Flink ProcessFunction不同流异同及应用场景
ProcessFunction
系列对比概览
函数类别 | 关键特性 | 应用场景示例 |
---|---|---|
ProcessFunction | 基础类,处理单个事件,支持事件时间、水位线、状态管理、定时器。 | 单独处理每个事件,执行复杂逻辑,如基于事件内容动态响应。 |
KeyedProcessFunction | 基于键的处理,每个键有自己的状态。支持事件时间、水位线、状态管理、定时器。 | 按用户分组统计点击量,用户会话管理,状态跟踪。 |
CoProcessFunction | 处理两个数据流,独立处理来自两流的事件,支持事件时间、水位线、状态管理、定时器。 | 实时融合交易流与价格流,实时计算订单总价;日志与用户信息流的匹配处理。 |
ProcessJoinFunction | 专为流连接设计,处理两个数据流,简化版的CoProcessFunction ,不支持定时器。 | 简单的流连接操作,如订单ID与用户信息的关联。 |
BroadcastProcessFunction | 处理普通流与广播流,广播流的每个元素发给所有普通流元素,适用于全局状态更新。 | 实时规则更新,广播新的规则至所有交易验证逻辑。 |
KeyedBroadcastProcessFunction | 类似BroadcastProcessFunction ,但作用于键控流,每个键控流元素接收广播流所有元素。 | 每个用户个性化推荐算法更新,全局规则变化按用户分发。 |
ProcessWindowFunction | 在窗口聚合后处理窗口内所有元素,提供窗口上下文信息,如窗口开始/结束时间,适合窗口内复杂计算。 | 计算每小时温度波动,统计窗口内中位数、分位数等。 |
ProcessAllWindowFunction | 处理全窗口数据,非键控,适用于全局操作,如计算整个数据流的汇总统计信息。 | 计算整个数据流的总和或平均值,无需考虑分组。 |
异同点总结
- 状态管理与事件时间:所有函数均支持事件时间和水位线处理,状态管理(除了
ProcessJoinFunction
),但Keyed
系列额外支持键控状态。 - 流处理:
CoProcessFunction
、ProcessJoinFunction
处理多个流,而BroadcastProcessFunction
和KeyedBroadcastProcessFunction
支持广播状态传播。 - 窗口处理:
ProcessWindowFunction
和ProcessAllWindowFunction
专用于窗口处理,前者基于键控窗口,后者处理全窗口数据。 - 灵活性:
ProcessFunction
和KeyedProcessFunction
最为灵活,适用于广泛的复杂逻辑处理;ProcessWindowFunction
在窗口上下文中提供了额外的处理能力。
1. ProcessFunction
概述:ProcessFunction
是最基本的形式,它不依赖于任何键或窗口,为每个输入事件提供完全的控制权。它允许访问事件的时间戳和水位线信息,并提供了注册和处理定时器的能力。
应用场景:适合需要对每个事件进行独立、复杂处理的场景,如基于事件的复杂逻辑判断、状态更新或基于时间的操作。
示例:处理单个事件,根据事件的内容动态注册定时器,进行后续处理。
2. KeyedProcessFunction
概述:KeyedProcessFunction
是对ProcessFunction
的扩展,用于处理已经按照某个键(key)分组的数据流。它除了具备ProcessFunction
的所有功能外,还可以访问键控状态,即每个键都有独立的状态。
应用场景:适用于需要基于键的聚合或状态管理的场景,如统计每个用户的点击次数、维持每个商品的库存状态等。
示例:统计每个用户的登录次数,同时在特定事件后发送通知。
3. CoProcessFunction
概述:用于处理两个数据流的连接操作,每个流可以有不同的类型。它允许独立地处理来自两个流的事件,并提供了注册定时器的功能。
应用场景:当需要根据两个不同的数据流进行联合处理时使用,例如在实时交易系统中,将订单流和价格流合并,实时计算订单的最新总价。
示例:实时融合两个数据源,比如订单流和用户流,根据订单ID匹配用户信息,进行个性化推荐。
4. ProcessJoinFunction
概述:专用于处理两个流的连接操作,但与CoProcessFunction
相比,它更专注于流的连接逻辑,而不提供事件时间处理或定时器功能。
应用场景:适用于简单的流连接,当只需要对两个流进行匹配和简单的处理时使用。
示例:基于键匹配两个流的记录,如用户行为日志与用户详情表的关联查询。
5. BroadcastProcessFunction
概述:用于处理一个普通数据流和一个广播数据流。广播流的每个元素都会被发送给所有普通流的元素,适合实现广播状态模式。
应用场景:当需要将某些全局配置或规则广播给所有流的处理逻辑时,比如实时更新的黑名单列表应用于每一条交易验证。
示例:实时更新规则引擎,当规则发生变化时,广播新规则至所有交易流,进行动态规则匹配。
6. KeyedBroadcastProcessFunction
