42、Flink 关于窗口状态大小的考量

关于状态大小的考量

窗口可以被定义在很长的时间段上(比如几天、几周或几个月)并且积累下很大的状态,当估算窗口计算的储存需求时,注意如下:

  • Flink 会为一个元素在它所属的每一个窗口中都创建一个副本。 因此,一个元素在滚动窗口的设置中只会存在一个副本(一个元素仅属于一个窗口,除非它迟到了)。 与之相反,一个元素可能会被拷贝到多个滑动窗口中,因此设置一个大小为一天、滑动距离为一秒的滑动窗口可能不是个好想法。
  • ReduceFunction 和 AggregateFunction 可以极大地减少储存需求,因为他们会就地聚合到达的元素, 且每个窗口仅储存一个值,而使用 ProcessWindowFunction 需要累积窗口中所有的元素。
  • 使用 Evictor 可以避免预聚合, 因为窗口中的所有数据必须先经过 evictor 才能进行计算。
相关推荐
xiaomuzuirenzhen1 小时前
大专电子商务从事电商运营分析师需要考证吗?
大数据·数据库
大大大大晴天3 小时前
ReAct Agent 从原理到实现:让大模型学会思考、行动与观察
大数据·agent
大大大大晴天4 小时前
每天认识一个组件:Apache StreamPark
大数据
演艺大赏8 小时前
NiFi 的权限模型不是 RBAC:users.xml、authorizers.xml 与组件级策略
大数据
yuanyuan33410 小时前
2026枣庄带检测报告伸缩门品牌测评|本地服务
大数据·数据库·人工智能·伸缩门
玖米GEO运营王总监12 小时前
2026年账号矩阵协同效应怎么量化:三个指标与公式结构
java·大数据·数据库
飞飞传输1 天前
飞驰云联文件交换建设方法论:从单点传输到持续治理
大数据·运维·安全
得帆低代码PaaS1 天前
企业级 Agent 架构:MCP、Integration、数据与治理能力
大数据·人工智能·架构·ai agent·企业数字化·mcp
TDengine (老段)1 天前
TDengine IDMP 十大实用功能(9)
大数据·数据库·人工智能·物联网·时序数据库·tdengine·idmp