易的知道事件的顺序。在流处理中总需要等待一段时间，确定事件完整后才能产生结果。...2.3 窗口函数 有三种选择来处理窗口中的内容： 当做批处理，使用ProcessWindowFunction，基于Iterable处理窗口内容 增量的使用ReduceFunction和AggregateFunction...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。
使用时，我们要设置Slide和Size。Slide的大小决定了Flink以多大的频率来创建新的窗口，Slide较小，窗口的个数会很多。...aggregate的工作流程 ProcessWindowFunction 与前两种方法不同，ProcessWindowFunction要对窗口内的全量数据都缓存。...ProcessWindowFunction相比AggregateFunction和ReduceFunction的应用场景更广，能解决的问题也更复杂。...ProcessWindowFunction与增量计算相结合 当我们既想访问窗口里的元数据，又不想缓存窗口里的所有数据时，可以将ProcessWindowFunction与增量计算函数相reduce和aggregate...对于一个窗口来说，Flink先增量计算，窗口关闭前，将增量计算结果发送给ProcessWindowFunction作为输入再进行处理。
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