Flink中的窗口操作是什么？请解释其作用和使用场景。 Flink中的窗口操作是一种用于对数据流进行分组和聚合的机制。它将数据流划分为有限的、连续的时间段，并在每个时间段内对数据进行聚合操作。...窗口操作可以用于实时计算和流式处理场景，用于处理无界数据流并生成实时的计算结果。 窗口操作的作用是对无界数据流进行有限范围的计算。由于无界数据流是无限的，无法在有限的时间内对其进行完整的计算。...窗口操作通过将数据流划分为有限的窗口，每个窗口包含一定数量的数据，从而实现有限范围的计算。窗口操作可以对窗口内的数据进行聚合、排序、过滤等操作，生成实时的计算结果。...窗口操作的使用场景包括： 实时统计：窗口操作可以用于实时统计数据流的特定时间段内的计数、求和、平均值等聚合操作。例如，可以使用窗口操作计算每分钟的用户访问量、每小时的销售额等实时指标。...首先，将数据流按照页面进行分组，然后使用1分钟的滚动窗口进行统计。在窗口操作中，使用自定义的WindowFunction对窗口内的数据进行计算，统计每个页面的访问次数。最后，将统计结果打印出来。
比如结合HBase的rowkey的唯一性、数据的多版本，实现幂等 8 Flink分布式快照的原理? Flink的容错机制的核心部分是制作分布式数据流和操作算子状态的一致性快照。 ...20 数据倾斜 20.1 判断是否存在数据倾斜 相同 Task 的多个 Subtask 中，个别Subtask 接收到的数据量明显大于其他 Subtask 接收到的数据量，通过 Flink Web...注意：Flink是实时流处理，如果keyby之后的聚合操作存在数据倾斜，且没有开窗口的情况下，简单的使用两阶段聚合，是不能解决问题的。...20.2.3 keyBy 后的窗口聚合操作存在数据倾斜 因为使用了窗口，变成了有界数据的处理，窗口默认是触发时才会输出一条结果发往下游，所以可以使用两阶段聚合的方式： 实现思路： 第一阶段聚合：...在Flink中，map()和flatMap()都是用来对数据集中的元素进行转换的操作，它们和Java中的map()和flatMap()的含义和用法基本一致。
10，Flink分布式快照的工作原理 Flink的容错机制的核心部分是制作分布式数据流和操作算子状态的一致性快照。 这些快照充当一致性checkpoint，系统可以在发生故障时回滚。...当一个中间操作算子从其所有输入流中收到快照n的barriers时，它会为快照n发出barriers进入其所有输出流中。...我们很容易把窗口想象成一个固定位置的 “框”，数据源源不断地流过来，到某个时间点窗口该关闭了，就停止收集数据、触发计算并输 出结果。...，再对窗口内所有数据进行计算处理，输出结果；依次类推。...3，keyBy后的窗⼝聚合操作存在数据倾斜 因为使⽤了窗⼝，变成了有界数据的处理，窗⼝默认是触发时才会输出⼀条结果发往下游，所以可以使⽤两阶段聚合的⽅式： 第⼀阶段聚合：key拼接随机数前缀或后缀，进步
也就是在调用窗口算子之前是否有keyBy操作。...窗口函数根据处理的方式可以分为两类：增量聚合函数和全量聚合函数。增量聚合函数增量聚合函数每来一条数据就立即进行计算，中间保持着聚合状态；但是不立即输出结果。...然后，它定义了一个5秒的时间窗口，并使用reduce方法对每个窗口内的数据进行聚合操作。在这个例子中，聚合操作是将具有相同key（即f0相同）的元素的第二个元素（f1）相加。...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。...增量聚合相当于把计算量“均摊”到了窗口收集数据的过程中，自然就会比全窗口聚合更加高效、输出更加实时。全窗口的优点：提供更多的信息，可以认为是更加“通用”的窗口操作。
