文章目录应用案例——Top N使用 ProcessAllWindowFunction使用 KeyedProcessFunction 应用案例——Top N窗口的计算处理，在实际应用中非常常见。对于一些比较复杂的需求，如果增量聚合函数无法满足，我们就需要考虑使用窗口处理函数这样的“大招”了。网站中一个非常经典的例子，就是实时统计一段时间内的热门 url。例如，需要统计最近10 秒钟内最热门的两个 u
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2024-02-26 21:56:13
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简介 之前所介绍的流处理
API
，无论是基本的转换、聚合，还是更为复杂的窗口操作，其实都 是基于
DataStream
进行转换的；所以可以统称为
DataStream API
，这也是
Flink
编程的核心。 而我们知道，为了让代码有更强大的表现力和易用性，
Flink
本身提供了多层
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2024-04-17 13:54:41
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文章目录Flink 的批和流批处理示例流处理示例开发环境准备PyFlink 安装Flink 服务部署再论流处理与批处理物化视图（Materialized Views）动态表（Dynamic Tables）动态表定义连续查询（Continuous Queries）表转换为流Append-only 流Retract 流upsert 流结果持久化常见问题Queston0Queston1Queston2Q
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2024-03-14 17:56:22
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# 实时流处理与 Apache Flink Python
## 一、引言
随着大数据时代的到来，实时数据处理的需求也日益增强。Apache Flink 是一个优秀的分布式流处理引擎，旨在处理数据流并提供高吞吐量和低延迟的处理能力。虽然 Flink 的主要 API 是用 Java 和 Scala 实现的，但随着 Flink 1.9 的发布，Flink Python API（PyFlink）也开始
前言碎语为了应对凯京科技集团的飞速发展，凯京科技研发中心2019定下了数据中台的目标。数据处理我们选择了批处理+流处理结合的大数据应用软件新秀Apache Flink，前几天阿里又发出好信息称将开源Blink（Flink早期分支迁出迭代优化），所以今天来近距离感受下Flink。博主之前没接触过大数据相关的东西，所以不细究其设计概念了。目标就是跑一个最简单的流处理的例子，后面慢慢深入后在和大家
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2024-03-07 15:17:09
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IterativeStreamFlink在DataStream中也是通过一个特定的可迭代的流（IterativeStream）来构建相关的迭代处理逻辑，这一点跟DataSet提供的可迭代的数据集（IterativeDataSet）的是类似的。IterativeStream继承自DataStream，因此DataStream支持的转换函数，在IterativeStream上同样可以调用。Iterat
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2024-06-08 16:01:32
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我看网上都是一个版本的中文文档，有些地方细节不够清楚，我这里补充一下。首先flink在1.9才开始支持支持python的。开发主要思路是要先把源码编译成python的依赖包，然后用pip命令把包集成到python库。安装命令如下:1.git clone https://github.com/apache/flink.git
2.git fetch origin release-1.9 &
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2023-07-18 13:16:56
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摘要：今天和大家聊聊Flink双流Join问题。这是一个高频面试点，也是工作中常遇到的一种真实场景。作者：大数据兵工厂 如何保证Flink双流Join准确性和及时性、除了窗口join还存在哪些实现方式、究竟如何回答才能完全打动面试官呢。。你将在本文中找到答案。1 引子1.1 数据库SQL中的JOIN我们先来看看数据库SQL中的JOIN操作。如下所示的订单查询SQL，通过将订单表的id和订
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2024-03-23 17:01:39
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1. Apache Flink 介绍Apache Flink 是近年来越来越流行的一款开源大数据计算引擎，它同时支持了批处理和流处理，也能用来做一些基于事件的应用。使用官网的一句话来介绍 Flink 就是 “Stateful Computations Over Streams”。首先 Flink 是一个纯流式的计算引擎，它的基本数据模型是数据流。流可以是无边界的无限流，即一般意义上的流处理。也可以
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2024-04-26 09:29:12
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背景适用于配置化操作流，无需终止流式程序实现配置，并且以广播流的形式在流式程序中使用；实现MySQL_Source配置信息动态定时更新；实现MySQL_Source广播流，此处使用最常用的keyby广播流KeyedBroadcastProcessFunction；摘要关键字MySQL_Source、Flink广播流；设计MyJdbcSource日常创建一个继承源富函数的类；初始化单连接；配置更新时
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2023-07-26 10:52:02
