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FlinkCEP是在Flink上层实现的复杂事件处理库。它可以让你在无限事件流中检测出特定的事件模型，有机会掌握数据中重要的那部分。官网文档：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-stable/zh/dev/libs/cep.html这里给个demo，对比下不用cep和用cep的区别，实现目标：从目标csv中读取模拟登录的数据，实时检测，如
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网站一般都需要根据广告点击量来制定对应的定价策略和调整市场推广的方式，一般也会收集用户的一些偏好和其他信息，这里实现一个统计不同省份/或者市用户对不同广告的点击情况，有助于市场部对于广告的更精准投放，并且要防止有人恶意点击，不停的点同一个广告（当然同一个ip一直点不同的广告也是一样）准备的日志文件ClickLog.csv:543462,1715,beijing,beijing,1512652431
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接着https://blog.51cto.com/mapengfei/2581240这里用Flink来实现对APP在每个渠道的推广情况包括下载、查看、卸载等等行为的分析因为之前的文章都是用scala写的，这篇用java来实现一波，分别演示下用aggregate聚合方式和process方式的实现和效果整体思路1、准备好数据源：这里用SimulatedSource来自己随机造一批数据2、准备数据输入样
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跟https://blog.51cto.com/mapengfei/2580330类似场景，来从Nginx、Apache等web服务器的日志中读取数据，实时统计出来访问热度最高的TOPN访问URL，并且要确保数据乱序的处理，lag等情况下，还要确认数据的准确性目标：从log文件中读取数据（也可以参考上一篇从kakfa中），取http的method为get的请求，并且把静态文件访问过滤掉，进行实时统
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从日志中读取数据做一些统计聚合，最终把想要的数据输出，基本是每个公司都会有的场景，比如用户分析，商品分析，实时大屏等等，我们最早的做法是全部读出来，写到redis或者es去，然后web端再去实时查询统计，其实有很多的弊端要么每次请求都会去重新算一遍耗性能不说还慢的不行，业务方接受不了或者直接把统计信息存进去，但要实时统计就比较麻烦，比如1小时存一个点，那业务方可能要的是当前10:05-11:05的
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FlinkTableAPI和SQL提供了一批用于数据转换的内置函数SQL中支持很多的函数，TableAPI和SQL都已经做了实现，基本常用的都已经全覆盖，一般情况可以不用自己写方法，像sql里面比较用的：=，<>，>，>=，<=，is，isnot，BETWEEN，EXISTS，IN等等这种操作符基本都覆盖，逻辑类的：or，and，isFALSE计算类的：+，-，，/，
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表可以转换为DataStream或DataSet,这样自定义流处理或批处理程序就可以继续在TableAPI或SQL查询的结果上运行了将表转换为DataStream或DataSet时，需要指定生成的数据类型，即要将表的每一行转换成的数据类型表作为流式查询的结果，是动态更新的转换有两种转换模式：追加（Appende）模式和撤回（Retract）模式查看执行计划TableAPI提供了一种机制来解释计算表
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接着https://blog.51cto.com/mapengfei/2554700输出到kafka和文件,这2种都是只支持追加模式,那要实现撤回模式（Retract）和更新插入模式（upsert）,大部分场景是在操作数据库中,像mysql,es,mongo等,这里实现下输入到mysql和es再贴一下集中模式的区别:追加模式（Append）--文件系统只支持追加模式表只做插入操作，和外部连接器只交
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对于流式查询，需要声明如何在表和外部连接器之间进行转换与外部系统交换的消息类型，由更新模式（updatemodel）指定,下面3种，能使用那种模式取决于输出的目标，比如如果输出到文件你就没法用更新和撤回模式，因为不知道，只能追加，但是如果换成mysql就都可以用追加模式（Append）--文件系统只支持追加模式表只做插入操作，和外部连接器只交换插入（insert）消息撤回模式（Retract）--
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还是一样，要先引入依赖，在pom.xml<dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-table-planner_2.12</artifactId><version>1.10.1</version></dependency&g
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Flink对批处理和流处理，提供了统一的上层APITableAPI是一套内嵌在java和scala语言中的查询api，它允许以非常直观的方式组合来自一些关系运算符的查询Flink的sql支持基于实现了sql标准的Apachecalcite先来个栗子感受下：demo效果：在数据源txt中读取，输出id和temperature这2个字段，按照id做筛选，输出，分别用tableapi和sql来实现在po
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之前的转换算子是无法访问事件的时间戳信息和水位线信息的，而这在一些应用场景下，极为重要。例如MapFunction这样子的map转换算子就无法访问时间戳或者当前事件的事件事件。基于此，DataStreamAPI提供了一系列LOW-LEVEL的转换算子调用。可以访问时间戳，watermark以及注册定时事件，还可以输出特定的一些事件，例如超时时间等。processfunction用来构建事件驱动的应
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可以认为状态就是一个本地变量，可以被任务的业务逻辑访问Flink会进行状态管理，包括状态一致性、故障处理以及高效存储和访问，以便开发人员可以专注于应用程序的逻辑由一个任务维护，并且用来计算某个结果的所有数据，都属于这个任务的状态可以认为状态就是一个本地变量，可以被任务的业务逻辑访问Flink会进行状态管理，包括状态一致性、故障处理以及高效存储和访问，以便开发人员可以专注于应用程序的逻辑Flink的