: 某一时刻,Flink中所有的Operator的当前State的全局快照,一般存在磁盘上 表示了一个Flink Job在一个特定时刻的一份全局状态快照，即包含了所有Operator的状态 可以理解为Checkpoint...栅栏(理解为执行Checkpoint的信号) SourceOperator接收到Barrier之后,暂停当前的操作(暂停的时间很短,因为后续的写快照是异步的),并制作State快照, 然后将自己的快照保存到指定的介质中...FsStateBackend 另一种就是在文件系统上的 FsStateBackend 构建方法是需要传一个文件路径和是否异步快照。...推荐使用的场景为：常规使用状态的作业、例如分钟级窗口聚合或 join、需要开启HA的作业。...推荐使用的场景为：超大状态的作业，例如天级窗口聚合、需要开启 HA 的作业、最好是对状态读写性能要求不高的作业。
离线计算平台架构 在消息报表系统的初期，我们采用的是离线计算的方式，主要采用spark作为计算引擎，原始数据存放在HDFS中，聚合数据存放在Solr、Hbase和Mysql中： 查询的时候，先根据筛选条件...Flink是真正意义上的流式处理，延时更低，能够满足我们消息报表统计的实时性要求。 Flink可以依靠强大的窗口功能，实现数据的增量聚合；同时，可以在窗口内进行数据的join操作。...我们的消息报表涉及到金额结算，因此对于不允许存在误差，Flink依赖自身的exact once机制，保证了我们数据不会重复消费和漏消费。...之后，我们将增量聚合后的数据写入到ES和Hbase中。...未来，个推也将持续优化消息推送服务，并将Flink引入到其他的业务线中，以满足一些实时性要求高的业务场景需求。
结果中可能会有很多配置相关的内容，请自行甄别是否是报错。...窗口函数聚合问题 Flink 1.13 已经支持 Windowing TVF 函数，这种函数目前需要单独配合聚合函数使用，单独使用的场景暂时还不支持（社区后面会做优化支持）。...除了这些常见异常，文档也对其他的报错信息进行了指导分析，如快照失败（超时）、超时/失败（上章节已说明）、异常、WARN 和 ERROR 日志、可忽略的报错信息。...类型的映射 连接超时/失败 正确填写上下游生态产品的连接参数 主键问题 注意主键的正确使用方式，Upsert 类型数据需定义主键 窗口函数聚合问题 配合聚合操作正确、优先使用 Windowing TVF...结果中可能会有很多配置相关的内容，请自行甄别是否是报错：java.util.concurrent.TimeoutException/timeout/failure/timed out/failed 异常
Trigger的返回结果可以是 ：（1）continue（继续、不做任何操作）， （2）Fire（触发计算，处理窗口数据）， （3）Purge（触发清理，移除窗口和窗口中的数据）， （4）Fire +...状态操作接口 Flink 中的 状态操作接口 面向两类用户，即 应用开发者 和 Flink 框架本身。...回滚机制：即当作业失败后，能够将部分写入的结果回滚到之前写入的状态。 幂等性：就是一个相同的操作，无论重复多少次，造成的结果和只操作一次相等。...（2）参与者执行事务中包含的操作，并记录 undo 日志（用于回滚）和 redo 日志（用于重放），但不真正提交。 （3）参与者向协调者返回事务操作的执行结果，执行成功返回yes，失败返回no。...那我们自然就会想到可以将这个Slot给并行的其他Job，slot可以共享其他job，但是同时只能运行一个task，所以Flink中的Slot和Spark中的Core还是有很大区别的。
Flink 支持在其他 state backend 中存储 State 和 Checkpoint。...Key/value状态和窗口操作符持有存储值，触发器等的哈希表。...但状态快照最终保存在文件系统中，所以FsStateBackend适用于大数据的生产环境，可处理长窗口，大状态或大key-value状态任务。...在checkpoint时，此后端会将状态快照写入配置的文件系统和目录的文件中，同时会在JobManager的内存中（在高可用场景下会存在 Zookeeper 中）存储极少的元数据。...， 例如分钟级窗口聚合或 join。
