flink流計算隨筆(5)
Windows 聚合事件(例如計數、和)在流上的工作方式與批處理不同。例如,不可能計算流中的所有元素,因為流通常是無限的(無界的)。相反,流上的聚合(計數、和等)是由視窗限定作用域的,例如“過去5分鐘的計數”或“最後100個元素的總和”。
Windows可以是時間驅動(示例:每30秒)或資料驅動(示例:每100個元素)。一個典型的方法是區分不同型別的視窗,比如翻筋斗視窗(沒有重疊)、滑動視窗(有重疊)和會話視窗(中間有一個不活躍的間隙)。
Time 當提到流媒體程式中的時間(例如定義視窗)時,可以指不同的時間概念:
事件時間是建立事件的時間。它通常由事件中的時間戳描述,例如由生產感測器或生產服務附加的時間戳。Flink通過時間戳轉讓者訪問事件時間戳。
攝入時間是事件進入源操作符的Flink資料流的時間。
處理時間是執行基於時間的操作的每個操作符的本地時間。
相關推薦
flink流計算隨筆(5)
Windows 聚合事件(例如計數、和)在流上的工作方式與批處理不同。例如,不可能計算流中的所有元素,因為流通常是無限的(無界的)。相反,流上的聚合(計數、和等)是由視窗限定作用域的,例如“過去5分鐘的
flink流計算隨筆(6)
starting nts 取消 add multi nvi handle input .sh ?生成,編譯模板工程 MacBook-Air:SocketWindowWordCount myhaspl$ bash <(curl https://flink.apache.
Flink流計算隨筆(1)
Apache Flink(下簡稱Flink)專案是大資料處理領域最近冉冉升起的一顆新星,其不同於其他大資料專案的諸多特性吸引了越來越多人的關注。本文將深入分析Flink的一些關鍵技術與特性,希望能夠幫助讀者對Flink有更加深入的瞭解,對其他大資料系統開發者也能有所裨益。本文
flink流計算隨筆(2)
MACOS下安裝flink: $ brew install apache-flink ... $ flink --version MACOS下啟動flink: $cd /usr/local/Cellar/apache-flink/1.6.0 $./libexec/bi
flink流計算隨筆(7)
Flink中的DataStream程式是在資料流上實現轉換的常規程式(例如,過濾、更新狀態、定義視窗、聚合)。資料流最初是從各種來源(例如,訊息佇列、套接字流、檔案)建立的。結果通過sink返回,它可以
flink流計算隨筆(8)
SQL標準的Apache Calcite statement: setStatement | resetStatement | explain | describe | insert | update |
flink流計算隨筆(9)
生成,編譯模板工程 MacBook-Air:SocketWindowWordCount myhaspl$ bash <(curl https://flink.apache.org/q/sbt-q
流式大資料計算實踐(5)----HBase使用
一、前言 1、上文中我們搭建好了一套HBase叢集環境,這一文我們學習一下HBase的基本操作和客戶端API的使用 二、shell操作 先通過命令進入HBase的命令列操作 /work/soft/hbase-1.2.2/bin/hbase shell 1、建表 create 'test
Flink流計算隨筆(1)
實現思路 class 不能 inter oss 最終 sta 而是 連續存儲 相比 Spark Stream、Kafka Stream、Storm 等,為什麽阿裏會選擇 Flink 作為新一代流式計算引擎?前期經過了哪些調研和對比? 大沙:我們是 2015 年開始調研新一代
flink流計算隨筆(3)
容錯 額外 text 之間 方式 project 平臺 一對一 put Stateful Computations over Data Streams(在數據流的有狀態計算)Apache Flink是一個用於分布式流和批處理數據的開源平臺。Flink的核心是一個流數據流引擎
Spark Streaming實時流處理筆記(5)—— Kafka API 程式設計
1 新建 Maven工程 pom檔案 <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLo
FineUIMvc隨筆(5)UIHelper是個什麼梗?
宣告:FineUIMvc(基礎版)是免費軟體,本系列文章適用於基礎版。 UIHelper.Result 在 FineUIMvc 的每一個 HttpPost 的控制器方法裡面,你都會看到 UIHelper.Result(): 這到底是個什麼梗?在 ASP.NET MVC 中並沒有 UIHelper
Flink流計算程式設計--watermark(水位線)簡介
1、watermark的概念 watermark是一種衡量Event Time進展的機制,它是資料本身的一個隱藏屬性。通常基於Event Time的資料,自身都包含一個timestamp,例如1472693399700(2016-09-01 09:29:59.
10.5-全棧Java筆記:常見流詳解(三)
java上節我們講到「Java中常用流:緩沖流」,本節我們學習數據流和對象流~ 數據流數據流將“基本數據類型變量”作為數據源,從而允許程序以與機器無關方式從底層輸入輸出流中操作java基本數據類型。 DataInputStream和DataOutputStream提供了可以存取與機器無關的所有Java基礎類
第五章(5) 數值範圍及數值流綜合使用案例----獲取勾股數勾股數
1.產生一個數值範圍 和數字打交道時,有一個常用的東西就是數值範圍。比如,假設你想要生成1和100之間的所有數字。Java 8引入了兩個可以用於IntStream和LongStream的靜態方法,幫助生成這種範圍:range和rangeC
第五章(5)數值流 (去裝箱化)
我們之前學了規約reduce,那麼統計所有菜的總熱量應該這麼做: List<Dish> menu = Arrays.asList( new Dish("pork", false, 800, Dish.Type.MEAT), n
流式大資料計算實踐(2)----Hadoop叢集和Zookeeper
一、前言 1、上一文搭建好了Hadoop單機模式,這一文繼續搭建Hadoop叢集 二、搭建Hadoop叢集 1、根據上文的流程得到兩臺單機模式的機器,並保證兩臺單機模式正常啟動,記得第二臺機器core-site.xml內的fs.defaultFS引數值要改成本機的來啟動,啟動完畢後再改回來 2、清空資
流式大數據計算實踐(2)----Hadoop集群和Zookeeper
nts 環境變量 技術 文件創建 con mon orm rm2 sam 一、前言 1、上一文搭建好了Hadoop單機模式,這一文繼續搭建Hadoop集群 二、搭建Hadoop集群 1、根據上文的流程得到兩臺單機模式的機器,並保證兩臺單機模式正常啟動,記得第二臺機器c
流式大資料計算實踐(3)----高可用的Hadoop叢集
流式大資料計算實踐(3)----高可用的Hadoop叢集 一、前言 1、上文中我們已經搭建好了Hadoop和Zookeeper的叢集,這一文來將Hadoop叢集變得高可用 2、由於Hadoop叢集是主從節點的模式,如果叢集中的namenode主節點掛掉,那麼叢集就會癱瘓,所以我們要改造成
7-1 計算指數 (5 分)
真的沒騙你,這道才是簡單題 —— 對任意給定的不超過10的正整數n,要求你輸出2n。不難吧? 輸入格式: 輸入在一行中給出一個不超過10的正整數n。 輸出格式: 在一行中按照格式 2^n = 計算結果 輸出