Flink 中极其重要的 Time 与 Window 详细解析(深度好文，建议收藏) （三）
Window FoldWindowedStream → DataStream：给窗口赋一个fold功能的函数，并返回一个fold后的结果。import org.apache.flink.streaming.api.scala.StreamExecutionEnvironment import org.apache.flink.api.scala._ import org.apache.flink....
Flink 中极其重要的 Time 与 Window 详细解析(深度好文，建议收藏) （二）
sliding-time-window (有重叠数据)//1.创建运行环境 val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment //2.定义数据流来源 val text = env.socketTextStream("localhost", 9999) //3.转换数据格式，text->CarWc case class ....
Flink 中极其重要的 Time 与 Window 详细解析(深度好文，建议收藏) （一）
前言Flink 是流式的、实时的 计算引擎上面一句话就有两个概念，一个是流式，一个是实时。流式：就是数据源源不断的流进来，也就是数据没有边界，但是我们计算的时候必须在一个有边界的范围内进行，所以这里面就有一个问题，边界怎么确定？ 无非就两种方式，根据时间段或者数据量进行确定，根据时间段就是每隔多长时间就划分一个边界，根据数据量就是每来多少条数据划分一个边界，Flink 中就是这么划分边界的，本文....
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