Flink 中支持窗口上的多流合并, 需要保证的是输入的 stream 要构建在相同的 Window 上, 并使用相同类型的 Key 作为关联条件.代码如下所示, 先通过 join 方法将 inputStream1 数据集和 inputStream2 关联, 调用 where( ) 方法指定 inputStream1 的 key, 调用 equalTo( ) 方法指定 inputStream2 ...

上一节主要是大致介绍了下 flink 的窗口组成, 以及如何去划分窗口的. 那么这一篇文章主要是对剩下的内容做一下总结, 说一下如何对窗口内的数据做处理. Window FunctionWindow Assigner 的作用是划分窗口的, 而 Window Function 就是对窗口内的数据做处理的一个过程. Flink 提供了 4 种类型的 Window Function, 分别是 Red ...

1. 窗口组成简介窗口是流式计算中非常重要的一个概念, 很多常见的功能都是通过各种窗口实现的, 比如每5分钟统计一下刚去1小时的热度. Flink DataStream API 将窗口独立成 Operator. 每个窗口算子包含了以下几个部分: Windows Assigner指定窗口的类型, 定义如何将数据流分配到一个或者多个窗口 Windows Trigger指定窗口触发的时机, 定义窗口满足 ...

时间概念在做实时计算的时候, 首先就需要搞清楚一个问题, 这个实时到底是怎么样的一个时间概念. 在 Flink 中, 总共有3种时间概念, 分别是 事件时间 ( Event time ) / 处理时间 ( Processing time ) / 接入时间 ( Ingestion time). 事件时间 ( Event time )就是真实的用户发生操作的时候所产生的时间, 对应到 flink 中 ...

flink的数据输入源主要分为两大类:1. 内置数据源 集合数据源 可以将数组或者集合作为 flink 的数据源,分别有不同的方法可以使用, 这种方式比较适合本地调试使用 12345678// 添加数组作为数据输入源String[] elementInput = new String[]{"hello Flink", "Second Line"&# ...

相信大家在学习spark的时候接触的第一个案例肯定也是 wordCount, 本文也想通过这样一个简单的例子来讲一下一个简单的 flink 程序是什么样子的, 让大家对 flink 的代码有一个简单的了解. 一个 flink程序主要分为5个部分: 1. 获取执行 Environment environment 提供控制 job 执行的方法(例如设置并行度/容错/checkpoint 参数) 并 ...

​ Flink 是一款能够同时支持高吞吐/低延迟/高性能的分布式处理框架. ​ 本系列叫做 <Flink简易使用教程>, 目的是记录自己学习 flink 的过程,并且把使用flink的方方面面介绍给大家.尽量用简单的话把使用方法说清楚,在使用某个具体功能的时候能够快速的查找到该使用方法. ​ 本系列的主要例子会从 flink 官方仓库的 example 出发, 通过 ...