最近有一个朋友问我,Flink使用窗口计算的时候,如果设置了允许数据晚到时间,这个时候又来了一条属于前面窗口的数据,但是前面窗口的计算结果已经写到mysql了,怎么更正之前的结果,而不是在写入一条数据呢?今天这篇文章就来介绍一下怎么使用Flink的窗口函数更新之前计算的不完全的(不准确的结果)
对于晚到的数据,一般有几种常用的处理方式:
1,直接丢弃掉(这个也是窗口的默认做法,也就是说一个迟到的元素不会创建一个新的窗口)
2,用测流输出的方式,拿到晚到的元素,可以进行,相关的逻辑处理,或者保存起来.
3,更新之前的窗口计算结果,也就是今天要介绍的做法.
由于存在晚到的元素，所以已经计算出的窗口结果是不准确和不完全的。我们可以使用迟到元素更新已经计算完的窗口结果。
如果我们要求一个operator支持重新计算和更新已经发出的结果，就需要在第一次发出结果以后也要保存之前所有的状态。但显然我们不能一直保存所有的状态，肯定会在某一个时间点将状态清空，而一旦状态被清空，结果就再也不能重新计算或者更新了。而迟到的元素只能被抛弃或者发送到侧输出流。
window operator API提供了方法来明确声明我们要等待迟到元素。当使用event-time window，我们可以指定一个时间段叫做allowed lateness。window operator如果设置了allowed lateness，这个window operator在水位线没过窗口结束时间时也将不会删除窗口和窗口中的状态。窗口会在一段时间内(allowed lateness设置的)保留所有的元素。
当迟到元素在allowed lateness时间内到达时，这个迟到元素会被实时处理并发送到触发器(trigger)。当水位线没过了窗口结束时间+allowed lateness时间时，窗口会被删除，并且所有后来的迟到的元素都会被丢弃。
首先来看一下具体的代码实现:</
最近有一个朋友问我,Flink使用窗口计算的时候,如果设置了允许数据晚到时间,这个时候又来了一条属于前面窗口的数据,但是前面窗口的计算结果已经写到mysql了,怎么更正之前的结果,而不是在写入一条数据呢?今天这篇文章就来介绍一下怎么使用Flink的窗口函数更新之前计算的不完全的(不准确的结果)对于晚到的数据,一般有几种常用的处理方式:1,直接丢弃掉(这个也是窗口的默认做法,也就是说一个迟到的元素不会创建一个新的窗口)2,用测流输出的方式,拿到晚到的元素,可以进行,相关的逻辑处理,或者保存起.
Flink
的一个重要特性就是有状态计算(stateful processing)。
Flink
提供了简单易用的 API 来存储和获取状态。但是，我们还是要理解 API 背后的原理，才能更好的使用。本文分为 3 个部分：
Flink
支持的三种 State Backend
state 文件格式
state 持久化及故障恢复
我们首先看下 state 究竟存储在哪里。
State 存储方式
Fli...
import org.apache.
flink
.api.scala.createTypeInformation
import org.apache.
flink
.streaming.api.TimeCharacteristic
import org.apache.
flink
.streaming.api.functions.AssignerWithPeriodicWatermarks
import org.apache.
flink
.streaming.api.scala.function.ProcessAllW
对于,我们说聚合统计的结果
数据
来说,使用插入肯定是不行的.因为涉及到,聚合统计,比如
计算
数据
的个数,获取平均数这样,这种的,得出的结果,需要首先把
数据
撤回,然后再生成
一个新的
数据
.
这里在
flink
中就有个模式,叫做
更新
模式
,可以看到:
这里有3中模式,
1.追加模式:表只是做插..
Window(
窗口
计算)
窗口
计算是流计算的核心，通过使用
窗口
对无限的流
数据
划分成固定大小的 buckets，然后基于落入同一个bucket（
窗口
）中的元素执行计算。
Flink
将
窗口
计算分为两大类。
一类基于keyed-stream
窗口
计算。
stream
.keyBy(...) <- 分组
.window(...) <- 必须: "assigner"
窗口
分配器
[.trigger(...)]
本文将重点跟大家讲解
Flink
的状态管理机制，包括状态要解决的问题、
Flink
几种不同类型的状态、Keyed State和Operator List State的使用方法等。相关代码参见的github：https://github.com/luweizheng/
flink
-tutorials。图片文字均为原创，转载请联系本专栏。
为什么要管理状态
有状态的计算是流处理框架要实现的重要功能，因...
在做用户画像标签时，很多实时指标都需要追溯历史
数据
，如用户截止此刻的订单数，需要将用户有史以来的所有订单数进行统计，而实时
数据
一般只能回溯7天。这种情况下就需要先将离线
数据
预先加载到sink端，或者将
数据
保存到
Flink
State中去。
如果离线
数据
的
计算结果
在mysql中，那么可以使用类似维表的方式直接进行Stream操作
加载离线写入State，实时作业以此restore
理论上是可以的，但是按照我上面的写法，代价比较大，因为我的作业中有subtask会处于Finished状态，导致不会触发ch.
import org.apache.
flink
.api.java.io.jdbc.JDBCOutputFormat
import org.apache.
flink
.api.scala._
import org.apache...
【Flink 实战系列】Could not find any factory for identifier ‘wechat-alarm‘ that implements ‘org.apache.fli
Flink SQL Gateway REST Endpoint 使用第二弹
