作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
Apache Flink是一个开源的分布式流处理平台，它的运行时就是基于数据流模型的实时计算引擎，能够处理实时的大规模数据流。Flink提供Java、Scala、Python、Golang等多种编程语言API接口及多种批处理和流式处理模型，支持实时数据分析、实时机器学习、流处理等场景。Flink在实时计算领域独有的时序窗口概念帮助它实现了复杂事件处理（CEP）、滑动窗口统计分析等应用。 Flink将时序窗口作为中心组件之一，并且引入了一系列机制来控制窗口状态的生命周期，以实现对窗口时间范围内的数据的精细化管理。这些机制包括基于水印的持久化窗口存储，以及根据其到期时间自动丢弃不活跃的窗口。 本文通过全面剖析Flink的时间和窗口组件的工作原理，阐述其运行原理，并给出详细的代码实例，希望能够对读者有所帮助。
2.基本概念术语
2.1 时序数据结构
在传统的批处理模式下，每个批次的数据都存在内存中，所有数据经过整体计算后才能得到最终结果，也就是批处理模型中的“离线”计算模型。而流处理模型则不同，流数据会随着时间推移不断产生，需要实时响应需求，因此每条数据都会被处理为瞬间事件。为了能够对流数据进行有效地计算，需要一种高效的时序数据结构。Apache Flink 提供了以下两种时序数据结构：
- 摘要型窗口：摘要型窗口根据窗口的容量大小对数据进行摘要处理，同时也支持窗口滚动策略，可以确保窗口容量的限制；
- 可拓扑的窗口：可拓扑的窗口通过树形结构的元组集合来组织数据，从而支持动态窗口扩缩容，同时
本文转载自: https://blog.csdn.net/universsky2015/article/details/132680584
版权归原作者 禅与计算机程序设计艺术 所有， 如有侵权，请联系我们删除。
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