概述本篇同样是一些博主最近面试遇到的问题，在此和大家分享一下。正文1.在开发中，你们用的Flink版本
答： 我们使用的是 Flink 1.8.0 版本。注意：各个版本的发布时间2.Flink发生数据倾斜，怎么解决？自带的数据倾斜解决机制？
答： ①自带的机制 rebalancing : 分区元素轮循，从⽽为每个分区创建相等的负载。dataStream.rebalance()②发生窗口数据倾斜时：
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2024-07-18 15:32:28
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Flink程序的基本构建块是streams和transformations（注意，DataSet在内部也是一个stream）。一个stream可以看成一个中间结果，而一个transformations是以一个或多个stream作为输入的某种operation，该operation利用这些stream进行计算从而产生一个或多个result stream。在运行时，Flink上运行的程序会被映射成st
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2024-06-26 08:57:58
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上一篇我们使用keyby后发现数据严重倾
原创
2023-05-06 15:04:11
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在大数据处理领域，数据倾斜是一个非常常见的问题，今天我们就简单讲讲在flink中如何处理流式数据倾斜问题。 我们先来看一个可能产生数据倾斜的sql. select TUMBLE_END(proc_time, INTERVAL '1' MINUTE) as winEnd,plat,count(*) a
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2020-11-29 16:42:00
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声明：本系列博客是根据SGG的视频整理而成，非常适合大家入门学习。《2021年最新版大数据面试题全面开启更新》在大数据处理领域，数据倾斜是一个非常常见的问题，今天我们就简单讲讲在flink中如何处理流式数据倾斜问题。我们先来看一个可能产生数据倾斜的sql.select TUMBLE_END(proc_time, INTERVAL '1' MINUTE) as winEnd,plat,count(*) as pv from source_kafka_table group by TUMB
原创
2021-06-10 20:00:12
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声明：本系列博客是根据SGG的视频整理而成，非常适合大家入门学习。《2021年最新版大数据面试题全面开启更新》在大数据处理领域，数据倾斜是一个非常常见的问题，今天我们就简单讲讲在flink中如何处理流式数据倾斜问题。我们先来看一个可能产生数据倾斜的sql.select TUMBLE_END(proc_time, INTERVAL '1' MINUTE) as winEnd,plat,count(*) as pv from source_kafka_table group by TUMB
原创
2021-06-10 20:00:11
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1. 问题现象 最近在做一个类似页面pv的累加统计，根据页面id维度来统计一段时间内收到了数据。 下面模拟的是处理数据的原始程序。2. 原始处理2.1.模拟kafka源import org.apache.flin
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2024-08-26 14:39:16
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序本文主要研究一下flink KeyedStream的reduce操作实例@Test
public void testWordCount() throws Exception {
// Checking input parameters
// final ParameterTool params = ParameterTool.fromArgs(args);
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2024-04-24 15:26:46
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前言 终于忙完了四门专业课的期末，确实挺累啊。今天开始继续学习 Flink ，接着上次的内容。1、窗口 之前我们已经了解了 Flink 中基本的聚合操作。在流处理中，我们往往需要面对的是连续不断、无休无止的无界流，不可能等到所有所有数据都到齐了才开始处
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2024-07-24 13:10:06
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0 大纲[Apache Flink]2017年12月发布的1.4.0版本开始，为流计算引入里程碑特性：TwoPhaseCommitSinkFunction。它提取了两阶段提交协议的通用逻辑，使得通过Flink来构建端到端的Exactly-Once程序成为可能。同时支持：数据源（source）和输出端（sink）包括Apache Kafka 0.11及更高版本。它提供抽象层，用户只需实现少数方法就能
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2024-10-22 13:40:47
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Windows是处理无限流的核心。Windows将流分成有限大小的“存储桶”，我们可以在其上应用计算。本文档重点介绍如何在Flink中执行窗口化，以及程序员如何从其提供的功能中获得最大收益。窗口式Flink程序的一般结构如下所示。第一个片段指的是键控流，而第二个片段指的是非键控流。正如人们所看到的，唯一的区别是keyBy(...)呼吁密钥流和window(...)成为windowAll(...)非
