实时计算 Flink版窗口window 的相关内容

文章 2025-01-15 来自：开发者社区

Flink 四大基石之窗口（Window）使用详解

一、为什么需要 Window 在流处理场景中，数据是连续不断实时到达的，如果不对数据进行切分，直接处理整个无限流数据是不现实的。窗口（Window）就是为了解决这个问题而存在的，它将无限的数据流按照一定的规则切分成有限大小的 “块”，从而可以对每个 “块” 内的数据进行计算处理。例如，在实时统计网站的访问量场景中，我们可能需要每 5 分钟统计一次访问量，这里的 5 分钟就是一个窗口，通过...

阿里云文档 2024-08-05

窗口聚合

实时计算Flink版的窗口聚合支持老语法分组窗口聚合（Group Window Aggregation）和新语法窗口表值函数聚合（Window TVF Aggregation）两种形式。本文为您介绍窗口聚合新老语法详情、窗口表值函数和聚合语句无法合并的场景、以及新老语法对更新流的支持情况。

文章 2023-12-29 来自：开发者社区

Flink窗口——window

时间窗口(按时间进行统计)个数窗口(按个数进行统计)参考： https://blog.csdn.net/weixin_43291055/article/details/101421939会话窗口参考：https://blog.csdn.net/lmalds/article/details/51604501

文章 2023-12-25 来自：开发者社区

Flink的Interval Join是基于水印（Watermark）和时间窗口（Time Window）实现的

Flink的Interval Join是基于水印（Watermark）和时间窗口（Time Window）实现的。水印是用来检测和处理乱序事件的一种机制，它可以用来估计事件的最大延迟时间。在Flink中，每个事件都会被分配一个时间戳，这个时间戳表示事件发生的时间。当水印的值大于或等于一个事件的时间戳...

文章 2023-08-10 来自：开发者社区

测试水位线和窗口的使用之前讲过，当水位线到达窗口结束时间时，窗口就会闭合不再接收迟到的数据，因为根据水位线的定义，所有小于等于水位线的数据都已经到达，所以显然 Flink 会认为窗口中的数据都到达了（尽管可能存在迟到数据，也就是时间戳小于当前水位线的数据）。我们可以在之前生成水位线代码 WatermarkTest 的基础上，增加窗口应用做一下测试：import org.apache.flink.....

文章 2023-08-10 来自：开发者社区

Flink之窗口 (Window) 下篇1

窗口函数（Window Functions）定义了窗口分配器，我们只是知道了数据属于哪个窗口，可以将数据收集起来了；至于收集起来到底要做什么，其实还完全没有头绪。所以在窗口分配器之后，必须再接上一个定义窗口如何进行计算的操作，这就是所谓的“窗口函数”（window functions）。经窗口分配器处理之后，数据可以分配到对应的窗口中，而数据流经过转换得到的数据类型是 WindowedStrea....

文章 2023-08-10 来自：开发者社区

Flink之窗口 (Window) 上篇

我们已经了解了 Flink 中事件时间和水位线的概念，那它们有什么具体应用呢？当然是做基于时间的处理计算了。其中最常见的场景，就是窗口聚合计算。之前我们已经了解了 Flink 中基本的聚合操作。在流处理中，我们往往需要面对的是连续不断、无休无止的无界流，不可能等到所有所有数据都到齐了才开始处理。所以聚合计算其实只能针对当前已有的数据——之后再有数据到来，就需要继续叠加、再次输出结果。这样似乎很“....

文章 2023-02-07 来自：开发者社区

Flink窗口api、Flink窗口分配器(Flink Window Api、Flink Window Assigners)

窗口API按键分区（Keyed Partition）和非按键分区（Non-Keyed Partition）在定义窗口操作之前，首先需要确定，到底是基于按键分区（Keyed）的数据流 KeyedStream来开窗，还是直接在没有按键分区的 DataStream 上开窗。也就是说，在调用窗口算子之前，是否有 keyBy 操作。按键分区窗口（Keyed Wi....

文章 2023-02-07 来自：开发者社区

Flink窗口(Flink Window)

上一篇flink watermark讲到Flink 中事件时间和水位线的概念，那它们有什么具体应用呢？当然是做基于时间的处理计算了。其中最常见的场景，就是窗口聚合计算。之前我们已经了解了 Flink 中基本的聚合操作。在流处理中，我们往往需要面对的是连续不断、无休无止的无界流，不可能等到所有所有数据都到齐了才开....

文章 2022-11-12 来自：开发者社区

【Flink-API】之复习窗口Window

一、Flink时间1.1 概念1.EventTime 时间创建的时间，时间戳描述。2.Ingestion Time 数据进入到Flink的时间3.Processing Time 是每一个执行操作的算子的本地系统时间，与机器相关，默认的时间属性就是Processing Time二、Window简介2.1 Streaming这是一种无界的数据流，不断增长的数据流。2.2 windowwindow 是....

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更新时间 2025-01-16 12:41:10

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阿里云实时计算Flink版(Alibaba Cloud Realtime Compute)，完全兼容开源的Apache Flink，比开源性能提升2～3倍，提供了完整的告警、监控、日志的解决方案、提升开发效率且无运维成本，并有社区专家提供技术支持。

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