flink-触发器Trigger和移除器Evictor
窗口原理与机制
图片链接:https://blog.csdn.net/qq_35590459/article/details/132177154
- 数据流进入算子前,被提交给WindowAssigner,决定元素被放到哪个或哪些窗口,同时可能会创建新窗口或者合并旧的窗口。
- 每一个窗口都拥有一个属于自己的触发器Trigger,每当有元素被分配到该窗口,或者之前注册的定时器超时时,Trigger都会被调用。
- Trigger被触发后,窗口中的元素集合就会交给Evictor(如果指定了),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。
- 窗口函数计算结果值,发送给下游;
Trigger 触发器
触发器作用:控制窗口什么时候除法计算。即执行窗口函数;基于WindowStream调用trigger()方法,传入自定义触发器(trigger);
每一个窗口分配器(windowAssigner) 都会对应一个默认的触发器;
源码样例
@PublicEvolvingpublic <W extends Window> WindowedStream<T, KEY, W> window(WindowAssigner<? super T, W> assigner) {return new WindowedStream<>(this, assigner);}@PublicEvolvingpublic WindowedStream(KeyedStream<T, K> input, WindowAssigner<? super T, W> windowAssigner) {this.input = input;this.builder =new WindowOperatorBuilder<>(windowAssigner,windowAssigner.getDefaultTrigger(input.getExecutionEnvironment()),input.getExecutionConfig(),input.getType(),input.getKeySelector(),input.getKeyType());}==============默认触发器===
public Trigger<Object, TimeWindow> getDefaultTrigger(StreamExecutionEnvironment env) {return EventTimeTrigger.create();}
Triger类有4个方法
-
onElement:窗口中每来一个元素调用该方法。 onProcessingTime:当注册的处理时间定时器触发时,将调用这个方法。onEventTime:当注时的事件时间定时器触发时,将调用这个方法。clear:窗口关闭冰销毁时调用这个方法,一般用来清除自定义状态。onElement() ,onProcessingTime(),onEventTime()方法的返回类型都是 TriggerResult;TriggerResult中包含四个枚举值: CONTINUE:表示对窗口不执行任何操作。 FIRE:触发计算并输出结果。注意计算完成后,窗口中的数据并不会被清除,将会被保留。 PURGE:表示将窗口中的数据和窗口清除。 FIRE_AND_PURGE:表示先将数据进行计算,输出结果,然后将窗口中的数据和窗口进行清除。
源码
/** No action is taken on the window. */
CONTINUE(false, false),
/** {@code FIRE_AND_PURGE} evaluates the window function and emits the window result. */
FIRE_AND_PURGE(true, true),
/*** On {@code FIRE}, the window is evaluated and results are emitted. The window is not purged,* though, all elements are retained.*/
FIRE(true, false),
/*** All elements in the window are cleared and the window is discarded, without evaluating the* window function or emitting any elements.*/
PURGE(false, true);
flink提供的触发器
flink提供触发器
- EventTimeTrigger:通过对比EventTime和窗口的Endtime确定是否触发窗口计算,如果EventTime大于Window EndTime则触发,否则不触发,窗口将继续等待。
- ProcessingTimeoutTrigger:当内置触发器满足设置的超时时间时,触发窗口的计算。
- ProcessTimeTrigger:通过对比ProcessTime和窗口EndTme确定是否触发窗口,如果ProcessTime大于EndTime则触发计算,否则窗口继续等待。
- ContinuousEventTimeTrigger:根据间隔时间周期性触发窗口或者Window的结束时间小于当前EndTime触发窗口计算。
- ContinuousProcessingTimeTrigger:根据间隔时间周期性触发窗口或者Window的结束时间小于当前ProcessTime触发窗口计算。
- CountTrigger:根据接入数据量是否超过设定的阙值判断是否触发窗口计算。
- DeltaTrigger:根据接入数据计算出来的Delta指标是否超过指定的Threshold去判断是否触发窗口计算。
- PurgingTrigger:可以将任意触发器作为参数转换为Purge类型的触发器,计算完成后数据将被清理。
- NeverTrigger:任何时候都不触发窗口计算,全局窗口触发器,
原文链接:https://blog.csdn.net/qq_37555071/article/details/122514061
水印触发一般是窗口关闭时间
flink提供的触发器是与窗口对应,当有水印时,如果水印时间大于等于窗口结束时间会触发计算;window.maxTimestamp()获取的是窗口end-1; EventTimeTrigger 的源码可以很明确可以看到注册时注册了触发时间为window.maxTimestamp(),这也是窗口关闭的触发机制。
如果在窗口关闭前触发计算设置多个触发计算时间,这样实现一些特定的需求。例如,每10s输出一次当天的累计数据;
