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窗口是处理无限流的核心。Windows将流分割成有限大小的"桶"，我们可以在这些桶上进行计算。本文档主要介绍在Flink中如何执行窗口，以及程序员如何从它提供的功能中获得最大...

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操作符将一个或多个数据令转换为一个新的数据令。程序可以将多种转换组合成复杂的数据流拓扑。 本节将介绍基本的转换、应用这些转换后的有效物理分区以及对Flink s操作符链接的深...

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此页面的目标是为需要使用自定义状态序列化的用户提供指导方针，介绍了如何提供自定义状态序列化器，以及实现允许状态模式演化的序列化器的指导方针和最佳实践。 如果您只是使用Flin...

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Apache Flink流媒体应用程序通常设计为无限期运行或长时间运行。与所有长期运行的服务一样，需要更新应用程序以适应不断变化的需求。这同样适用于应用程序所针对的数据模式;...

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Flink提供了不同的状态后端，用于指定状态存储的方式和位置。 状态可以位于Java的堆或堆外。根据您的状态后端，Flink还可以管理应用程序的状态，这意味着Flink处理内...

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Flink中的每个函数和运算符都可以是有状态的（有关详细信息，请参见使用状态[https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-...

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Working with State[https://www.jianshu.com/p/fa59ed63cf62]描述了操作符的状态，在恢复时，该状态是均匀地分布在操作符的...

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本文档解释了在开发应用程序时如何使用Flink的状态抽象。 Keyed State and Operator State 在Flink中有两种基本的状态:Keyed Stat...

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有状态的函数和运算符在处理单个元素/事件的过程中存储数据，从而使状态成为任何类型的更精细操作的关键构建块。例如： 当应用程序搜索某些事件模式时，状态将存储到目前为止遇到的事件...

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正如在 timestamps and watermark handling[https://www.jianshu.com/p/bc0d1753a4be]中所描述的，Flin...

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Event Time / Processing Time / Ingestion Time Flink在流媒体程序中支持不同的时间概念。 Processing time: 处...

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Flink DataStream API Programming Guide 在Flink中的数据流程序是实现数据流转换的常规程序(例如，过滤，更新状态，定义窗口，聚合)。数...

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理解spark我觉得最好的入口就是从sparkcontext初始化开始，所以放到这里先介绍一下。 TaskScheduler/xxxSchedulerBackend启动 Sp...