keyBy

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Flink 窗口API & 窗口分配器

1、窗口API 1,1、按键分区（Keyed）和非按键分区（Non-Keyed）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 Windows）经过按键分区keyBy

Flink KeyBy分布不均匀问题及解决方法

问题现象当Key数量较少时，Flink流执行KeyBy()，并且设置的并行度setParallelism()不唯一时，会出现分到不同task上的key数量不均匀的情况，即：某些subtask没有分到数据，但是某些subtask分到了较多的key对应的数据 Key数量较大时，不容易出现这类不均匀的情况。原因分析在多并行度配置

大数据_Flink_Java版_数据处理_Watermark在任务间的传递---Flink工作笔记0054

上一节我们说到了waterMark,这个时间数据的作用,我们知道waterMark表示在这个时间数据的,之前的数据都已经传输完了. 我们来看,我们知道在flink中,一个任务可以分为多个子任务,那么上游任务的数据,到子任务的时候, 数据我们说,如果设置了keyby那么,他分配下游子

大数据_Flink_数据处理_流处理API_Transform(2)_滚动聚合算子_keyBy_sum_min_max_minBy_maxBy---Flink工作笔记0030

然后我们前面看了基本的转换算子,然后我们再来看数据聚合相关的算子. 我们可以在DataStream中查一下,可以看到,这个里面竟然没有reduce这样的方法对吧,那怎么办,数据怎么进行聚合啊我们接着看可以看到我们搜sum,也没有对吧没这样的方法吧

keyby算子源码

Keyby点进去看源码，KeySelector是你new 的匿名内部类，重写getkey函数。它主要是new 一个KeyedStream类（this就是上游的父dataStream,clean检测是不是序列化的）进到keyStream里面，new了一个 PartitionTransformation类，主要是进到KeyGroupStreamPartitioner（key分组的流分区器）然后主

flink架构，任务、子任务、算子概念

数据来源：https://blog.csdn.net/zhaocuit/article/details/106588758 flink架构Job Managers（master）：作业管理器，负责任务安排、协调检查点、协调故障恢复等Task Managers（worker）：任务管理器，接收master的任务调度，并在本地执行相关任务在worker节点上，会启动一个TaskManagersRunner的

DataStreamApi 之watermark和开窗设置

watermark 设置的方式 StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); DataStreamSource<Snapshot> dataStreamSource = env.addSource(new SourceFormClickhouse2()); // 设置watermark WatermarkStrategy<Snapsho

Flink之滑动窗口

统计最近1个小时内的热门商品，并且每隔5分钟更新一次。在1.10版本中 dataStream.keyBy("itemId").timeWindow(Time.hours(1), Time.minutes(5)) 在flink的1.12之后版本中 dataStream.keyBy(_.itemId).window(SlidingEventTimeWindows.of(Time.hours(1), Time.minutes(5)))

Flink应用的逻辑执行图

这里以最基础的wordcount程序说明flink应用的逻辑执行图，程序代码如下： object SetParalWC { def main(args: Array[String]): Unit = { //创建流处理执行环境 val env: StreamExecutionEnvironment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment // env.

Flink实战(七) - Time & Windows编程

0 相关源码掌握Flink中三种常用的Time处理方式，掌握Flink中滚动窗口以及滑动窗口的使用，了解Flink中的watermark。 Flink 在流处理工程中支持不同的时间概念。 1 处理时间(Processing time) 执行相应算子操作的机器的系统时间. 当流程序在处理时间运行时，所有

Flink实战(七) - Time & Windows编程

0 相关源码掌握Flink中三种常用的Time处理方式，掌握Flink中滚动窗口以及滑动窗口的使用，了解Flink中的watermark。 Flink 在流处理工程中支持不同的时间概念。 1 处理时间(Processing time) 执行相应算子操作的机器的系统时间. 当流程序在处理时间运行时，所有基于时间的算子操作（如

flink keyBy报错

flink 执行keyBy操作出现异常情况： Exception in thread "main" org.apache.flink.api.common.InvalidProgramException: This type (GenericType<com.hmh.entity.SensorEntity>) cannot be used as key. at org.apache.flink.api.common.operators.Keys$ExpressionKeys

flink的DataStreamAPI

一、WordCount流程 1 import org.apache.flink.streaming.api.scala._ 2 3 object StreamWordCount { 4 def main(args:Array[String]):Unit={ 5 //创建流处理的执行环境 6 val env=StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment; 7 8 //接受一个

keyBy多字段分组

如果keyBy时需要按照多个字段分组，该如何写？ 1、使用元组查看keyBy源码，可见当使用元组时可以传入多个索引下标 public KeyedStream<T, Tuple> keyBy(int... fields) { return !(this.getType() instanceof BasicArrayTypeInfo) && !(this.getType() instanceof PrimitiveAr