public class EventTimeTrigger extends Trigger<Object, TimeWindow> {private static final long serialVersionUID = 1L;private EventTimeTrigger() {}@Overridepublic TriggerResult onElement(Object element, long timestamp, TimeWindow window, TriggerContext ctx)throws Exception {if (window.maxTimestamp() <= ctx.getCurrentWatermark()) {// if the watermark is already past the window fire immediatelyreturn TriggerResult.FIRE;} else {ctx.registerEventTimeTimer(window.maxTimestamp());return TriggerResult.CONTINUE;}}@Overridepublic TriggerResult onEventTime(long time, TimeWindow window, TriggerContext ctx) {// 限定触发条件为窗口关闭时间,否则就继续窗口 return time == window.maxTimestamp() ? TriggerResult.FIRE : TriggerResult.CONTINUE;}@Overridepublic TriggerResult onProcessingTime(long time, TimeWindow window, TriggerContext ctx)throws Exception {return TriggerResult.CONTINUE;}
.....
自定义触发器
继承Triger,重写抽象方法,案例
.window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.hours(24))).trigger(new MyTrigger()).process(new WindowResult()).print();窗口长24小时,每十秒触发一次计算
===================public static class MyTrigger extends Trigger<Event, TimeWindow> {@Overridepublic TriggerResult onElement(Event event, long l, TimeWindow timeWindow, TriggerContext triggerContext) throws Exception {//定义状态,记录该状态 触发器第一个元素进来时注册全部的触发器ValueState<Boolean> isFirstEvent = triggerContext.getPartitionedState(new ValueStateDescriptor<Boolean>("first-event", Types.BOOLEAN));//第一次注册,右面全部跳过if (isFirstEvent.value() == null) {for (long i = timeWindow.getStart(); i < timeWindow.getEnd(); i = i + 10000L) {//注册触发器 间隔10striggerContext.registerEventTimeTimer(i);}isFirstEvent.update(true);}return TriggerResult.CONTINUE;}@Overridepublic TriggerResult onEventTime(long l, TimeWindow timeWindow, TriggerContext triggerContext) throws Exception {//使用的事件时间,因此触发窗口的计算return TriggerResult.FIRE;}@Overridepublic TriggerResult onProcessingTime(long l, TimeWindow timeWindow, TriggerContext triggerContext) throws Exception {return TriggerResult.CONTINUE;}@Overridepublic void clear(TimeWindow timeWindow, TriggerContext triggerContext) throws Exception {ValueState<Boolean> isFirstEvent = triggerContext.getPartitionedState(new ValueStateDescriptor<Boolean>("first-event", Types.BOOLEAN));isFirstEvent.clear();}}
移除器Evictor
作用:主要用来定义移除某些数据的逻辑。基于windowedStream调用evictor()方法,就可以传入一个自定义得移除器(Evictor)。不同窗口类型都有各自预测实现的移除器。
stream.keyby().window().evictor(new MyEvictor)
evictBefore():定义窗口执行函数之前移除的数据操作,移除后的数据不参与窗口计算;
evictAfter():定义执行窗口函数后移除数据的操作;
默认情况下预实现的移出弃都是在执行窗口函数之前移除数据
flink 提供的移除器
CountEvictor: 仅记录用户指定数量的元素,一旦窗口中的元素超过这个数量,多余的元素会从窗口缓存的开头移除; CountEvictor在countwindow中有明确定义引用。
DeltaEvictor: 接收 DeltaFunction 和 threshold 参数,计算最后一个元素与窗口缓存中所有元素的差值, 并移除差值大于或等于 threshold 的元素。(暂时不清楚作用)
TimeEvictor: 接受窗口inteval时间,它会找到窗口中元素的最大 timestamp max_ts 并移除比 max_ts - inteval小的所有元素。TimeEvictor.of() 方法来构建; inteval 不是窗口时间,如果为0,窗口没有数据输出