概述:类似于BroadcastProcessFunction
,但作用于键控流上,每个键控流的元素会接收到广播流的所有元素,同时保持了键控状态。
应用场景:在需要根据键进行状态管理和同时应用全局更新的场景,如每个用户个性化推荐算法的更新。
示例:根据用户偏好动态调整推荐算法,当推荐算法模型更新时,广播更新至每个用户的推荐逻辑中。
7. ProcessWindowFunction
概述:在窗口聚合操作结束后,对窗口内所有元素进行进一步处理。提供了窗口上下文信息,如窗口的开始和结束时间,可以访问窗口内所有元素并执行复杂计算。
应用场景:当窗口聚合后还需要进行复杂的计算或转换时,如计算窗口内的中位数、分位数等。
示例:计算每个小时内的温度变化率,不仅统计平均温度,还计算温度的最大波动。
8. ProcessAllWindowFunction
概述:与ProcessWindowFunction
类似,但处理的是非键控的全窗口,即所有输入数据被视为一个整体处理,常用于全局窗口。
应用场景:适用于需要在整个数据集上执行全局操作,而不考虑键的场景,如计算整个数据流的总体统计信息。
示例:计算整个数据流的总和或平均值,不考虑数据的分组。
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在现代 Android 开发中,数据绑定 (Data Binding) 是一个非常重要的技术。它使得我们能够简化 UI 和业务逻辑之间的连接,从而提高代码的可读性和维护性。在数据绑定中,Bindable 注解是一个关键部分,它帮助我们实现双向数据绑定和自…...
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基于Hadoop平台的电信客服数据的处理与分析③项目开发:搭建Kafka大数据运算环境---任务11:基础环境准备
任务描述 任务主要是安装配置基础环境,主要内容包括: 1、安装java Kafka和ZooKeeper都需要安装Java环境,推荐至少Java8及以上版本 2、安装ZooKeeper ZooKeeper是Kafka集群的必要组件 3、安装kafka Kafka版本包括使用的scala语言版本和kafka版…...
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依米康300249.SZ:长期为百度提供数据中心温控设备和部分微模块的施
:长期为百度提供数据中心温控设备和部分微模块的施工、安装等服务)格隆汇6月14日丨有投资者于投资者互动平台向依米康提问,“百度是公司的重要客户吗?公司与百度的合作主要是在哪方面呢?”,公司回复称,百度一直都是公司重要客户,公司长期为百度提供数据中心温控设备和部分…...
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【产品经理】技术知识
引言: 在最近频繁的产品管理职位面试中,我深刻体会到了作为产品经理需要的不仅仅是对市场和技术的敏锐洞察,更多的是在复杂多变的环境中,如何运用沟通、领导力和决策能力来引导产品从概念走向市场。这一系列博客将分享…...
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C# 数组/集合排序
一:基础类型集合排序 /// <summary> /// 排序 /// </summary> /// <param name"isReverse">顺序是否取反</param> public static void Sort<T>(this IList<T> array, bool isReverse false)where T : IComparable …...
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华纳云:MAC电脑怎么远程连接Windows服务器桌面?
在Mac电脑上远程连接Windows服务器桌面可以通过多种方式实现,最常用的方法是使用微软提供的免费应用程序 "Microsoft Remote Desktop"。以下是详细的步骤来设置和使用该工具: 步骤一:下载和安装 Microsoft Remote Desktop 打开App …...
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人工智能和大模型的区别
人工智能(AI)和大模型是两个相关但有区别的概念。理解它们之间的区别有助于更好地掌握现代科技的发展动态。 人工智能(AI) 人工智能(Artificial Intelligence, AI)是一个广义的概念,指的是通过…...
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gpt-4o继续迭代考场安排程序 一键生成考场清单
接上两篇gpt-4o考场安排-CSDN博客,考场分层次安排,最终exe版-CSDN博客 当然你也可以只看这一篇。 今天又添加了以下功能,程序见后。 1、自动分页,每个考场打印一页 2、添加了打印试场单页眉 3、添加了页脚 第X页,…...