Apache Flink DataStream -翻滚窗口中的元素计数

Apache Flink是一个开源的流处理框架，它提供了强大的流处理和批处理功能。其中，DataStream是Flink中用于处理连续流数据的API。翻滚窗口是DataStream中的一种窗口类型，它根据元素的数量来触发计算。

在翻滚窗口中，窗口的大小是固定的，并且窗口之间没有重叠。当窗口中的元素数量达到预设的阈值时，窗口会触发计算并输出结果。计算完成后，窗口会被清空，然后继续接收新的元素。

翻滚窗口中的元素计数是指窗口中当前已经接收到的元素数量。通过对元素计数的监控，可以实时了解窗口中的元素数量，从而控制窗口的触发时机。

翻滚窗口中的元素计数可以用于各种场景，例如：

实时统计：可以通过监控窗口中的元素计数，实时统计某个时间段内的数据量，比如每秒钟接收到的请求数量。
流量控制：可以根据窗口中的元素计数来控制流量，当窗口中的元素数量达到一定阈值时，可以暂停或限制数据的输入，以避免系统过载。
异常检测：可以通过监控窗口中的元素计数，检测异常情况。例如，如果窗口中的元素数量超过了正常范围，可能表示系统出现了异常。

对于Apache Flink中的DataStream API，可以使用Flink的窗口函数来实现翻滚窗口中的元素计数。具体的实现方式可以参考Flink官方文档中的相关章节。

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翻滚窗口能将数据流切分成不重叠的窗口，每一个事件只能属于一个窗口。 // 用户id和购买数量 stream val counts: DataStream[(Int, Int)] = ......val tumblingCnts: DataStream[(Int, Int)] = counts // 用userId分组 .keyBy(0) // 1分钟的翻滚窗口宽度 .timeWindow...在滑窗中，一个元素可以对应多个窗口。...100个元素了，就会对窗口进行计算，这种窗口我们称之为翻滚计数窗口（Tumbling Count Window），上图所示窗口大小为3个。...Flink 的 DataStream API 提供了简洁的算子来满足常用的窗口操作，同时提供了通用的窗口机制来允许用户自己定义窗口分配逻辑。

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state中的数据有失效机制，依靠数据触发数据清理；目前Stream join的结果是数据的笛卡尔积； Window Join Tumbling Window Join 执行翻滚窗口联接时，具有公共键和公共翻滚窗口的所有元素将作为成对组合联接...因为它的行为类似于内部连接，所以一个流中的元素在其滚动窗口中没有来自另一个流的元素，因此不会被发射！如图所示，我们定义了一个大小为2毫秒的翻滚窗口，结果窗口的形式为[0,1]、[2,3]、。。。。...该图显示了每个窗口中所有元素的成对组合，这些元素将传递给JoinFunction。注意，在翻滚窗口[6,7]中没有发射任何东西，因为绿色流中不存在与橙色元素⑥和⑦结合的元素。...在当前滑动窗口中，一个流的元素没有来自另一个流的元素，则不会发射！请注意，某些元素可能会连接到一个滑动窗口中，但不会连接到另一个滑动窗口中！...2、设置5秒的滚动窗口，流的元素关联都会在这个5秒的窗口中进行关联。 3、apply方法中实现将两个不同类型的元素关联并生成一个新类型的元素。

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提交 task, TM 会启动新的线程来执⾏任务,开始启动后就可以通过 shuffle模块进⾏ task之间的数据交换 Flink 的 state 是存储在哪⾥的 Apache Flink内部有四种state...Count Window 计数窗⼝ Tumbing Count Window 滚动计数窗⼝当我们想要每100个⽤户购买⾏为事件统计购买总数，那么每当窗⼝中填满100个元素了，就会对窗⼝进⾏计算...，这种窗⼝我们称之为翻滚计数窗⼝（Tumbling Count Window） Sliding Count Window 滑动计数窗⼝和Sliding Time Window含义是类似的，例如计算每...Evictor 主要⽤来遍历窗⼝中的元素列表，并决定最先进⼊窗⼝的多少个元素需要被移除。剩余的元素会交给⽤户指定的函数进⾏窗⼝的计算。...端到端（end-to-end）Exactly-Once 2017年12⽉份发布的Apache Flink 1.4版本，引进了⼀个重要的特性：TwoPhaseCommitSinkFunction.

