使用Flink完成流数据统计 | 京东云技术团队
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内容提要
流计算包括接入数据源、数据转换和计算结果存储。Flink程序的基本单元是stream和transformation。常见操作有map、flatMap、filter、keyBy、aggregate、reduce、join、connect。常见窗口有Time Window和Count Window。Flink支持处理时间、事件时间和提取时间。设置时间戳和Watermarks后，进行数据分组、指定时间窗口和聚合计算。聚合计算需要实现AggregateFunction接口。自定义统计触发器可解决数据延迟问题。
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关键要点
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流计算的流程包括接入数据源、数据转换和结果存储。
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Flink程序的基本单元是stream和transformation，stream是中间结果数据，transformation对数据进行加工。
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Flink提供数据源的实现只需继承SourceFunction接口。
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常见的操作包括map、flatMap、filter、keyBy、aggregate、reduce、join和connect。
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流数据计算可以将连续数据按规则拆分进行统计和计算。
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常见的窗口有Time Window和Count Window，分别以时间和数据数量为单位。
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Flink支持三种时间概念：处理时间、事件时间和提取时间。
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Watermark用于处理无序数据，指示窗口最长等待时间。
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数据分组通过keyBy方法实现，指定字段进行分组。
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聚合计算需要实现AggregateFunction接口，定义统计容器和操作。
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自定义统计触发器可解决数据延迟问题，允许在特定时间触发统计事件。
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