图1 Flink技术栈 此外，Flink也可以方便地和Hadoop生态圈中其他项目集成，例如Flink可以读取存储在HDFS或HBase中的静态数据，以Kafka作为流式的数据源，直接重用MapReduce...相对于其他流处理系统的容错方案，Flink基于分布式快照的方案在功能和性能方面都具有很多优点，包括： 低延迟。...当操作符状态较多时，相对于其他的容错机制，分布式快照的时间间隔是用户自定义的，所以用户可以权衡错误恢复时间和吞吐量要求来调整分布式快照的时间间隔。 与业务逻辑的隔离。...Flink流处理的时间窗口 对于流处理系统来说，流入的消息不存在上限，所以对于聚合或是连接等操作，流处理系统需要对流入的消息进行分段，然后基于每一段数据进行聚合或是连接。...对此，一个可能的优化措施是，对于聚合类的操作符，可以提前对部分消息进行聚合操作，当有属于该时间窗口的新消息流入时，基于之前的部分聚合结果继续计算，这样的话，只需缓存中间计算结果即可，无需缓存该时间窗口的所有消息
，通过形成这个数据集和其他数据集的笛卡尔积，创建一个新的数据集 和join类似，但是这种交叉操作会产生笛卡尔积，在数据比较大的时候，是非常消耗内存的操作 val cross = input1.cross...例如，你有10分钟的窗口和5分钟的滑动，那么每个窗口中5分钟的窗口里包含着上个10分钟产生的数据，如下图所示： 滑动窗口 适用场景：对最近一个时间段内的统计（求某接口最近5min的失败率来决定是否要报警...我们说operator算子保存了数据的中间结果，中间结果保存在什么类型中，如果我们这里是托管状态，则由flink框架自行管理 原始状态由用户自行管理状态具体的数据结构，框架在做checkpoint的时候...需要注意的是，以上所述的State对象，仅仅用于与状态进行交互（更新、删除、清空等），而真正的状态值，有可能是存在内存、磁盘、或者其他分布式存储系统中。相当于我们只是持有了这个状态的句柄。 1....Flink运行时至少存在一个master处理器，如果配置高可用模式则会存在多个master处理器，它们其中有一个是leader，而其他的都是standby。
四、支持有状态计算Flink在1.4版本中实现了状态管理，所谓状态就是在流式计算过程中将算子的中间结果数据保存在内存或者文件系统中，等下一个事件进入算子后可以从之前的状态中获取中间结果中计算当前的结果，...五、支持高度灵活的窗口（Window）操作在流处理应用中，数据是连续不断的，需要通过窗口的方式对流数据进行一定范围的聚合计算，例如统计在过去的1分钟内有多少用户点击某一网页，在这种情况下，我们必须定义一个窗口...Flink将窗口划分为基于Time、Count、Session，以及Data-driven等类型的窗口操作，窗口可以用灵活的触发条件定制化来达到对复杂的流传输模式的支持，用户可以定义不同的窗口触发机制来满足不同的需求...另外，Flink通过序列化/反序列化方法将所有的数据对象转换成二进制在内存中存储，降低数据存储的大小的同时，能够更加有效地对内存空间进行利用，降低GC带来的性能下降或任务异常的风险，因此Flink较其他分布式处理的框架会显得更加稳定...值得一提的是， Flink通过Save Points技术将任务执行的快照保存在存储介质上，当任务重启的时候可以直接从事先保存的Save Points恢复原有的计算状态，使得任务继续按照停机之前的状态运行
而 flink 的 checkpoint 机制 要复杂了很多，它采用的是 轻量级的分布式快照，实现了每个算子的快照，及流动中的数据的快照。...Flink 实现容错主要靠强大的CheckPoint机制和State机制。Checkpoint 负责定时制作分布式快照、对程序中的状态进行备份；State 用来存储计算过程中的中间状态。...Flink 中的时间和其他流式计算系统的时间一样分为三类：事件时间，摄入时间，处理时间三种。...出现这种情况一般通过两种方式来解决： 在数据进入窗口前做预聚合 重新设计窗口聚合的key 25、Flink中在使用聚合函数 GroupBy、Distinct、KeyBy 等函数时出现数据热点该如何解决...（2）Key的设计上 把热key进行拆分，比如上个例子中的北京和上海，可以把北京和上海按照地区进行拆分聚合。