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对于Flink来说，Watermark是个很难绕过去的概念,有的翻译为水位线，有的翻译为水印，都是同一个东西，watermark是一种衡量EventTime进展的机制，它是数据本身的一个隐藏属性。通常基于EventTime的数据，自身都包含一个timestamp.watermark是用于处理乱序事件的，而正确的处理乱序事件，通常用watermark机制结合window来实现。流处理从事件产生，到流
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在watermark之前先说下时间的概念，在https://blog.51cto.com/mapengfei/2554577里面有各种时间窗口，实际生产中那是以哪个时间为准产生的窗口呢？事件发生的时间？进入flink程序的时间？还是flink开始处理的时间Flink提供了一套设计解决方案设置可以在代码中env直接设置valenv=StreamExecutionEnvironment.getExec
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flink中支持多种窗口，包括：时间窗口，session窗口，统计窗口等等，能想到的基本都可以实现时间窗口(TimeWindows)最简单常用的窗口形式是基于时间的窗口，flink支持三种种时间窗口：第一个：翻滚时间窗口(tumblingtimewindow)翻滚时间窗口的窗口是固定的，比如设定一个1分钟的时间窗口，该时间窗口将只计算当前1分钟内的数据，而不会管前1分钟或后1分钟的数据。时间是对齐
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Flink从txt文件中读取数据，写入到mysql中
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目标：从txt文件中读取数据，写入es,我这里用的es7.9，如果用的es7之前的版本下面代码中有个.type("_doc")类别需要设置如果没有es和kibana(可选）环境可以先安装安装es7wgethttps://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-7.9.3-x86_64.rpmwgeth
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Flink Sink数据输出Redis
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关于kafka可以参考：kafka概念：https://blog.51cto.com/mapengfei/1926063kafka安装：https://blog.51cto.com/mapengfei/1926065消费者和生产者demo:https://blog.51cto.com/mapengfei/1926068Flink输出kafka样例主要是实现从txt文件中读取出来，写入kafkapa
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Source是Flink程序的输入，Sink就是Flink程序处理完Source后数据的输出，比如将输出写到文件、sockets、外部系统、或者仅仅是显示（在大数据生态中，很多类似的，比如Flume里也是对应的Source/Channel/Sink），Flink提供了多种数据输出方式跟在代码中直接写不同（比如可以在RickMap中open、close、map中直接写）他可以保存一些状态，容错重试机
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Flink提供了各种数据的转换操作，但实际业务过程中有很多业务上需要处理的数据结构、规则等等，需要自己写自己的业务代码，这时候就用到的flink提供的函数类（Function Class）
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Flink各种数据转换操作(transform)
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flink消费kakfa
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Flink从集合和文件中读取数据处理
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Flink运行时架构主要包括四个不同的组件，它们会在运行流处理应用程序时协同工作；作业管理器（JobManager）、资源管理器（ResourceManager）、任务管理器（TaskManager），以及分发器（Dispatcher）。因为Flink是Java和Scala实现的，所以所有组件都会运行在Java虚拟机上，每个组件的职责如下：作业管理器（JobManager)控制一个应用程序执行的主
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基本概念部分，批处理和流处理的区别批处理在大数据世界有着悠久的历史,比较典型的就是spark。批处理主要操作大容量静态数据集，并在计算过程完成后返回结果。批处理模式中使用的数据集通常符合下列特征：（1）有界：批处理数据集代表数据的有限集合（2）持久：数据通常始终存储在某种类型的持久存储位置中（3）大量：批处理操作通常是处理极为海量数据集的唯一方法批处理非常适合需要访问全套记录才能完成的计算工作。例
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FlinkStandalone模式部署集群是最简单的一种部署方式，不依赖于其他的组件，另外还支持YARN/Mesos/K8S等模式下的部署Standalone执行架构图：1）client客户端提交任务给Jobmanager2）JobManager负责申请任务运行所需要的资源并管理任务和资源。3）JobManager分发任务给TaskManager执行4）TaskManager定期向JobManag
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Hadoop3集群部署
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一、准备工作安装javayuminstalljava-11-openjdk-y[root@localhostopt]#java-versionopenjdkversion"11.0.8"2020-07-14LTSOpenJDKRuntimeEnvironment18.9(build11.0.8+10-LTS)OpenJDK64-BitServerVM18.9(build11.0
马鹏飞
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