草庐IT

processFunction

全部标签

Flink / Scala 实战 - 19.ProcessFunction 删除 key 的上一个定时器 TimeTimer

一.引言ProcessFunction原始执行状态为每个key注册一个较长时间TimeTimer并在这期间将所有对应key的数据都收集起来,到期完成触发。现在接到新的需求,要求判断数据类型,当特殊标识的数据到达后,需要将TimeTimer到期的时间提前。因此需要删掉当前key之前注册的老的TimeTimer,下面铺下自己踩坑的完整过程。二.情景复现1.数据源为了测试数据,我们自定义数据流,其中SourceInfo为CaseClass,包含了key、sendTime与isRealTime三个字段,前两个常规字段,ProcessFunction会根据先到的SourceInfo获取其SendTime

flink重温笔记(十三): flink 高级特性和新特性(2)——ProcessFunction API 和 双流 join

Flink学习笔记前言:今天是学习flink的第13天啦!学习了flink高级特性和新特性之ProcessFunctionAPI和双流join,主要是解决大数据领域数据从数据增量聚合的问题,以及快速变化中的流数据拉宽问题,即变化中多个数据源合并在一起的问题,结合自己实验猜想和代码实践,总结了很多自己的理解和想法,希望和大家多多交流!Tips:"分享是快乐的源泉💧,在我的博客里,不仅有知识的海洋🌊,还有满满的正能量加持💪,快来和我一起分享这份快乐吧😊!喜欢我的博客的话,记得点个红心❤️和小关小注哦!您的支持是我创作的动力!"文章目录Flink学习笔记四、Flink高级特性和新特性2.Proces

Flink的处理函数——processFunction

目录一、处理函数概述      二、Process函数分类——8个(1)ProcessFunction(2)KeyedProcessFunction(3)ProcessWindowFunction(4)ProcessAllWindowFunction(5)CoProcessFunction(6)ProcessJoinFunction(7)BroadcastProcessFunction(8)KeyedBroadcastProcessFunction三、KeyedProcessFunction案例1.运行processElement方法中的事件时间(1)输入数据2.运行processElemen

Flink处理函数解析(ProcessFunction和KeyedProcessFunction)

Flink中的处理函数(ProcessFunction和KeyedProcessFunction)在对于数据进行颗粒化的精确计算时使用较多,处理函数提供了一个定时服务(TimerService),可以向未来注册一个定时服务,我们可以把它理解为一个闹钟,当闹钟响起时,就调用ProcessFunction中的onTimer()方法,会对数据进行一些计算。我们来解析一下这两个函数。本文基于Flink1.14版本ProcessFunctionProcessFunction是Flink中的较为底层的API,当我们对于DataStream调用process函数的时候,需要在里面传入一个对象,即newPro

c++ - 如何解决有关使用 FARPROC 调用 GetProcAddress 的 C4191 警告?

最近我尝试使用/WallVisualC++option启用所有警告,发现如下代码:typedefBOOL(WINAPI*TIsWow64ProcessFunction)(HANDLE,BOOL*);TIsWow64ProcessFunctionisWow64ProcessFunction=reinterpret_cast(::GetProcAddress(kernel32DllHandle,"IsWow64Process"));生成C4191:warningC4191:'reinterpret_cast':unsafeconversionfrom'FARPROC'to'TIsWow64

结合案例总结Flink框架中的最底层API(ProcessFunction)用法

概述在之前总结的文章中有提到过,Flink框架提供了三层API完成流处理任务。至此已经学习了DataStreamAPI,ProcessFunctionAPI是Flink中最底层的API,可以访问时间戳、watermark以及注册定时事件。还可以输出特定的一些事件。、ProcessFunction用来构建事件驱动的应用以及实现自定义的业务逻辑,若窗口函数以及转换算子都无法满足业务的要求时,需要请出ProcessFunction去完成开发任务。FlinkSQL就是使用ProcessFunction实现的。Flink提供了8个ProcessFunction如下:​​ProcessFunction​​

结合案例总结Flink框架中的最底层API(ProcessFunction)用法

概述在之前总结的文章中有提到过,Flink框架提供了三层API完成流处理任务。至此已经学习了DataStreamAPI,ProcessFunctionAPI是Flink中最底层的API,可以访问时间戳、watermark以及注册定时事件。还可以输出特定的一些事件。、ProcessFunction用来构建事件驱动的应用以及实现自定义的业务逻辑,若窗口函数以及转换算子都无法满足业务的要求时,需要请出ProcessFunction去完成开发任务。FlinkSQL就是使用ProcessFunction实现的。Flink提供了8个ProcessFunction如下:​​ProcessFunction​​