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这种窗口我们称为滑动时间窗口（Sliding Time Window）。在滑窗中，一个元素可以对应多个窗口。...Tumbling Count Window 当我们想要每 100 个用户购买行为事件统计购买总数，那么每当窗口中填满 100 个元素了，就会对窗口进行计算，这种窗口我们称之为翻滚计数窗口（Tumbling...一般而言，window 是在无限的流上定义了一个有限的元素集合。这个集合可以是基于时间的，元素个数的，时间和个数结合的，会话间隙的，或者是自定义的。...Watermark 是 Apache Flink 为了处理 EventTime 窗口计算提出的一种机制,本质上也是一种时间戳。...批处理是有限的流处理。Flink 使用一个引擎支持了 DataSet API 和 DataStream API。

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滚动窗口分配器将每个元素分配到一个指定窗口大小的窗口中，滚动窗口有一个固定的大小，并且不会出现重叠。例如：如果你指定了一个 5 分钟大小的滚动窗口，窗口的创建如下图所示： ?...滑动窗口分配器将元素分配到固定长度的窗口中，与滚动窗口类似，窗口的大小由窗口大小参数来配置，另一个窗口滑动参数控制滑动窗口开始的频率。...因此，滑动窗口如果滑动参数小于窗口大小的话，窗口是可以重叠的，在这种情况下元素会被分配到多个窗口中。...1.3.1 CountWindow CountWindow 根据窗口中相同 key 元素的数量来触发执行，执行时只计算元素数量达到窗口大小的 key 对应的结果。...Flink 默认的时间窗口根据 Processing Time 进行窗口的划分，将 Flink 获取到的数据根据进入 Flink 的时间划分到不同的窗口中。

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创建一个非重叠（或翻滚）的窗口，并允许延迟1min。...触发策略可能类似于“当窗口中的数据元数量大于4”时，或“当水印通过窗口结束时”。触发器还可以决定在创建和删除之间的任何时间清除窗口的内容。在这种情况下，清除仅指窗口中的数据元，而不是窗口元数据。...countWindowAll(5) 的含义countWindowAll：这个方法用于定义一个全局计数窗口。5：表示每5个元素组成一个窗口。即每当有5个元素进入数据流，就触发一次窗口计算。...前两个可以更有效地执行，因为Flink可以在每个窗口到达时递增地聚合它们的数据元.ProcessWindowFunction获取Iterable窗口中包含的所有数据元以及有关数据元所属窗口的其他元信息。...out.collect("Window: " + context.window() + "count: " + count); }}该示例显示了ProcessWindowFunction对窗口中的数据元进行计数的情况

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当第一个元素包含了一个12:00的事件时间进来时，Flink会创建一个12:00 到 12:05 的窗口；在水位到 12:06 的时候，会销毁这个窗口。每个窗口都会绑定一个触发器和一个执行函数。...四、窗口的分类和选择在指定了数据流是否分区之后，下一步是要去指定窗口的类型。窗口分配器（window assigner）定义了元素如何划分到不同的窗口中。...Flink 预定义了很多种窗口类型，可以满足大多数日常使用需求：tumbling windows（翻滚窗口）, sliding windows（滑动窗口）, session windows（会话窗口）...比如，下图是指定了一个5分钟的翻滚窗口的样子： ?...2、Slidding Windows 滑动窗口指定了两个参数，第一个参数是窗口大小，第二个参数控制了新的窗口开始的频率。如果滑动距离小于窗口距离的话，那么一个元素可能被分配到多个窗口中。

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计数窗口包含了：滚动计数窗口和滑动计数窗口。时间窗口、计数窗口只是对窗口的一个大致划分。在具体应用时，还需要定义更加精细的规则，来控制数据应该划分到哪个窗口中去。...基于计数的滚动窗口： import org.apache.flink.api.common.functions.ReduceFunction; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream...countWindow方法来创建一个基于计数的滑动窗口，窗口大小为10个元素，滑动步长为5个元素。当窗口中的元素数量达到10时，窗口就会触发计算。...然后，它定义了一个5秒的翻滚事件时间窗口，并使用aggregate方法对每个窗口内的数据进行聚合操作。在这个例子中，聚合操作是计算具有相同key（即f0相同）的元素的第二个元素（f1）的平均值。...以下是一个使用 Flink 移除器的代码示例，演示如何在滚动窗口中使用基于计数的移除器。