Transformation操作、转换、过滤、聚合成其他不同的流，从而完成业务要求； ?...Trigger的返回结果可以是 continue（不做任何操作），fire（处理窗口数据），purge（移除窗口和窗口中的数据），或者 fire + purge。...、AggreateFunction、FoldFunction）和全量聚合操作（ProcessWindowFunction）； 增量聚合函数计算性能高，占用存储空间少，因为其只需要维护窗口的中间结果状态值...类型，也就是必须满足相同窗口中，每个Stream都有Key，且key相同才能完成关联操作并输出结果； 状态和容错 有状态计算是Flink重要特性，其内部存储计算产生的中间结果并提供给后续的Function...恢复任务时，算子自己反序列化出状态的数据结构； CheckPoint 和SavePoint Flink基于轻量级分布式快照算法提供了CheckPoint机制，分布式快照可以将同一时间点的Task/Operator
Flink同样也可以与现行的技术生态实现很好的集成，可以运行在k8s、yarn、mesos等资源调度平台上，依赖hdfs等文件系统，输入包含事件和各种其他数据，经过Flink引擎计算后再输出到其他中间件或者数据库等...快照制作完就可以保存在共享引擎里。一旦作业出现问题，就可以从上次快照进行恢复，通过数据回溯来重新消费。 Flink主要特点是高吞吐、低延时。在流式系统里，Flink的吞吐是很高的。...同时，它也可以做到实时处理和输出，让用户快速看到结果。 flinkrole.png Flink核心概念 1、快照机制 Flink的快照机制主要是为了保障作业failover时不丢失状态。...Flink提供了一种轻量级的快照机制，不需要停止作业就可以帮助用户持久化内存中的状态数据。...滚动窗口：固定大小的窗口，相邻窗口没有交集； 滑动窗口：每个窗口的大小是一样的，但是两个窗口之间会有重合； 会话窗口：根据活跃时间聚合而成的窗口，比如活跃时间超过3分钟新起一个窗口。
Flink通过时间窗口操作sql Flink通过Table API和SQL来支持时间窗口的操作。 下面通过一个例子来说明: 1....输出结果 将结果输出到Kafka或打印: tableEnv.toRetractStream[Row]... 通过Table API和SQL的时间窗口支持,可以更高效地操作和处理时间序列数据流。...窗口会将中间结果保存在状态后端(如RocksDB)。 4. 窗口结果输出 窗口被关闭时(到期),将最终结果输出。 也可以提前输出或定期输出中间结果。 5....所以Flink时间窗口的原理就是:根据时间戳分配事件到窗口,窗口聚合操作更新状态,窗口关闭时输出结果。它独立于算子,为流处理引入了时间的概念。 6....窗口结果输出时: 只输出当前窗口已经关闭的分区组的结果。其他分区组处于开启状态,不会输出。 周期性检查窗口状态: 关闭那些超出时间范围的过期窗口。
而 flink 的 checkpoint 机制 要复杂了很多，它采用的是轻量级的分布式快照，实现了每个算子的快照，及流动中的数据的快照。 7....数据倾斜产生的原因： 业务上有严重的数据热点，比如滴滴打车的订单数据中北京、上海等几个城市的订单量远远超过其他地区； 技术上大量使用了 KeyBy、GroupBy 等操作，错误的使用了分组 Key，人为产生数据热点...出现这种情况一般通过两种方式来解决： 在数据进入窗口前做预聚合 重新设计窗口聚合的 key 20....Flink CEP编程中当状态没有到达的时候会将数据保存在哪里 在流式处理中，CEP 当然是要支持 EventTime 的，那么相对应的也要支持数据的迟到现象，也就是watermark的处理逻辑。...Flink海量数据高效去重 基于状态后端。 基于HyperLogLog：不是精准的去重。 基于布隆过滤器（BloomFilter）；快速判断一个key是否存在于某容器，不存在就直接返回。
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