//TimeEvictor 部分源码 @Overridepublic void evictBefore(Iterable<TimestampedValue<Object>> elements, int size, W window, EvictorContext ctx) {if (!doEvictAfter) {evict(elements, size, ctx);}}@Overridepublic void evictAfter(Iterable<TimestampedValue<Object>> elements, int size, W window, EvictorContext ctx) {if (doEvictAfter) {evict(elements, size, ctx);}}private void evict(Iterable<TimestampedValue<Object>> elements, int size, EvictorContext ctx) {if (!hasTimestamp(elements)) {return;}long currentTime = getMaxTimestamp(elements);long evictCutoff = currentTime - windowSize;//移除时间窗口时间之前的数据,注意:获取的并不是窗口end时间for (Iterator<TimestampedValue<Object>> iterator = elements.iterator();iterator.hasNext(); ) {TimestampedValue<Object> record = iterator.next();if (record.getTimestamp() <= evictCutoff) {iterator.remove();}}}
// 获取当前元素中最大的时间private long getMaxTimestamp(Iterable<TimestampedValue<Object>> elements) {long currentTime = Long.MIN_VALUE;for (Iterator<TimestampedValue<Object>> iterator = elements.iterator();iterator.hasNext(); ) {TimestampedValue<Object> record = iterator.next();currentTime = Math.max(currentTime, record.getTimestamp());}return currentTime;}// 保留多长时间的数据public static <W extends Window> TimeEvictor<W> of(Time windowSize) {return new TimeEvictor<>(windowSize.toMilliseconds());}/*** Creates a {@code TimeEvictor} that keeps the given number of elements. Eviction is done* before/after the window function based on the value of doEvictAfter.** @param windowSize The amount of time for which to keep elements.* @param doEvictAfter Whether eviction is done after window function.*/public static <W extends Window> TimeEvictor<W> of(Time windowSize, boolean doEvictAfter) {return new TimeEvictor<>(windowSize.toMilliseconds(), doEvictAfter);}
例如 stream.keyBy(r -> r.user) .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(10))) .evictor(TimeEvictor.of(Time.seconds(3))) // 只输出窗口关闭前3s的数据 .process( new WindowResult()) .print();
注意:如果在evict中使用了iterable.iterator(),后面再次使用时不能直接使用
.keyBy(r -> r.user).window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(10)));window.evictor(new Evictor<Event, TimeWindow>() {@Overridepublic void evictBefore(Iterable<TimestampedValue<Event>> elements, int size, TimeWindow window, EvictorContext evictorContext) {Iterator<TimestampedValue<Event>> iterator = elements.iterator();while (iterator.hasNext()){TimestampedValue<Event> next = iterator.next();if(next.getValue().url.equals("./prod?id=1")){iterator.remove();}}}@Overridepublic void evictAfter(Iterable<TimestampedValue<Event>> elements, int size, TimeWindow window, EvictorContext evictorContext) {return;}}).process(new ProcessWindowFunction<Event, UrlViewCount, String, TimeWindow>() {@Overridepublic void process(String s, ProcessWindowFunction<Event, UrlViewCount, String, TimeWindow>.Context context, Iterable<Event> elements, Collector<UrlViewCount> out) throws Exception {AtomicInteger i= new AtomicInteger();elements.forEach(v-> i.getAndIncrement());out.collect(new UrlViewCount(s+"====",// 获取迭代器中的元素个数 不能再使用iterable.spliterator().getExactSizeIfKnown(),否侧获取数据一一直为-1i.longValue(),context.window().getStart(),context.window().getEnd()));} }).print();
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递推算法计算信号特征
在线算法(在线计算或递推计算)能够在不存储全部数据的情况下逐步更新信号的特征信息,非常适合资源受限的单片机应用场景。 用途:单片机边采集ADC边计算,最终将采集的信号特征计算结果…...
