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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...

文章 2024-10-14 来自：开发者社区

大数据-122 - Flink Time Watermark Java代码测试实现Tumbling Window

点一下关注吧！！！非常感谢！！持续更新！！！目前已经更新到了： Hadoop（已更完） HDFS（已更完） MapReduce（已更完） Hive（已更完） Flume（已更完） Sqoop（已更完） Zookeeper（已更完） HBase（已更完） Redis （已更完） Kafka（已更完） ...

文章 2024-10-14 来自：开发者社区

大数据-120 - Flink Window 窗口机制-滑动时间窗口、会话窗口-基于时间驱动&基于事件驱动

点一下关注吧！！！非常感谢！！持续更新！！！目前已经更新到了：Hadoop（已更完）HDFS（已更完）MapReduce（已更完）Hive（已更完）Flume&...

文章 2024-10-14 来自：开发者社区

大数据-119 - Flink Window总览窗口机制-滚动时间窗口-基于时间驱动&基于事件驱动

点一下关注吧！！！非常感谢！！持续更新！！！目前已经更新到了：Hadoop（已更完）HDFS（已更完）MapReduce（已更完）Hive（已更完）Flume&...

文章 2024-10-14 来自：开发者社区

大数据-115 - Flink DataStream Transformation 多个函数方法 FlatMap Window Aggregations Reduce

文章 2024-08-22 来自：开发者社区

Flink四大基石——1.window

1.为什么需要Window 在讲这个问题之前，我们先补充批处理和流处理的知识。批处理:就是对历史数据/有界数据进行处理,如前一天/前7天/前2周/前1/3/6月,前1年…,批处理的任务特点是:跑完一次,就停止,就结束,等待下一次周期调度!而且批处理对于任务完成时间要求不高!一般几个小时内跑完都能够接受! 流处理:就是实时的源源不断到来的流式数据/无界数据进行处理!如:实...

文章 2024-08-22 来自：开发者社区

Flink SQL 在快手实践问题之Group Window Aggregate 中的数据倾斜问题如何解决

问题一：数据倾斜在实时计算中可能带来哪些问题？数据倾斜在实时计算中可能带来哪些问题？参考回答：数据倾斜在实时计算中可能带来指标延迟或数据事故等问题。当实时计算任务遇到数据倾斜时，部分节点可能会处理过多的数据，导致处理速度下降，进而影响整个任务的完成时间和数据准确性。关于本问题的更多问答可点击原文查看： https://...

文章 2024-08-22 来自：开发者社区

Flink SQL 在快手实践问题之设置 Window Offset 以调整窗口划分如何解决

问题一：Window Offset 的主要作用是什么？ Window Offset 的主要作用是什么？参考回答： Window Offset 主要用来调整窗口的划分逻辑，它是一个可选参数，默认值为 0，表示以 unix 时间的零点作为窗口划分的起始时间。其值可以是正数或负数，分别表示向右或向左偏移窗口的起始时间。但它不会影响 watermark 的生...

文章 2024-08-22 来自：开发者社区

Flink SQL 在快手实践问题之使用Dynamic Cumulate Window绘制直播间累计UV曲线如何解决

问题一：CUMULATE窗口函数相比传统方案有哪些优点？ CUMULATE窗口函数相比传统方案有哪些优点？参考回答： CUMULATE窗口函数的优点包括使用窗口结束时间作为横坐标，确保每个点的纵坐标是对应时间点的累计值，使曲线在回溯历史或作业failover时都能完全还原，且分维度值相加等于总维度值；同时，使用两阶段聚合防止distinct key倾...

文章 2024-08-22 来自：开发者社区

Flink SQL 在快手实践问题之Window TVF改进窗口聚合功能如何解决

问题一：Group Window Aggregate在Flink中有哪些局限性？ Group Window Aggregate在Flink中有哪些局限性？参考回答： Group Window Aggregate在Flink 1.12及更早版本中用于窗口聚合，但其存在两个主要局限性：一是语法不符合SQL标准，需要借助特殊窗口函数和窗口辅助函数；二是窗口...

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更新时间 2025-01-16 12:41:08

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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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