虽然Apply和Process都是用于全量计算,但它们的实现方式和性能有所不同。Apply方法简单易用,适合一些简单的聚合计算。但由于不支持增量计算,需要缓存整个窗口的数据,因此在处理大数据量时可能会对内存造成较大的压力。 而Process方法更加底层和强大,支持增量计算,可以更加灵活地处理窗口数据。但由于它提供了更多的功能,因此...
apply和process的区别 apply和process都是处理全量计算,但工作中正常用process。 process更加底层,更加强大,有open/close生命周期方法,又可获取RuntimeContext。 ProcessWindowFunction/ProcessAllWindowFunction 全量聚合:窗口需要维护全部原始数据,窗口触发进行全量聚合。 ProcessWindowFunction一次性迭代整个窗口里的所有元素,比...
它和apply几乎一样,唯一区别在于process中的ProcessWindowFunction多了一些上下文信息。 windowAll 所有的数据都会在窗口算子中由一个Task计算,并得到全局统计结果。也就是说WindowAll并行度只能1,且不可设置并行度 window trigger ⼀旦窗口准备就绪就可以使用WindowFunction进行计算。每⼀个 WindowAssigner(窗口分配器)...
process和apply算子最大的区别在于process可以自己定时触发计算的定时器,在processElement方法定义定时器 context.timerService().registerEventTimeTimer(timestamp); ,当定时器时间到达,会回调onTimer()方法的计算任务,这是和apply最大的区别 /** * A function that processes elements of a stream. * * For every...
在Flink 中,全窗口函数也有两种:WindowFunction 和 ProcessWindowFunction。 (1)窗口函数(WindowFunction) WindowFunction 字面上就是“窗口函数”,它其实是老版本的通用窗口函数接口。我们可以基于 WindowedStream 调用.apply()方法,传入一个 WindowFunction 的实现类。
ProcessFunctionWithTimerDemo3 View Code 2. apply方法对窗口进行全量聚合 窗口每触发一次时,会调用一次apply方法,相当于是对窗口中的全量数据进行计算 View Code 此处的计算是全量计算,效率不高,因为其要等到窗口数据攒足了才触发定时器,执行apply方法,这个apply方法相当于对窗口中的全量数据进行计算。假设窗口一直不...
process 和 apply AssignerWithPeriodicWatermarks或接口AssignerWithPunctuatedWatermarks。 简而言之,前一个接口将会周期性发送Watermark,而第二个接口根据一些到达数据的属性,例如一旦在流中碰到一个特殊的element便发送Watermark。 自定义窗口 Window Assigner:负责将元素分配到不同的window。
对于Transformation operators,熟悉java stream的同学应该很容易理解,因为Flink中的map,flatMap,reduce,apply等算子和java stream中对应的算子含义差不多。keyBy作为Flink的一个高频使用算子,其功能跟MySQL的group by功能差不多;而window算子则是通过窗口机制,将无界数据集拆分成一个个有界数据集,详细信息后面会进一步介绍...
全窗口函数有两种:窗口函数(WindowFunction)、处理窗口(ProcessWindowFunctio) 窗口函数:当窗口到达结束时间时需要触发计算,调用apply()。从input集合中取出窗口收集的数据,结合key和windowx信息,通过收集器输出结果。目前WindowFunction的作用已被ProcessWindowFunction全覆盖 ...