flink窗口大小大于触发器的大小,触发器触发后数据会流向下游吗
时间: 2024-05-20 09:16:29 浏览: 145
在Flink中,窗口大小和触发器大小是两个不同的概念。窗口大小是指将数据流按照一定的时间或数量进行分组,形成的每个窗口的大小;触发器大小是指在一个窗口中,当满足一定条件后触发计算的大小。因此,窗口大小和触发器大小是可以不同的。
当触发器触发后,数据会流向下游。触发器触发后,Flink会对当前窗口中的数据进行计算,并将计算结果发送到下游。如果窗口大小大于触发器大小,当触发器触发后,窗口中还有未计算的数据,这些数据也会被计算,并将计算结果发送到下游。因此,无论窗口大小和触发器大小是否相同,触发器触发后数据都会流向下游。
相关问题
flink状态和窗口会有冲突吗
Flink中的状态和窗口是两个概念,它们之间没有直接的冲突。状态是Flink用于在有状态计算中存储和管理数据的机制,而窗口是Flink中用于对无限流数据进行有界处理的一种机制。
状态可以存储在算子中,用于保存和更新中间结果和状态信息。使用状态可以使得Flink可以处理有状态计算,例如在窗口计算中累计计数等。状态会在每次计算迭代中被更新和使用,而窗口只是对无限流数据进行有界处理的一种方式。
窗口是Flink中对无限流数据进行有限处理的一种机制。它将无限流数据切分成有限的、固定大小的数据块进行处理。窗口可以根据不同的切分策略,例如滚动窗口、滑动窗口和会话窗口等,对数据进行聚合、计算和分析。窗口的计算是基于时间或者事件触发的,而状态是每次算子计算迭代中更新和使用的。
在实际的应用中,状态和窗口可以共同使用。Flink可以通过使用状态来保存窗口计算的中间结果,在下一个窗口计算中进行更新和使用。状态可以实现跨窗口的数据共享和累计计算的功能,从而提高计算的效率和准确性。因此,状态和窗口不是相互冲突的,而是相辅相成的。
flink中触发器的作用
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。