VLOOKUP()函数的应用，两表联查汇总数据第一步打开两个表，我准备两个例表，一个汇总表，一个数据缺失表。 目标：把总表中的数据关联到数据缺失表中第二步在数据缺失表中，需要填充的单元格中输入=vlookup(), 或者点击fx选择vlookup()函数：第三步在弹出框的第一个输入框输入两个表共有的条件且数据是唯一的 比如：身份证号 所在的列，或者在单元格中所在的区域。 由于我的两个例表受表头影响
背景其实，以前编写flink代码的时候，模式比较固定，不管你中间过程如何花里胡哨，开头总要有一个获取上下文环境，最后总要有一个：env.execute()，之前只是知道这个方法，会在job提交的时候，用于获取job的计算流程图，但是我一直很好奇，到底是什么时机生成的呢？源码剖析创建JobGraph我们知道，提交任务的时候，是要有一步获取Job的JobGraph的：/**
* Create
文章目录1.状态定义1.1 有状态算子1.2 状态管理1.3状态分类2. 算子状态&按键分区状态2.1 算子状态2.2 按键分区状态（最常见）2.2.3 结构类型 分布式集群，分布式状态如何处理。 1.状态定义每个任务进行中，可以只依赖当前的数据；但也可以依赖已经到来的数据（聚合操作），需要将已经到来的数据保存下来。这些用来计算输出结果的所有数据，或者由它们计算出的某个结果，叫做这个任
流式计算分为无状态和有状态两种情况。无状态的计算观察每个独立事件，并根据最后一个事件输出结果。例如，流处理应用程序从传感器接收水位数据，并在水位超过指定高度时发出警告。有状态的计算则会基于多个事件输出结果。以下是一些例子。所有类型的窗口。例如，计算过去一小时的平均水位，就是有状态的计算。所有用于复杂事件处理的状态机。例如，若在一分钟内收到两个相差20cm以上的水位差读数，则发出警告，这是有状态的计
import com.ververica.cdc.connectors.postgres.PostgreSQLSource;
import com.ververica.cdc.debezium.JsonDebeziumDeserializationSchema;
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;
flink源码阅读之JobGraph的生成过程本文flink版本为flink1.11flink job在最初会生成一个StreamGraph，然而StreamGraph只是程序初步得到的一个数据链路，根据算子的并行度等因素还能优化成为JobGraph。JobGraph的存在主要是为了兼容batch process，Streaming process最初产生的是StreamGraph，而batch
昨天在群里丢了个问题，是关于一对多查找的，虽然关于查找的话题永远都没有停止过，不过在工作中对于查找来说也是家常便饭，尤其是类似于人力资源这种部门。来看看题，原始数据如下：需要根据提供的身份证号码查找同一户号中的所有人员详细信息。(注：案例纯属虚构，也是在某个教材中得到的)第一种：Microsoft365的新增函数Filter看标题很明显，必须是365用户，Filter中文翻译就是筛选的意思，因此对
一 概述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。 基于此，DataStream API提供了一系列的Low-Level转换算子。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，例如超时事件等。Process Function用来构建事件驱动的
时间语义，要配合窗口操作才能发挥作用。最主要的用途，当然就是开窗口、根据时间段做计算了。下面我们就来看看 Table API 和 SQL 中，怎么利用时间字段做窗口操作。在 Table API 和 SQL 中，主要有两种窗口：Group Windows 和 Over Windows4.1 分组窗口（Group Windows）分组窗口（Group Windows）会根据时间或行计数间隔，将行聚合到
针对不同场景，Flink提供了Checkpoint和Savepoint两种容错机制。本文总结Checkpoint和Savepoint的使用。CheckpointCheckpoint存储状态数据，由Flink自己定期触发和清除，轻量快速，主要应用于作业生命周期内的故障恢复。Checkpoint配置StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvi
Flink_Flink中的状态Flink状态管理详解：Keyed State和Operator List State深度解析 <= 不错的文章，建议阅读算子状态（Operator State）键控状态（Keyed State）状态后端（State Backends）状态概述由一个任务维护，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任务状态就是一个本地变量，可以被任
文章目录有状态算子状态的分类 在流处理中，数据是连续不断到来和处理的。每个任务进行计算处理时，可以基于当前数据直接转换得到输出结果；也可以依赖一些其他数据。这些由一个任务维护，并且用来计算输出结果的所有数据，就叫作这个任务的状态。有状态算子在 Flink 中，算子任务可以分为无状态和有状态两种情况。 无状态的算子任务只需要观察每个独立事件，根据当前输入的数据直接转换输出结果，例如，可以将一个字符
目录1 Flink运行时的组件1）作业管理器（JobManager）2）资源管理器（ResourceManager）3 ）任务管理器（TaskManager）4 ）分发器（Dispatcher）2 任务提交流程1 Flink运行时的组件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（ResourceMana
1.概述Flink不管是流处理还是批处理都是将我们的程序编译成JobGraph进行提交的，之前我们分析过流处理模式下的JobGraph创建，现在我们来分析一下批处理模式下的JobGraph创建。本文以本地模式为例，分析JobGraph的创建我们仍然以WordCount为例子来分析JobGraph的创建过程，WordCount代码val env = ExecutionEnvironment.getE
整个Flink的Job启动是通过在Driver端通过用户的Envirement的execute()方法将用户的算子转化成StreamGraph然后得到JobGraph通过远程RPC将这个JobGraph提交到JobManager对应的接口JobManager转化成executionGraph.deploy()，然后生成TDD发给TaskManager，然后整个Job就启动起来了这里来看一下Driv
1.flink运行时的组件 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 是用 Java 和 Scala
Flink（五）状态编程1.概述2.状态编程面临的问题3.状态分类4.按键分区状态5.算子状态6.状态持久化7.状态后端 （Flink1.13） 1.概述在流处理中，数据是连续不断到来和处理的。每个任务进行计算处理时，可以基于当前数据直接转换得到输出结果；也可以依赖一些其他数据。这些由一个任务维护，并且用来计算输出结果的所有数据，就叫作这个任务的状态在 Flink 中，算子任务可以分为无状态和有
在任务1进行的同时，使用侧边流，监控若发现order_status字段为退回完成, 将key设置成totalrefundordercount存入Redis中，value存放用户退款消费额。使用redis cli以get key方式获取totalrefundordercount值，将结果截图粘贴至客户端桌面【Release任务D提交结果.docx】中对应的任务序号下，需两次截图，第一次截图和第二次截
前言使用Flink版本 1.13 ， 该版本对状态有所改变删除 state.backend.async重新设计了状态后端的存储统一keyState的savePoint的存储格式为二进制FailureRateRestartBackoffTimeStrategy 允许比配置少重启一次支持未对齐检查点的重新调整：从未对齐检查点恢复的时候支持改变作业的并行度什么是状态？ 对我们进行记住多个event的操
文章目录系列文章目录前言一、偷懒，百度方案二、优雅高效方案总结 前言提交一个flink作业，希望获取这个作业的jobId,以便后续程序监控，例如获取checkpoint路径，从checkpoint点重启一、偷懒，百度方案查回来的是，通过jobname去查，或者从提交的日志文件中解析出jobId，这种方案，实在看不上！二、优雅高效方案方法1.直接从env中获取：JobClient jobClien
