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keyby是分组,分组自带分区,是数据的重新分配,windowAll是强行合并成一个子任务所以结果是windowAll以后会变成一个子任务在执行,同理如果两个不同分组key的keyby前后执行,等于两次数据的重新分配,效果等同于只执行了第二个。 数据生成器 DataGeneratorSourcedataGeneratorSource=newDataGeneratorSource<>(newGeneratorFunction...
3. KeyBy DataStream → KeyedStream:输入必须是Tuple类型,逻辑地将一个流拆分成不相交的分区,每个分区包含具有相同key的元素,在内部以hash的形式实现的。 Reduce KeyedStream → DataStream:一个分组数据流的聚合操作,合并当前的元素和上次聚合的结果,产生一个新的值,返回的流中包含每一次聚合的结果,而不是只返回最...
物理分区:物理分区与 keyBy 另一大区别在于,keyBy 之后得到的是一个 KeyedStream,而物理分区之后结果仍是 DataStream,且流中元素数据类型保持不变。从这一点也可以看出,分区算子并不对数据进行转换处理,只是定义了数据的传输方式。 常见的物理分区策略: 随机分配(Random) 轮询分配(Round-Robin) 重缩放(Rescale) 广播...
keyBy 绝大多数情况,我们要根据事件的某种属性或数据的某个字段进行分组,对一个分组内的数据进行处理。如下图所示,keyBy算子根据元素的形状对数据进行分组,相同形状的元素被分到了一起,可被后续算子统一处理。比如,多支股票数据流处理时,可以根据股票代号进行分组,然后对同一股票代号的数据统计其价格变动。又如,电商...
1) Map: 最简单的转换之一,一对一处理,输入是一条数据流数据,输出的也是一条数据流数据 2) FlatMap: 一对多处理,输入一条数据流数据,输出0条或多条数据流数据 3) Filter: 对数据流数据进行过滤操作,符合条件的数据流数据输向下游,不符合条件的则过滤条不给下游流处理 4) KeyBy: 基于 key 对流进行分区,分...
// 1.1 没有keyby的窗口: 窗口内的 所有数据 进入同一个 子任务,并行度只能为1 sensorDS.windowAll(); // 1.2 有keyby的窗口: 每个key上都定义了一组窗口,各自独立地进行统计计算 // 基于时间的 sensorKS.window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(10))); // 滚动窗口,窗口长度10s sensorKS....
(1)keyby按键分区 keyby实际上是逻辑意义上的分组而不是物理意义上的分组,即它不会对物理资源进行划分。多并行度时每个度代表一个子任务,涵盖一定的资源,keyby只会对这些资源分区,但它们还是在同一个子任务内,因此keyby不能设置并行度 (2)简单聚合算子 ...
319、keyBy算子定义是将一个流拆分成不相交的分区,每个分区包含具有相同的key的元素。我不明白的地方是: keyBy怎么设置分区数,是给这个算子设置并行度吗? 分区数和slot数量是什么关系? 320、动态cep-pattern,能否详细说下?滴滴方案未公布,您贴出来的几张图片是基于1.7的。或者有什么想法也可以讲解下,谢谢了 ...
具体实现思路就是,先按照 url 对数据进行 keyBy 分区,然后开窗进行增量聚合。这里就会发现一个问题:我们进行按键分区之后,窗口的计算就会只针对当前 key 有效了;也就是说,每个窗口的统计结果中,只会有一个 url 的浏览量,这是无法直接用 ProcessWindowFunction进行排序的。所以我们只能分成两步:先对每个 url 链接统...