flink WindowFunction参数说明

时间: 2023-06-30 22:21:14 浏览: 47
在 Apache Flink 中,WindowFunction 是用于将窗口中的元素进行聚合操作并输出结果的函数。该函数的参数说明如下: ``` public interface WindowFunction<IN, OUT, KEY, W extends Window> extends Function, Serializable { void apply(KEY key, W window, Iterable<IN> input, Collector<OUT> out) throws Exception; } ``` 其中各参数的含义如下: - IN:表示输入元素的类型。 - OUT:表示输出元素的类型。 - KEY:表示键的类型,用于对输入元素进行分组。 - W:表示窗口的类型,用于对输入元素进行分组。 WindowFunction 接口中只有一个 apply() 方法,用于将窗口中的元素进行聚合操作并输出结果。该方法的参数包括: - key:表示当前窗口的键。 - window:表示当前处理的窗口。 - input:表示当前窗口中的所有元素。 - out:表示输出结果的 Collector。 在 apply() 方法中,我们可以使用 input 参数遍历窗口中的所有元素,并使用 Collector 类型的 out 参数输出聚合结果。 需要注意的是,WindowFunction 通常与 WindowAssigner 和 Trigger 结合使用,用于实现对窗口中元素的聚合操作。WindowAssigner 用于将输入元素分配到不同的窗口中,Trigger 用于定义窗口何时触发计算,WindowFunction 用于对窗口中元素进行聚合操作并输出结果。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

Flink +hudi+presto 流程图.docx

Flink +hudi+presto 流程图.docx 自己实现后画的一个流程图,便于理解
recommend-type

Flink实用教程_预览版_v1.pdf

最新Flink教程,基于Flink 1.13.2。书中所有示例和案例代码均为双语。这是预览版。 目录 第1 章Flink 架构与集群安装..............................................................................................
recommend-type

Flink基础讲义.docx

第六章 Window 157 第七章 EventTime-Watermark(难点) 175 第八章 Flink的状态管理 200 第九章 Flink的容错 226 第1种:全局调整 235 第2种:单任务调整 235 第十章 flink 扩展知识 261 第十一章 flink-SQL开发 277 ...
recommend-type

基于Flink构建实时数据仓库.docx

基于Flink SQL的扩展工作,构建实时数仓的应用案例,未来工作的思考和展望4个方面介绍了OPPO基于Flink构建实时数仓的经验和未来的规划。
recommend-type

《剑指大数据——Flink学习精要(Java版)》(最终修订版).pdf

《剑指大数据——Flink学习精要(Java版)》(最终修订版).pdf
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

解释minorization-maximization (MM) algorithm,并给出matlab代码编写的例子

Minorization-maximization (MM) algorithm是一种常用的优化算法,用于求解非凸问题或含有约束的优化问题。该算法的基本思想是通过构造一个凸下界函数来逼近原问题,然后通过求解凸下界函数的最优解来逼近原问题的最优解。具体步骤如下: 1. 初始化参数 $\theta_0$,设 $k=0$; 2. 构造一个凸下界函数 $Q(\theta|\theta_k)$,使其满足 $Q(\theta_k|\theta_k)=f(\theta_k)$; 3. 求解 $Q(\theta|\theta_k)$ 的最优值 $\theta_{k+1}=\arg\min_\theta Q(
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。