import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment; import org.apache.flink.table.functions.AggregateFunction; import java.io.Serializable; import static org.apache.flink.table.api.Expressions.$; import static org.apache.flink.table.api.Expressions.call; /** * 输入...
所以可以看到,AggregateFunction的工作原理是:首先调用createAccumulator()为任务初始化一个状态(累加器);而后每来一个数据就调用一次add()方法,对数据进行聚合,得到的结果保存在状态中;等到了窗口需要输出时,再调用getResult()方法得到计算结果。很明显,与ReduceFunction相同,AggregateFunction也是增量式的聚合;而由于输入...
packagecom.lynch.stream.window;importorg.apache.flink.api.common.functions.AggregateFunction;importorg.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;importorg.apache.flink.api.java.tuple.Tuple3;importorg.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;importorg.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEn...
import org.apache.flink.api.common.functions.FilterFunction;import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;import org.apache.flink.api.java.functions.KeySelector;import org.apache.flink.streaming.api.TimeCharacteristic;import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;import org.apache....
Operator State是一种non-keyed state,与并行的操作算子实际相关联,例如在Kafka Connector中,每个Kafka消费端算子实例都对应到Kafka的一个分区中,维护Topic分区和Offsets偏移量作为算子的Operator State。在Flink中可以实现CheckpointedFunction或者ListCheckpointed两个接口来定义操作Managed Operator State的函数。
在我们使用Flink DataStream API编写业务代码时,aggregate()算子和AggregateFunction无疑是非常常用的。编写一个AggregateFunction需要实现4个方法: publicinterfaceAggregateFunction<IN,ACC,OUT>extendsFunction,Serializable{ACCcreateAccumulator();ACCadd(INvalue,ACCaccumulator);OUTgetResult(ACCaccumulator);ACCmerge(ACCa,ACC...
状态后端会存储上次修改的时间戳以及对应的值,这意味着启用此功能会增加状态存储的消耗,堆状态后端存储一个额外的 Java 对象,其中包含对用户状态对象的引用和内存中原始的 long 值。RocksDB 状态后端存储为每个存储值、List、Map 都添加 8 个字节。 目前仅支持参考 processing time 的 TTL ...
你好。来个demo为：给定迭代初始值 (0, 0)。 元组 第一个记录分数，第二个记录数据条数，输入的...
然后我们使用.aggregate (AggregateFunction af, WindowFunction wf) 做增量的聚合操作,它能使用AggregateFunction提前聚合掉数据,减少 state 的存储压力。之后,我们将增量聚合后的数据写入到ES和Hbase中。 流程如下所示: 同时,在查询的时候,我们通过taskID、日期等维度进行查询,先从ES中获取taskID的集合,之后通过task...
Table myTable= ...//table schema: [a: String]//Register the function.tableEnv.registerFunction("split",newSplit("#"));//Use the table function in the Java Table API. "as" specifies the field names of the table.myTable.join("split(a) as (word, length)").select("a, word, length...