一、时间长河谁能解在人类生存的地球上，存在着一种很神秘的东西：时间，它看不见摸不着，但速度恒定，单调递增且永无止境的往前推进，人类的历史被淹没在茫茫的时间长河中。同时在地球附近，一个星球叫做：Flink 星球。如同太阳需要氢原子作为燃料，Flink 星球的燃料就是地球提供的数据，它的使命就是勤勤恳恳的为地球计算数据，为了满足地球人蛮荒发展催生的海量数据和复杂业务，Flink 星球也在不断迭代不断发
声明：本系列博客为原创，最先发表在拉勾教育，其中一部分为免费阅读部分。被读者各种搬运至各大网站。所有其他的来源均为抄袭。《2021年最新版大数据面试题全面开启更新》这篇文章主要介绍Flink的窗口、时间和水印。 在之前的文章中反复提到过窗口和时间的概念，Flink框架中支持事件时间、摄入时间和处理时间三种。当我们在流式计算环境中数据从Source产生，再到转换和输出，这个过程由于网络和反压的原因会导致消息乱序，因此，需要一个机制来解决这个问题，这个特别的机制就是“水印”。Fl...
原创
2021-06-10 20:19:59
254阅读
声明：本系列博客为原创，最先发表在拉勾教育，其中一部分为免费阅读部分。被读者各种搬运至各大网站。所有其他的来源均为抄袭。《2021年最新版大数据面试题全面开启更新》这篇文章主要介绍Flink的窗口、时间和水印。 在之前的文章中反复提到过窗口和时间的概念，Flink框架中支持事件时间、摄入时间和处理时间三种。当我们在流式计算环境中数据从Source产生，再到转换和输出，这个过程由于网络和反压的原因会导致消息乱序，因此，需要一个机制来解决这个问题，这个特别的机制就是“水印”。Fl...
原创
2021-06-10 20:20:00
1779阅读
作者：黄龙，腾讯 CSIG 高级工程师Flink Watermark前言Flink 水印机制，简而言之，就是在 Flink 使用 Event Time 的情况下，窗口处理事件乱序和事件延迟的一种设计方案。本文从基本的概念入手，来看下 Flink 水印机制的原理和使用方式。Flink 在流应⽤程序中三种 Time 概念Time 类型备注Processing Time事件被机器处理的系统时间，提供最好
事件时间-处理时间-摄取时间处理时间：是指执行相应Flink算子的机器的系统时间，如TaskManager所在机器的系统时间。当Flink流处理程序在处理时间上运行时，所有基于时间的操作(如时间窗口)将使用执行相应算子所在机器的系统时钟。在每小时的处理时间窗口中，将包括在系统时钟所显示的完整小时(不跨小时比如1:30~2:30)之内到达特定算子的所有数据记录。例如，如果Flink应用程序在上午9:
目录一、窗口类型二、窗口分配程序（WindowAssigner）2.1 基于数量的 CountWindow2.1.1 滚动 2.1.2 滑动2.2 基于时间的 TimeWindow2.2.1 滚动2.2.2 滑动2.2.3 会话三、窗口函数一、窗口类型Keyed 和 Non-Keyed上游算子是 KeyStream 类型，为 Keyed 窗口上游算子不是 KeyStream 类型，为 N
Flink的窗口和水印机制，实现数据流的无序问题。
原创
精选
2021-01-04 19:58:17
7019阅读
本课时主要介绍 Flink 中的时间和水印。我们在之前的课时中反复提到过窗口和时间的概念，Flink 框架中支持事件时间、摄入时间和处理时间三种。而当我们在流式计算环境中数据从 Source 产生，再到转换和输出，这个过程由于网络和反压的原因会导致消息乱序。因此，需要有一个机制来解决这个问题，这个特别的机制就是“水印”。Flink 的窗口和时间我们在第 05 课时中讲解过 Flink 窗口的实现，
文章目录Flink - 基于时间窗口的操作 -（Flink - 窗口原理）窗口的一些概念和窗口处理流程窗口窗口分配器、触发器与驱逐器Trigger 的返回值 TriggerResultEvictor元素进入窗口的处理流程Flink - 窗口原理SlidingEventTimeWindowsEventTimeSessionWindows第一条元素 (a,1) 到来第二条元素 (a,2) 到来第三条
## Flink是否必须基于Hadoop？
Apache Flink是一个快速、可扩展、分布式的流处理引擎，它提供了高效的数据处理能力，支持实时流处理和批处理。很多人会误解认为Flink必须基于Hadoop环境运行，其实并不是这样的。
