flink keyby用法 Flink的keyBy方法是用于将输入数据按照指定的key进行分区的操作。在Flink中,每个 key 对应一个逻辑分区,所有具有相同 key 的数据都会被发送到同一个分区中。 keyBy 方法的语法如下: ``` DataStream<T> keyBy(KeySelector<T, K> keySelector) ``` 其中,T 是输入数据的类型,K 是用于分区的 ...
Keyby算⼦（flink）flink的keyby算⼦作⽤是把相同key的数据发送到⼀个分区（即⼀个subtask⾥⾯去），采⽤的是哈希分区⽅法。⽤法多样，主要整理了下图中的四种⽤法。第⼀种是 key(Interger) ⽤法，传⼊⼀个整数，这个整数对应的是元组中的元素顺序是第⼏个，（注：可以是多个key,不...
对于POJO类型,KeyBy可以通过keyBy(fieldName)指定字段进行分区。 对于Tuple类型,KeyBy可以通过keyBy(fieldPosition)指定字段进行分区。 对于一般类型,如上,KeyBy可以通过keyBy(new KeySelector {…})指定字段进行分区。 代码语言:java AI代码解释 import java.util.Arrays; import org.apache.flink.api.common.functions....
.keyBy(...) <- keyed versus non-keyed windows .window(...) <- required:"assigner"[.trigger(...)] <- optional:"trigger"(elsedefaulttrigger) [.evictor(...)] <- optional:"evictor"(elseno evictor) [.allowedLateness(...)] <- optional:"lateness"(elsezero) [.sideOutputLateData(...)...
use [[DataStream.keyBy(KeySelector)]] instead 一、问题描述 flink 1.12相对于1.10个别接口有更新,所以,需要依据代码进行微调。例如keyBy方法 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-HyrtAct5... Flink中的keyby分流与window操作 1. Stream分流 Window是无限数据流处理的核心,...
.keyBy(<key selector>) .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.days(1), Time.hours(-8))) .<windowed transformation>(<window function>); 由于Flink默认使用的时间基准是UTC±00:00时间,在中国需要使用UTC+08:00时间,所以最后一个示例中窗口大小为1天,时间偏移量就是8小时。
如果没有进行 keyBy,那么原始的 DataStream 就不会分成多条逻辑流。这时窗口逻辑只能在一个任务(task)上执行,就相当于并行度变成了 1。所以在实际应用中一般不推荐使用这种方式。 在代码中,直接基于 DataStream 调用.windowAll()定义窗口。 stream.windowAll(...) ...
val ds2:DataStream[CarWc]=ds1.keyBy("sensorId").timeWindow(Time.seconds(5)).sum("carCnt")//5.显示统计结果ds2.print()//6.触发流计算env.execute(this.getClass.getName)}} 我们发送的数据并没有指定时间字段,所以Flink使用的是默认的 Processing Time,也就是Flink系统处理数据时的时间。
.keyBy((KeySelector<SourceDpiHttp, String>) SourceDpiHttp::getSceneName) .window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.minutes(windowSize))) .apply(new WindowFunction<SourceDpiHttp, String, String, TimeWindow>() { @Override public void apply(String sceneKey, TimeWindow window, Iterable<SourceDpi...