Flink KeyBy的实现原理是基于“Hash Partitioning”,即将键值传递给哈希函数,并根据函数的输出将键值映射到特定的分区。每个分区都存储具有相同键值的所有输入元素,因此可以将大量输入数据分割为具有相同键值的多个子集。 Flink KeyBy可以用来提高Flink程序的性能,并帮助实现分布式计算。它可以将数据按照指定的键进行分区,从而...
val resultData: DataStream[SensorReading] = mapedData.keyBy("id").min("temperature") 1. 分组并进行minBy聚合 val resultData: DataStream[SensorReading] = mapedData.keyBy("id").minBy("temperature") 1. 打印执行 resultData.print() env.execute("aaaatest") 1. 2. 结果 min => 3> SensorReading...
这是窗口功能的职责,一旦系统确定某个窗口已准备好进行处理,就可以使用该窗口功能来处理每个(可能是键控)窗口的元素(请参阅Flink如何确定窗口何时准备就绪的触发器)。 的窗函数可以是一个ReduceFunction,AggregateFunction或ProcessWindowFunction。前两个可以更有效地执行(请参阅“状态大小”部分),因为Flink可以在到达每...
本文将研究keyBy的原理和用途。 首先,Flink的keyBy操作将流中的元素按照指定的key值进行分组。换句话说,keyBy操作根据设定的key返回一个新的DataStream,其中每个元素都属于同一个key组。为了更清楚地说明Flink keyBy操作,让我们以一个简单的例子来解释。考虑一个DataStream,它包含以下元素: (A,1) (B,2) (A,3) ...
flink的keyby分组原理 flink分组统计 文章目录 窗口概念 Window API 窗口函数 Aggregate 示例 其他API说明 总结 窗口概念 一句基于Flink流处理引擎的块处理的最佳方案。 窗口类型:时间窗口,计数窗口 基本流程: 1.先对数据分组 2.先开窗 3.窗口函数,对窗口实现怎么样的操作。
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stream.keyBy(<key selector>) .window(<window assigner>) .aggregate(<window function>) 1. 2. 3. 其中.window()方法需要传入一个窗口分配器,它指明了窗口的类型;而后面的.aggregate()方法传入一个窗口函数作为参数,它用来定义窗口具体的处理逻辑。窗口分配器有各种形式,而窗口函数的调用方法也不只.aggregate...
flink keyby分区原理 Flink包含8中分区策略,这8中分区策略(分区器)分别如下面所示, GlobalPartitioner ShufflePartitioner RebalancePartitioner RescalePartitioner BroadcastPartitioner ForwardPartitioner KeyGroupStreamPartitioner CustomPartitionerWrapper 接口名称. ChannelSelector...
flink keyby原理 动画演示 flink的keyby 在Flink中有一类滚动聚合的算子(Rolling Aggregation): sum()、min()、minBy()、max()、maxBy() 其中,对于min()和minBy(),max()和maxBy()之间的区别,具体如下: 1、处理的数据只有两个字段: 即:只有分组字段和比较字段,...