开发者社区 > 大数据与机器学习 > 实时计算 Flink > 正文

引入 CUMULATE 窗口来解决这些问题,主要有哪些优点?

已解决

引入 CUMULATE 窗口来解决这些问题,主要有哪些优点?

展开
收起
游客lmkkns5ck6auu 2022-08-31 10:37:31 230 0
1 条回答
写回答
取消 提交回答
  • 推荐回答

    引入 CUMULATE 窗口来解决这些问题,主要有两方面的优点: • 第一是使用窗口的结束时间作为每个点的横坐标,曲线上每个点的纵坐标就是在横坐标对应时间点上的累计值,所以无论在回溯历史或者是作业发生 failover 的情况下,曲线都可以完全还原,而且各个时间 点上分维度的值加起来总是等于总维度的值;

    • 第二是使用两阶段聚合,能够防止 distinct key 倾斜。由于数据是在窗口结束的时候才发送,所以不存在撤回,输出的是 append 流,因此自增曲线上也不会有凹坑。

    以上内容摘自《Apache Flink 案例集(2022版)》电子书,点击https://developer.aliyun.com/ebook/download/7718 可下载完整版

    2022-08-31 12:19:19
    赞同 展开评论 打赏

实时计算Flink版是阿里云提供的全托管Serverless Flink云服务,基于 Apache Flink 构建的企业级、高性能实时大数据处理系统。提供全托管版 Flink 集群和引擎,提高作业开发运维效率。

相关电子书

更多
低代码开发师(初级)实战教程 立即下载
冬季实战营第三期:MySQL数据库进阶实战 立即下载
阿里巴巴DevOps 最佳实践手册 立即下载