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Flink（二）

Source 2.1 fromCollection 有界流：从自定义的集合中读取、从文件中读取无界流：从Kafka中读取数据 org.apache.flink...基本转换算子（1）map 映射，对每个元素进行一定的变换后，映射为另一个元素。输出泛型可以变化，常用作分词操作。（2）flatMap 将元素摊平，每个元素可以变为0个、1个、或者多个元素。...（4）KeyBy DataStream转换为KeyedStream，逻辑地将一个流拆分成不相交的分区，每个分区包含具有相同key的元素（内部hash），分区不分流。...匿名函数（Lambda Function）富函数（Rich Function） DataStream API提供的一个函数类的接口，所有Flink函数类都有其Rich版本。...（2）WindowFunction 定义了要对窗口中收集的数据做的计算操作。

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如果在你的脑海里，“Apache Flink”和“流处理”没有很强的联系，那么你可能最近没有看新闻。Apache Flink已经席卷全球大数据领域。...现在正是这样的工具蓬勃发展的绝佳机会：流处理在数据处理中变得越来越流行，Apache Flink引入了许多重要的创新。在本文中，我将演示如何使用Apache Flink编写流处理算法。...我们可以按时间对元素进行分组（例如，从10:00到10:05的所有元素分为一个组）或计数（前50个元素进入单独的组）。...全局窗口：在这种情况下，Flink将所有元素放到一个窗口中。这仅在我们定义一个窗口何时完成的自定义触发器时是有用的。...我们来计算一个用户每十分钟的间隔进行了多少次编辑。这可以帮助识别最活跃的用户或在系统中发现一些不寻常的活动。当然，我们可以使用非键控流，迭代窗口中的所有元素，并使用一个字典来跟踪计数。

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在动手部署和编程之前，学习Flink的数据流编程模型，可以建立起核心概念的全局架构。方便局部概念深入学习。 Apache Flink：数据流编程模型 ▾点击播放视频教程▾ ?...可以在表和DataStream/DataSet之间无缝转换，允许程序混合Table API以及DataStream和DataSet API。 Flink提供的最高级抽象是SQL。...例如，不可能计算流中的所有元素，因为流通常是无限的（无界）。相反，流上的聚合（计数，总和等）由窗口限定，例如“在最后5分钟内计数”或“最后100个元素的总和” 。...窗口可以是时间驱动的（例如：每30秒）或数据驱动（例如：每100个元素）。人们通常区分不同类型的窗口，例如翻滚窗口（没有重叠），滑动窗口（具有重叠）和会话窗口（由不活动间隙打断）。 ?...| 上期回顾初识Apache Flink - 数据流上的有状态计算

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前言 Apache Flink作为开源的分布式流处理框架,受到了广泛的关注和应用。本文将分享如何从零开始搭建一个Flink运行环境,并在其上运行一个“WordCount”的例子程序。...Maven yum install -y maven 接着下载Flink压缩包进行解压: wget https://dlcdn.apache.org/flink/flink-1.14.5/flink-1.14.5...流处理程序代码示例: // 导入Flink相关包 import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream; import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment...定长窗口将事件锁定到连续的固定大小时间窗口中,窗口不重合。滑动窗口以固定时间间隔滑动,窗口重合部分可重复计算。 2. 窗口分配每条事件根据时间戳分配到对应的窗口份组中。...窗口分配采用窗函数TIMESTAMP_WINDOW(timeField,窗口大小)实现。 3. 窗口聚合事件分配完毕后,对每个窗口执行聚合操作(如COUNT、SUM等)。

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Flink支持多种窗口类型，按照驱动类型分为：时间驱动的Time Window（如每30秒钟）和数据驱动的Count Window（如每100个事件），按照窗口的滚动方式又可以分成：翻滚窗口（Tumbling...窗口中的元素实际存储在 Key/Value State 中，key为Window，value为元素集合（或聚合值）。为了保证窗口的容错性，该实现依赖了 Flink 的 State 机制。...当Trigger fire了，窗口中的元素集合就会交给Evictor（如果指定了的话）。Evictor 主要用来遍历窗口中的元素列表，并决定最先进入窗口的多少个元素需要被移除。...剩余的元素会交给用户指定的函数进行窗口的计算。如果没有 Evictor 的话，窗口中的所有元素会一起交给函数进行计算。...但是如果用户定义了 Evictor，则不会启用对聚合窗口的优化，因为 Evictor 需要遍历窗口中的所有元素，必须要将窗口中所有元素都存下来。

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