flink中触发器的作用
时间: 2023-11-07 13:42:37 浏览: 39
flink中的触发器(trigger)可以用来控制窗口的计算结果何时输出。具体而言,触发器可以在以下三种情况下触发窗口计算结果的输出:
1. 窗口元素数量达到指定值:当窗口中的元素数量达到指定值时,触发器会立即输出计算结果。
2. 窗口元素时间达到指定值:当窗口中的元素的时间戳达到指定值时,触发器会立即输出计算结果。
3. 窗口元素时间和数量都达到指定值:当窗口中的元素数量和时间戳都达到指定值时,触发器会立即输出计算结果。
触发器可以根据应用场景和需求进行自定义和配置,以满足不同的计算需求。例如,可以通过自定义触发器实现基于事件数量和时间的复杂计算,或者实现延迟计算等高级功能。
相关问题
Flink中不分区如何开窗
在 Flink 中,如果不需要对数据进行分区,可以将数据直接传递给一个窗口函数。具体实现可以按照以下步骤进行:
1. 定义一个数据流,并将数据流转换为一个无限流。
```
DataStreamSource<String> stream = env.socketTextStream("localhost", 9999);
DataStream<String> input = stream.flatMap(new FlatMapFunction<String, String>() {
@Override
public void flatMap(String value, Collector<String> out) throws Exception {
out.collect(value);
}
}).returns(Types.STRING);
DataStream<String> infiniteStream = input
.map(new MapFunction<String, Tuple2<String, Long>>() {
@Override
public Tuple2<String, Long> map(String value) throws Exception {
return new Tuple2<>(value, System.currentTimeMillis());
}
})
.assignTimestampsAndWatermarks(new AscendingTimestampExtractor<Tuple2<String, Long>>() {
@Override
public long extractAscendingTimestamp(Tuple2<String, Long> element) {
return element.f1;
}
})
.keyBy(0)
.process(new ProcessFunction<Tuple2<String, Long>, String>() {
@Override
public void processElement(Tuple2<String, Long> value, Context ctx, Collector<String> out) throws Exception {
// do nothing
}
});
```
2. 定义一个窗口,并将无限流传递给窗口。
```
WindowedStream<String, Tuple, GlobalWindow> windowedStream = infiniteStream
.windowAll(GlobalWindows.create())
.trigger(ContinuousProcessingTimeTrigger.of(Time.seconds(5)));
```
3. 使用窗口函数对窗口内的数据进行处理。
```
DataStream<String> result = windowedStream.apply(new AllWindowFunction<String, String, GlobalWindow>() {
@Override
public void apply(GlobalWindow window, Iterable<String> input, Collector<String> out) throws Exception {
for (String value : input) {
out.collect(value);
}
}
});
```
在这个例子中,我们使用了全局窗口(`GlobalWindows`)来对所有数据进行窗口操作,而不需要对数据进行分区。窗口的触发器(`ContinuousProcessingTimeTrigger`)是基于处理时间的,每 5 秒触发一次。窗口函数(`AllWindowFunction`)将窗口内的所有数据收集起来并输出。
flink sink
Flink Sink是用于将数据从Flink流式处理应用程序发送到外部系统的组件。在Flink中,没有像Spark中的foreach方法一样的操作让用户进行迭代,而是通过Sink完成对外部系统的输出操作。你可以使用Flink-ClickHouse-Sink这个库将数据加载到ClickHouse数据库中,它是一个高性能的库,具有两个触发器来加载数据:超时和缓冲区大小。另外,在输出到ES(Elasticsearch)时,你可以在pom.xml文件中引入flink与ES的连接器依赖,然后在代码中使用相应的API进行操作。