val input:DataStream[T]=...// event-time session windows with static gapinput.keyBy(...).window(EventTimeSessionWindows.withGap(Time.minutes(10))).<windowfunction>(...)// event-time session windows with dynamic gapinput.keyBy(...).window(EventTimeSessionWindows.withDynamicGap(newSessionWindo...
AI代码解释 final StreamExecutionEnvironment env=StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();DataStream<String>text=[...]DataStream<Tuple2<String,Integer>>wordCounts=text.flatMap(newLineSplitter()).keyBy(0).timeWindow(Time.seconds(5)).sum(1).setParallelism(5);wordCounts.print();env.execute(...
当Flink提供的所有分区策略都不能满足用户的需求时,我们可以通过使用partitionCustom()方法来自定义分区策略。 在调用时,方法需要传入两个参数,第一个是自定义分区器(Partitioner)对象,第二个 是应用分区器的字段,它的指定方式与 keyBy 指定 key 基本一样:可以通过字段名称指定, 也可以通过字段位置索引来指定,还可以...
第一阶段聚合:key 拼接随机数前缀或后缀,进行 keyby、开窗、聚合 注意:聚合完不再是 WindowedStream,要获取 WindowEnd 作为窗口标记作为第二阶段分组依据,避免不同窗口的结果聚合到一起) 第二阶段聚合:按照原来的 key 及 windowEnd 作 keyby、聚合 在我们项目中,用到了Clickhouse,我们可以第一阶段打散聚合后,直接写...
窗口式Flink程序的一般结构如下所示。第一个片段指的是键控流,而第二个片段指的是非键控流。正如人们所看到的,唯一的区别是keyBy(...)呼吁密钥流和window(...)成为windowAll(...)非键控流。这还将用作本页面其余部分的路线图。 AI检测代码解析
public class FlinkKeyByTest { public static void main(String[] args) throws Exception { // 获取流执行环境 StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); env.setParallelism(1); // 示例数据流 DataStream<String> sourceStream = env.fromElements("Hello", "Flink"...
有一些转换(如join、coGroup、keyBy、groupBy)要求在元素集合上定义一个key。还有一些转换(如reduce、groupReduce、aggregate、windows)可以应用在按key分组的数据上。 Flink的数据模型不是基于key-value对的。因…
maxParallelism: Flink KeyBy后设置的最大并行度,通过方法.setMaxParallelism()配置,默认值为1<<7,即128 publicstaticfinal intDEFAULT_LOWER_BOUND_MAX_PARALLELISM=1<<7; parallelism: Flink KeyBy后设置的并行度,通过方法.setParallelism()配置 Key Group计算方法对应源码 ...
.keyBy(0)// 以数组的第一个元素作为key.reduce((ReduceFunction<Tuple2<Long, Long>>) (t2, t1) ->newTuple2<>(t1.f0, t2.f1 + t1.f1))// value做累加.print(); env.execute("execute"); } } 3>(1,5)3 >(1,12)3>(1,14)4 ...
Flink中的KeyBy算子是一种根据指定Key将数据流分区的算子。在使用KeyBy算子时,需要指定一个或多个Key,Flink会根据这些Key将数据流分成不同的分区,以便并行处理。 KeyBy算子通常用于实现基于Key的聚合操作,如求和、平均值等。它可以将具有相同Key的数据分配到同一个分区中,并在该分区上执行聚合操作。