Flink-异步窗口
这是一个关于flink流的两个问题的主题，基于我自己做的实验，我需要一些澄清。问题是：
共有1个答案
是的，每个密钥都是独立处理的。这也是windows计算并行化的方式。
Ad.2Flink将保持windows状态，直到可以发出窗口（在allowedlateness的情况下加上一些额外的时间）。一旦发出窗口的结果（在您的情况下是转发给next操作符），状态就可以被清除。
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主要内容：1.窗口概述,2.窗口分类,3.细分,4.窗口Api,5.窗口分配器 Window Assigners,6.窗口函数,7.TopN 实例1.窗口概述 Flink 是一种流式计算引擎，主要是来处理无界数据流的，数据源源不断、无穷无尽。想要更加方便高效地处理无界流，一种方式就是将无限数据切割成有限的“数据块”进行处理，这就是所谓的“窗口”（Window）。 在 Flink 中, 窗口就是用来处理无界流的核心。我们很容易把窗口想象成一个固定位置的“框”，数据源源不断地流过来，到某个时间点窗口
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一、窗口概念 在大多数场景下，我们需要统计的数据流都是无界的，因此我们无法等待整个数据流终止后才进行统计。通常情况下，我们只需要对某个时间范围或者数量范围内的数据进行统计分析：如每隔五分钟统计一次过去一小时内所有商品的点击量；或者每发生1000次点击后，都去统计一下每个商品点击率的占比。在 Flink 中，我们使用窗口 (Window) 来实现这类功能。按照统计维度的不同，Flink 中的窗口可以
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我尝试使用flink sql窗口API:https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.3/dev/table_api.html#group-windows
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我有一份flink工作，需要在1小时内重复删除收到的记录。重复数据消除后，我需要收集所有这些重复数据消除的文档，并进行一些聚合，如计数，然后生成目标主题。 现在，由于我只需要收集那些重复数据消除的文档，所以可能不需要等待1小时。我如何避免仅为收集这些文档而设置1个小时的窗口，但一旦收集到这些文档，就继续进行聚合。 因此，资源会占用内存，检查点大小也在增加，这是我想要避免的。 水印策略： 如有任何建
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我有一个使用flink应用程序的场景，该应用程序接收以下格式的数据流： {“event\u id”：“c1s2s34”，“event\u create\u timestamp”：“2019-03-07 11:11:23”，“amount”：“104.67”} 我使用下面的滚动窗口来查找过去60秒内输入流的总和、计数和平均值。 键值。时间窗口（时间秒（60）） 然而，我如何标记聚合结果，以便我可以说