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spring-boot-configuration-processor注释处理器
开源项目SDK:https://github.com/mingyang66/spring-parent 个人文档:https://mingyang66.github.io/raccoon-docs/#/ spring-boot-configuration-processor是springboot提供的一个注释处理器(annotation processor),它用于在编译…...
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Python和MATLAB粘性力接触力动态模型半隐式欧拉算法
🎯要点 🎯运动力模型计算制作过程:🖊相机捕捉网球运动图,制定运动数学模型,数值微分运动方程 | 🖊计算运动,欧拉算法离散积分运动,欧拉-克罗默算法微分运动方程 &#…...
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webstorm无法识别tsconfig.json引用项目配置文件中的路径别名
问题 vite项目模板中,应用的ts配置内容写在tsconfig.app.json文件中,并在tsconfig.json通过项目引用的方式导入 {"files": [],"references": [{"path": "./tsconfig.app.json"},{"path": "./t…...
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qiankun微前端:qiankun+vite+vue3+ts(未完待续..)
目录 什么是微前端 目前现有的微前端 好处 使用 子应用的页面在主应用里显示 什么是微前端 微前端是一种多个团队通过独立发布功能的方式来共同构建现代化 web 应用的技术手段及方法策略。 我的理解就是将一个大型的前端应用拆分成多个模块,每个微前端模块可以由…...
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001:开源交易系统开发实战开篇
本专栏采用融入【主力思维】的方法学,包含数据抓取、特征模型开发、历史验证回归测试、每日动态风险评估管理等技术,较大的增强股票投资胜率,让IT开发者拥有一套属于自己思路的专用交易软件。 先简要介绍系统成功和项目,后续持续…...
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Pytorch实战(一):LeNet神经网络
文章目录 一、模型实现1.1数据集的下载1.2加载数据集1.3模型训练1.4模型预测 LeNet神经网络是第一个卷积神经网络(CNN),首次采用了卷积层、池化层这两个全新的神经网络组件,接收灰度图像,并输出其中包含的手写数字&…...
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RabbitMq的基础及springAmqp的使用
RabbitMq 官网:RabbitMQ: One broker to queue them all | RabbitMQ 什么是MQ? mq就是消息队列,消息队列遵循这先入先出原则。一般用来解决应用解耦,异步消息,流量削峰等问题,实现高性能,高可用…...
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uniapp uniCloud云开发
uniCloud概述 uniCloud 是 DCloud 联合阿里云、腾讯云、支付宝云,为开发者提供的基于 serverless 模式和 js 编程的云开发平台。 uniCloud 的 web控制台地址:https://unicloud.dcloud.net.cn 文档:https://doc.dcloud.net.cn/uniCloud/ un…...
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智能扫地机,让生活电器更加便民-NV040D扫地机语音方案
一、语音扫地机开发背景: 随着人工智能和物联网技术的飞速发展,智能家居设备已成为现代家庭不可或缺的一部分。其中,扫地机作为家庭清洁的重要工具,更是得到了广泛的关注和应用。 然而,传统的扫地机在功能和使用上仍存…...
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制作Ai 数字人和数字人带货全面拆解复盘
看了后不用再花高价钱去买怎么制作数字人 .数字人带货的相关教程了 市面上基本都是通过这几个方法制作的数字人 超级详细 值得注意的是 拆解的太详细 仅供正规个人用途哦 请勿用于任何非法操作 否则 就不用接着往下看了 点击获取完整版资料...
