ProcessJoinFunction:间隔连接(interval join)两条流之后的处理函数 ProcessWindowFunction ProcessAllWindowFunction BroadcastProcessFunction KeyedBroadcastProcessFunction 二、KeyedProcessFunction 1、只有基于KeyedStream的处理函数,才能
processWindowFunction是Flink中的一个窗口函数,用于对窗口内的数据进行处理。它与普通的window function不同之处在于,processWindowFunction可以访问窗口的上下文信息,包括窗口的元数据和触发器信息,从而实现更灵活和复杂的计算逻辑。 重复数据消除和processWindowFunction通常在流式处理中一起使用,以确保在计算窗口内的数据时...
在flink中可以用.window()来定义一个窗口,然后基于这个 window 去做一些聚合或者其它处理操作。注意window ()方法必须在keyBy之后才能用。window()方法接收的输入参数是一个WindowAssignerWindowAssigner负责将每条输入的数据分发到正确的window中。Flink 提供了通用的 WindowAssigner:滚动窗口(tumbling window)、滑动窗口(sl...
input.keyBy(x -> x.f0) .countWindow(2) // AggregateFunction 比 ReduceFunction 更加的通用,它有三个参数,一个输入类型(IN),一个累加器(ACC),一个输出类型(OUT) .aggregate(new AggregateFunction<Tuple3<String, String, Integer>, Tuple2<String,Integer>, Tuple2<String,Integer>>() {// 创建累加...
一文搞懂Flink Window机制和 Function 和 Process组合处理事件 Windows是处理无线数据流的核心,它将流分割成有限大小的桶(buckets),并在其上执行各种计算。 窗口化的Flink程序的结构通常如下,有分组流(keyed streams)和无分组流(non-keyed streams)两种。两者的不同之处在于,分组流中调用了keyBy(...)方法,无分组流...
AggregateFunction(待续) ProcessWindowFunction(待续) 能绑定ReductFunction和AggregateFunction,先增量计算元素,当窗口结束后进行全量计算。 先增量后全量图1 先增量后全量图2 DataStreamSource<String> source = env.socketTextStream("localhost",9527); source.map(new MapFunction<String, Tuple2<String,Integer>>()...
除了KeyedProcessFunction , 另外一大类常用的处理函数 , 就是基于窗口的ProcessWindowFunction 和 ProcessAllWindowFunction 了。 窗口处理函数的使用 进行窗口计算,我们可以直接调用现成的简单聚合方法(sum/max/min),也可以通过调用.reduce()或.aggregate()来自定义一般的增量聚合函数(ReduceFunction/AggregateFucntion);...
ProcessWindowFunction(WindowedStream上调process时) ProcessAllWindowFunction(AllWindowedStream上调process时) CoProcessFuntion (ConnectedStreams上调process时) ProcessJoinFunction (JoinedStreams上调process时) BroadcastProcessFunction (BroadCastConnectedStreams上调process时) ...
窗口处理函数就是一种典型的全窗口函数。窗口处理函数 ProcessWindowFunction 的使用与其他窗口函数类似 , 也是基于WindowedStream 直接调用方法就可以,只不过这时调用的是.process()。 stream.keyBy( t -> t.f0 ) .window( TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(10)) )...
为了学习ProcessFunction就去看官方demo,地址是:https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.10/dev/stream/operators/process_function.html,简单说说这个demo的功能: 数据源在不间断的产生单词,每个单词对应一个Tuple2<String,String>的实例; ...