咨询个window函数的问题,和evictor的问题。

1.默认的窗口trigger为啥都是 FIRE ? 为啥不删掉窗口里的数据呢?
留着是有什么作用呢?
在窗口触发计算后, 有什么方法可行再次取到这些窗口内的数据吗?

  1. Evictor 的evictorAfter 的作用,可以举些对应的场景吗? 计算后把窗口里的部分数据干掉, 是有什么方法再次获取到窗口里的剩余数据吗?

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游客6vdkhpqtie2h2 2022-10-01 10:52:33 396 分享 版权
阿里云 AI 助理回答
  1. 默认窗口Trigger为FIRE的原因: 默认情况下,Flink窗口触发器(Trigger)设置为FIRE,意味着一旦满足窗口定义的时间或大小条件,就会立即触发计算并输出结果。这样设计的目的是为了及时处理数据,减少延迟,确保数据的时效性。不立即删除窗口内数据是因为在某些场景下,可能需要对同一窗口内的数据进行多次计算或者后续处理。

  2. 保留窗口数据的作用: 保留窗口内的数据可以在以下场景中发挥作用:

    • 多次计算需求:对于需要基于相同窗口数据进行不同聚合操作的场景,保留数据可以避免重新收集数据。
    • 故障恢复:在分布式系统中,数据的临时存储有助于故障发生时快速恢复计算状态。
    • 滑动窗口:在滑动窗口场景中,当前窗口的数据同时也是下一个窗口的一部分,因此保留数据是必要的。
  3. 再次获取窗口数据的方法: 若需在触发计算后再次访问窗口数据,一种方式是利用Flink的状态管理功能(State)。通过定义和维护状态,可以在触发计算后依然保持对窗口数据的访问能力。例如,可以将窗口聚合的结果或其他感兴趣的数据保存到状态中,后续任务或重计算时可从中读取。

  4. Evictor的evictAfter作用及场景: Evictor的evictAfter方法(虽然直接命名未出现在参考资料中,但根据Evictor的工作原理推断)通常是指在窗口计算之后执行数据剔除的动作。这一机制允许用户在聚合计算完成后,从窗口中移除部分数据,以实现特定的清理或优化目的。具体场景包括:

    • 资源优化:当窗口数据量大且不再需要用于后续计算时,使用TimeEvictor或CountEvictor自动清除旧数据,减少内存占用。
    • 滚动窗口更新:在实时分析应用中,可能需要窗口始终保持最新N条记录或最近一段时间的数据,此时用TimeEvictor移除过期数据。
    • 质量控制:DeltaEvictor可用于仅保留每次更新之间的差异数据,帮助监控数据变化趋势,同时限制存储开销。
  5. 获取剩余数据的方法: 在Evictor执行后,如果需要获取窗口内的剩余数据,可以通过Flink的状态(State)来实现。在Evictor执行前,将需要保留的数据存入状态,然后即使Evictor执行了数据剔除,这些数据仍然可通过状态访问。此外,针对特定的Evictor类型(如保留固定数量数据的CountEvictor),可以通过设计逻辑,在Evict之前就对数据进行备份或标记,从而间接实现对“剩余”数据的访问与处理。

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