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Apache Flink架构介绍
目录 一、Apache Flink架构组件栈 1.1 概述 1.2 架构图 1.3 架构分层组件说明 1.3.1 物理部署层 1.3.2 Runtime 核心层 1.3.3 API & Libraries层 二、Flink运行时架构 2.1 概述 2.2 架构图 2.3 架构角色和组件 2.3.1 Flink Clients客户端 2.3.2 JobManager 2.…...
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github仓库的基本使用-创建、上传文件、删除
1.第一步 先点击左侧菜单栏的远程仓库 2.点击NEW 3.创建仓库 然后点击右下角的 CREATE 4.点击code 点击SSH,然后我出现了You don’t have any public SSH keys in your GitHub account. You can add a new public key, or try cloning this repository via HTTPS. 1ÿ…...
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QStringListModel 绑定到QListView
1.QStringListModel 绑定到listView,从而实现MV模型视图 2.通过QStringListModel的新增、删除、插入、上下移动,listView来展示出来 3.下移动一行,传入curRow2 的个人理解 布局 .h声明 private:QStringList m_strList;QStringListModel *m_m…...
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数据分析如何在企业中发挥价值
数据分析如何在企业中发挥价值 数据分析的目的是什么为什么怎么做做什么 思考问题流程确认问题拆解问题量化分析 分析数据流程收集数据处理数据制作图表 全流程 数据分析的目的 是什么 通过数据量化企业当前的经营现状或业务事实,将业务细节转换为具体数据…...
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Java需要英语基础吗?
Java编程语言本身并不要求必须有很强的英语基础,因为Java的语法和逻辑是独立于任何特定语言的。我收集归类了一份嵌入式学习包,对于新手而言简直不要太棒,里面包括了新手各个时期的学习方向编程教学、问题视频讲解、毕设800套和语言类教学&am…...
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这几款让人上头AO级车
在心里一直就有这几款车的位置,那就是海豚、元PLUS、元UP。这几款车虽说定位是95后、00后,其实70、80后也被深深吸引,所以说时尚没有界限,大家对美的追求都是一致的。这几款车自上市后就是炸街产品,赢得了市场的青睐。这几款车型是比亚迪细分市场后的产物,刚开始上市的时…...
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保山能源发展股份有限公司674.8724万股占比0.56%转让,底价50
6月26日,据全国产权行业信息化综合服务平台披露,保山能源发展股份有限公司674.8724万股挂牌转让,转让方为云南省地方电力实业开发有限公司,转让底价为501.82万元,信息披露起止时间为2024年6月26日至2024年7月24日。资料显示,转让标的保山能源发展股份有限公司注册资本119…...
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湖北鹤峰:高山萝卜陆续上市田间一片好“丰”景
2日,笔者走进湖北省恩施州鹤峰县太平镇奇峰关村的萝卜种植基地,放眼望去,一棵棵萝卜整齐排列,圆润饱满,一股清甜气味扑面而来。农户们在忙着采摘白萝卜,骡驮装车,一派热火朝天的丰收景象。“现在正是蔬菜上市的季节,每天都有10多名工人在田里摘萝卜,采收量约为30吨左右…...
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格式化字符串
自学python如何成为大佬(目录):https://blog.csdn.net/weixin_67859959/article/details/139049996?spm1001.2014.3001.5501 格式化字符串是指先制定一个模板,在这个模板中预留几个空位,然后再根据需要填上相应的内容。这些空位需要通过指定的符号标记…...
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福建聚鼎科技:装饰画生意到底有没有前景
在当今社会,随着人们生活水平的提高和审美需求的多样化,家居装饰行业迎来了新的发展机遇。装饰画作为家居装饰的重要组成部分,其市场前景备受关注。那么,装饰画生意到底有没有前景呢? 从市场需求的角度来看,装饰画市场…...
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Android Ktor 网络请求框架
Ktor 是一个由 JetBrains 开发的用于 Kotlin 编程语言的应用框架,旨在创建高性能的异步服务器和客户端应用程序。由于完全基于 Kotlin 语言,Ktor 能够让开发者编写出简洁、可读性强且功能强大的代码,特别适合那些已经熟悉 Kotlin 的开发人员。…...