自定义窗口函数importorg.apache.flink.streaming.api.functions.windowing.ProcessWindowFunction;importorg.apache.flink.util.Collector;/** * IN:输入类型 * OUT:输出类型 * KEY:数据中键 key 的类型 * W:窗口的类型,一般为TimeWindow */publicclassMyProcessFunctionextendsProcessWindowFunction<IN, OUT, KEY, W...
ProcessWindowFunction持有一个窗口中包含的所有元素的Iterable对象,以及元素所属窗口的附加meta信息。 ProcessWindowFunction无法高效执行是因为在调用函数之前Flink必须在内部缓存窗口中的所有元素。我们可以将ProcessWindowFunction和ReduceFunction,AggregateFunction, 或者FoldFunction函数结合来缓解这个问题,从而可以获取窗口元素的...
.<windowed transformation>(<window function>) // 滚动processing-time窗口 input .keyBy(<key selector>) .window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(5))) .<windowed transformation>(<window function>) // 每日偏移8小时的滚动event-time窗口 input .keyBy(<key selector>) .window(TumblingEvent...
在更底层,我们可以不定义任何具体的算子(比如 map,filter,或者 window),而只是提炼出一个统一的“处理”(process)操作——它是所有转换算子的一个概括性的表达,可以自定义处理逻辑,所以这一层接口就被叫作“处理函数”(process function)。 处理函数提供了一个“定时服务”(TimerService),我们可以通过它访问流中的...
Flink ProcessWindowFunction编译错误 Flink ProcessWindowFunction是Apache Flink流处理框架中的一个函数,用于在窗口操作中对数据进行处理。它是一个抽象类,需要继承并实现其中的抽象方法来定义具体的处理逻辑。 编译错误可能由多种原因引起,以下是一些可能的原因和解决方法: 依赖问题:检查是否正确导入了所需的依赖库。确保...
1、使用ProcessAllWindowFunction 2、使用KeyedProcessFunction 五、侧输出流 六、处理乱序数据,Flink有三重保证 一、基本处理函数 1、处理函数的功能和使用 普通的transform算子,只能获取到当前的数据,或者加上聚合状态 RichFunction,可以有生命周期方法,还可以获取运行时上下文,进行状态编程 ...
Window Function 有四种: ReduceFunction AggregateFunction FoldFunction ProcessWindowFunction 前面两个会执行的更加有效率,因为在元素到来时,Flink 可以增量的把元素聚合到每个窗口上。 ProcessWindowFunction 提供了一个 Iterable 迭代器,可以获得一个窗口的所有元素以及元素的元数据信息。
* ProcessWindowFunction<IN, OUT, KEY, W extends Window> * int:Tuple2<String, Integer>:输入的数据类型 * OUT:String: 输出 * KEY:String: 关键字 * TimeWindow: 时间窗口 * */ public class MyPKProcessWindowFunction extends ProcessWindowFunction<Tuple2<String, Integer>,String,String, TimeWindow>...
AggregateFunction FoldFunction 全量聚合函数(窗口维护窗口内的数据) ProcessWindowFunction 全量计算 支持功能更加灵活 支持状态操作 触发器 image-20210202200655485 EventTimeTrigger基于事件时间的触发器,对应onEventTime ProcessingTimeTrigger 基于当前系统时间的触发器,对应onProcessingTime ...
flink中的ProcessWindowFunction经常用在窗口触发后对结果的数据的迭代处理以及获得窗口的开始时间和截止时间等操作。它可以结合reduce,aggregate等一起使用。但是使用过程中需要注意: 如果ProcessWindowFunction没有结合reduce,aggregate等其他窗口函数来计算的话,他是会缓存落入该窗口的所有数据,等待窗口触发的时候再一起执行...