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Window也即窗口，是Flink流处理的特性之一。前一篇文章我们谈到了Winodw的相关概念及其实现。窗口的目的是将无界的流转换为有界的元素集合，但这还不是最终的目的，最终的目的是在这有限的集合上apply(应用)某种函数，这就是我们本篇要谈的主题——WindowFunction（窗口函数）。 那么窗口函数会在什么时候被应用呢？还记得上篇文章我们谈到了触发器Trigger，在触发器触发后会
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前面说了很多关于flink的windows相关原理的内容，今天讲一个flink的window相关操作的一个实战内容吧。首先，回顾一下SparkStreaming的windows操作，实际上就是在将微批增加若干倍（窗口大小处以批处理大小），这样就形成了窗口，那对于与kafka的结合这种方式，原理我在星球的源码里也说过了，实际上并没有真实的去kafka取数据，而是计算了offset，这种情况下，实际上窗口计算的时
大数据技术与架构点击右侧关注，大数据开发领域最强公众号！暴走大数据点击右侧关注，暴走大数据！ Flink的Window类型Flink基本分有3种window类型：CountWindow，TimeWindow和SessionWindow。其中，CountWindow和TimeWindow还有滑动与滚动区分。通常，window的api定义形式为：stream .keyBy(...) .window(...)//timeWindow,countWindow,SessionWindows.withGap(Time
一、状态（State） 1、介绍 我们在前面写的wordcount的例子（上篇博客中有的）,没有包含状态管理。如果一个task在处理过程中挂掉了，那么它在内存中的状态都会丢失，所有的数据都需要重新计算。从容错和消息处理语义上（atlastonce,exactlyonce）,从而Flink引入了state和checkpoint。 State一般指一个集体的task/opearator的状态（state默认保存在java的堆内存中），
①传递参数 所有需要用户定义的函数都可以转换成richfunction，例如实现mapoperator中你需要实现一个内部类，并实现它的map方法： data.map(newMapFunction<String,Integer>(){ publicIntegermap(Stringvalue){returnInteger.parseInt(value);} }); 然后我们可以将其转换为RichMapFunction： data.map(newRichMapFunction<
目录☆☞ Overview （概述）☆☞ WorkingwithState （带状态的工作）☆☞ TheBroadcastStatePattern （广播状态模式）☆☞ Checkpointing☆☞ QueryableState （可查询状态）☆☞ StateBackends （状态后端）☆☞ StateSchemaEvolution （状态模式演变）☆☞ CustomStateSerialization （自定义状态序列化）一、Overview（概述） 有状态的函数和Operators在各个元素/事件
Map 班级学生成绩的随机生成 输入：本班同学的学号 输出：<学号，成绩> 数据准备 首先需要一个stuID.csv文件，每一列为一个学号： 然后将文件放入HDFS中： hdfsdfsputstuID.csvinput 编写程序 importorg.apache.flink.api.common.functions.MapFunction; importorg.apache.flink.api.java.DataSet; importorg.apache.flink.api.jav
文章目录前言Checkpoint快慢的性能指标相邻Checkpoint的间隔时间设置外部State的存储选择Checkpoint的资源设置Checkpoint的task本地性恢复引用 前言 众所周知，Flink内部为了实现它的高可用性，实现了一套强大的checkpoint机制，还能保证作用的ExactlyOnce的快速恢复。对此，围绕checkpoint过程本身做了很多的工作。在官方文档中，也为用户解释了checkpoint的部分原理以及checkpoint在实际生产中（
在Flink中，实现从指定主机名和端口接收字符串消息，对接收到的字符串中出现的各个单词，每隔1秒钟就输出最近5秒内出现的各个单词的统计次数。 代码实现如下： publicclassSocketWindowWordCount{ publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{ /**需要连接的主机名和端口*/ finalStringhostname; finalintport; try{ finalParameterToolparams=Param
在Flink中，状态可靠性保证由Checkpoint支持，当作业出现failover的情况下，Flink会从最近成功的Checkpoint恢复。在实际情况中，我们可能会遇到Checkpoint失败，或者Checkpoint慢的情况，本文会统一聊一聊Flink中Checkpoint异常的情况（包括失败和慢），以及可能的原因和排查思路。 1.Checkpoint流程简介 首先我们需要了解Flink中Checkpoint的整个流程是怎样的，在了解整个流程之后，我们才能在
本文大致理一下checkpoint出现超时问题的排查思路：（本文基于flink-1.4.2） 超时判断逻辑 jobmanager定时triggercheckpoint，给source处发送trigger信号，同时会启动一个异步线程，在checkpointtimeout时长之后停止本轮checkpoint，cancel动作执行之后本轮的checkpoint就为超时，如果在超时之前收到了最后一个sink算子的ack信号，那么checkpoint就是成功的。 那么超时的原因会是什么呢？时间要么花费
FlinkCep是对复杂事件处理的一种手段，通过规则进行匹配，比如有ABACBCD是个消息，我们想获取BC这种事件的消息，就可以通过定义相关规则来进行业务处理，通常我们会对C消息到达的时间有要求，比如在3s之内，那么我们怎么获得超出3s已经匹配到的消息呢？ 现在来讨论下FlinkCEP对于超时时间的处理 直接上demo（实现功能，匹配click后为buy事件的消息，事件限定为5s，同时获取
前面，已经有一篇文章讲解了spark的checkpoint:必会:关于SparkStreamingcheckpoint那些事儿同时，浪尖也在知识星球里发了源码解析的文章。sparkstreaming的Checkpoint仅仅是针对driver的故障恢复做了数据和元数据的Checkpoint。而本文要讲的flink的checkpoint机制要复杂了很多，它采用的是轻量级的分布式快照，实现了每个操作符的快照，及循环流的在循环的数据的快照。详细的算法后面浪尖会给
本文是Checkpoint系列非源码最后一篇文章。必会:关于SparkStreamingcheckpoint那些事儿flink超越Spark的Checkpoint机制前面两篇，一篇是spark的driver的Checkpoint细节及使用的时候注意事项。一篇是flink的Checkpoint的一些上层解释。本文主要是将flink的Checkpoint的基石--轻量级分布式快照。1.简介分布式数据流处理是数据密集型计算的新兴范例，它允许对大量数据进行连续计算，以低端到端延迟为目