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Flink的经典使用场景是ETL，即Extract抽取、Transform转换、Load加载，可以从一个或多个数据源读取数据，经过处理转换后，存储到另一个地方，本篇将会介绍如何使用DataStream API来实现这种应用。注意Flink Table和SQL api 会很适合来做ETL，但是不妨碍从底层的DataStream API来了解其中的细节。1 无状态的转换无状态即不需要在操作中维护某个
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2024-05-07 14:18:15
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文章目录1.1：FLINK简介1：特性2：flink的状态和容错checkpoint2.1：状态1：Operator State算子状态2：Keyed State状态3：状态后端（存储状态）2.2：flink故障恢复checkpoint3：flink的时间窗口和水印3.1：处理逻辑3.2：Flink 提供了丰富的时间语义支持。1.2：flink开发API1：flink程序的开发流程1.1：构造运
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2023-11-19 08:45:23
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Flink学习 - 1. Flink基本介绍FlinkFlink的具体优势API支持整合支持架构Deploy层Runtime层API层Libraries层Flink 程序与数据流结构 FlinkFlink是一个能够用于对有界数据流及无解数据流进行有状态计算的分布式计算框架。传统的流处理和批处理是完全不同的应用类型，因为他们所提供的SLA是完全不同的：流处理一般需要支持低延迟、Exac
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2023-10-08 14:58:39
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当前Flink将迭代的重心集中在批处理上，之前我们谈及了批量迭代和增量迭代主要是针对批处理（DataSet）API而言的，并且Flink为批处理中的迭代提供了针对性的优化。但是对于流处理（DataStream），Flink同样提供了对迭代的支持，这一节我们主要来分析流处理中的迭代，我们将会看到流处理中的迭代相较于批处理有相似之处，但差异也是十分之明显。可迭代的流处理程序允许定义“步函数”（step
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2024-03-21 14:22:11
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在现代实时数据处理场景中，Apache Flink已成为一种流行的解决方案。尤其是在进行“实时流join”操作时，Flink提供了高效的功能来处理流数据。本文复盘记录了在使用Python与Apache Flink进行实时流join时的关键步骤与技术细节，旨在帮助研究者与开发者更好地理解这一过程。
## 协议背景
在数据处理领域，实时流处理的重要性日益凸显。通过实时流join，我们能够将多个数据
**使用Python在Flink中进行开发**
在Kubernetes(K8S)环境中进行Flink Python开发是一项常见的任务，本文将指导您如何在Flink中使用Python进行开发。首先我们来了解一下整个流程，接着详细说明每个步骤的操作以及相应的代码示例。
**整个流程**
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ----------- |
| 1 | 搭建K8S环境 |
|
原创
2024-04-23 17:43:57
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如何实现Python Flink开发
## 概述
Python Flink是基于Apache Flink的Python开发框架，它提供了一种简单而强大的方式来实现流处理和批处理任务。本文将介绍如何使用Python Flink进行开发，并提供了一份详细的步骤表格和对应的代码示例。
## 步骤
下面是实现Python Flink开发的一般步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ------ |
原创
2024-01-06 06:37:41
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8 多流转换8.1 分流简单实现对流三次filter算子操作实现分流// 筛选 Mary 的浏览行为放入 MaryStream 流中
DataStream<Event> MaryStream = stream.filter(new FilterFunction<Event>()
{
@Override
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2024-03-26 06:10:47
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Flink一览什么是FlinkApache Flink is a framework and distributed processing engine for stateful computations over unbounded and bounded data streams. Apache Flink 是一个框架和分布式处理引擎，用于在无边界和有边界数据流上进行有状态的计算。Flink
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2024-03-19 10:40:56
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Apache Flink
概述
Flink是构建在数据流之上的有状态计算的流计算框架，通常被人们理理解为是 第三代 大数据分析方案。
第一代 - Hadoop的MapReduce计算（静态）、Storm流计算（2014.9） ；两套独立计算引擎，使用难度大
第二代 - Spark RDD 静态批处理理(2014.2)、DSt
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2024-04-05 00:04:04
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