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2024-04-23 18:07:44
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一、processionFunctionAPI产生背景（1）背景：转换算子是无法访问事件的时间戳信息和水位线信息的。例如MapFunction这样的map转换算子就无法访问时间戳或者当前事件的事件时间。这样的算子和函数能够进行一些时间上的操作，但是不能获取算子当前的Processing Time或者是Watermark时间戳，调用起来简单但功能相对受限。flink提供Process Functio
分区：分区（Partitioning）是将数据流划分为多个子集，这些子集可以在不同的任务实例上进行处理，以实现数据的并行处理。 数据具体去往哪个分区，是通过指定的 key 值先进行一次 hash 再进行一次 murmurHash，通过上述计算得到的值再与并行度进行相应的计算得到。 分组：分组（Grouping）是将具有相同键值的数据元素归类到一起，以便进行后续操作（如聚合、窗口计算等）。 key值
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2024-07-30 10:25:14
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什么是数据倾斜在使用一些大数据处理框架进行海量数据处理的过程中，可能会遇到数据倾斜的问题，由于大数据处理框架本身架构的原因，在框架层面，数据倾斜问题是无法避免的，只能在业务层面来缓解或者避免。因为要处理海量的数据，常用的大数据处理框架都会采用分布式架构，将海量数据分成多个小的分片，再将每个小分片分配给不同的计算节点来处理，通过对计算节点进行横向扩容，来快速提升框架的数据处理性能，因此即使是海量数据
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2024-04-09 12:00:09
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1.背景介绍在数据挖掘领域，Apache Flink是一个强大的流处理框架，它可以处理大规模的实时数据流，并提供高性能的数据分析和处理能力。在本文中，我们将探讨Flink在数据挖掘领域的应用案例，并深入了解其核心概念、算法原理、最佳实践以及实际应用场景。1. 背景介绍数据挖掘是一种利用有关实体的数据来发现隐藏的模式、关系和知识的过程。在大数据时代，数据挖掘技术已经成为企业和组织中不可或缺的工具，用
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2024-08-26 20:27:34
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作者 | 滕昱 DellEMC 研发总监本文将从大数据架构变迁历史，Pravega 简介，Pravega 进阶特性以及车联网使用场景这四个方面介绍 Pravega，重点介绍 DellEMC 为何要研发 Pravega，Pravega 解决了大数据处理平台的哪些痛点以及与 Flink 结合会碰撞出怎样的火花。大数据架构变迁 Lambda 架构之痛如何有效地提取和提供数据，是大数据处理应用架构是否
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2024-05-09 23:16:17
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关于 join 的测试flink：1.17.1Flink Sql 提供了多种的 Join 类型，以应对各种业务场景，每种 Join 都有其固定的语法及局限性。本篇先介绍 Regular Joins 和 Interval Joinsjoin 类型Regular JoinsInterval JoinsTemporal JoinsLookup JoinArray ExpansionTable Funct
文章目录定时器（Timer）和定时服务（TimerService）KeyedProcessFunction 的使用 在 Flink 程序中，为了实现数据的聚合统计，或者开窗计算之类的功能，我们一般都要先用 keyBy 算子对数据流进行“按键分区”，得到一个 KeyedStream。也就是指定一个键（key），按照它的哈希值（hash code）将数据分成不同的“组”，然后分配到不同的并行子任务上
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2024-02-27 14:25:13
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前面一篇写了flink的原理以及单机安装配置，这篇主要讲Flink 的java API学习。今天想起了上周看到的MIT校训Mind and Hand，可以作为时刻提醒自己的语句，可以作为警醒自己的语句。心有多大，舞台就有多大。1. DataStream1.1 keyBy逻辑上将数据流元素进行分区，具有相同key的记录被分到同一个分区 KeyedStream<String,Tu
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2024-07-07 09:38:13
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文章目录聚合Group By + AggGroup By+单Distinct AggGroup By+多Distinct Agg 聚合聚合操作是SQL中比较常用的语法，形如Group By + Agg，Flink中最常用的Agg操作有COUNT/SUM/AVG等Group By + Agg1.从0点开始，每个类目的成交额 2.从0点开始，每个店铺的uv/pv 3.从0点开始，每个用户点击了多少商
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2024-07-27 09:48:22
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