### Flink与Hadoop的关系
虽然Flink可以与Hadoop集成，但并不是必须基于Hadoop环境运行。Flink本身是独立的计算引擎，它可以运行
K8S（Kubernetes）是一个开源的容器编排引擎，用于自动化容器的部署、扩展和操作。而Docker是一种用于开发、交付和运行应用程序的开源平台。在使用K8S时，通常需要搭配Docker来打包和运行应用程序。下面我将为你详细介绍K8S必须配合Docker的原因和实现方法。
### 为什么K8S必须配合Docker
K8S本身并不运行应用程序，而是负责管理容器的生命周期和部署。而Docker则
1、用ssh远程连接部署重新开一台虚拟机server6在使用ssh时需要先下载ssh插件 在docker test项目上点击配置，进行配置 在server6上安装docker[root@server1 yum.repos.d]# scp docker.repo server6:/etc/yum.repos.d/
[root@server1 sysctl.d]# scp docker.conf se
SUM函数在SQL中用于计算指定列的总和。通常情况下，SUM函数可以与GROUP BY子句一起使用，以对每个组进行求和操作。当你想要计算特定列的总和时，而不考虑数据的分组，你可以将SUM函数与GROUP BY子句省略掉。这将返回所有行中指定列的总和。以下是两个示例来说明 SUM 函数的使用情况：使用 SUM 函数和 GROUP BY 子句进行求和操作：SEL
原创
2023-08-31 17:48:03
1561阅读
Filter算子：过滤作用filter算子过滤函数 过滤函数，过滤出需要的数据，对传入的数据进行判断，如果返回true则该元素继续向下传递，如果返回false则该元素将被过滤掉。比如：如果返回来的价格大于100，我就打印出来，小于100就不打印出来package Flink_API;
import com.alibaba.fastjson.JSON;
import org.apache.flin
转载
2023-08-24 19:37:54
64阅读
水印到目前为止，我们一直在从管道作者或数据科学家的角度来看待流处理。第2章介绍了水印作为回答事件时间处理发生位置以及处理时间结果何时实现的基本问题的答案的一部分。在本章中，我们处理相同的问题，而不是从流处理系统的底层机制的角度来看。查看这些机制将有助于我们激发，理解和应用水印的概念。我们将讨论如何在数据入口处创建水印，它们如何在数据处理管道中传播，以及它们如何影响输出时间戳。我们还演示了水印如何保
## Flink on YARN部署Hadoop的流程
### 1. 检查Hadoop集群是否已部署
在开始部署Flink on YARN之前，首先需要确保Hadoop集群已正确部署，包括配置好HDFS和YARN。
以下是部署Flink on YARN的流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤 1 | 检查Hadoop集群是否已部署 |
| 步骤 2 | 下载并
# K8S必须配合Docker使用吗？
在现代的软件开发环境中，使用容器化技术已经成为一种标准做法，而Kubernetes（K8S）作为一个容器编排平台，也逐渐成为越来越多开发者和运维人员的首选。在使用K8S时，很多人会有一个疑问：K8S必须配合Docker使用吗？本文将带你一步一步了解K8S和Docker的关系，以及为什么K8S需要配合Docker使用。
## K8S和Docker的关系
近年来，Kubernetes（简称K8S）作为一种容器编排引擎，得到了越来越多企业的认可和使用。它的出现大大简化了容器化应用的部署和管理，提升了整个容器化生态系统的效率和稳定性。SLB（Server Load Balancer）作为一种负载均衡设备，可以将流量分发到不同的后端服务器，提高了系统的性能和可靠性。那么，SLB 和 K8S是否可以配合使用呢？答案是肯定的。接下来，我将详细介绍 SLB 必
目录一、Flink 部署1.1 快速启动一个集群1.1.1 环境配置1.1.2 集群启动1.1.3 向集群提交作业1.2、部署模式1.2.1 会话模式1.2.2 单作业模式（Per-Job Mode）1.2.3 应用模式（Application Mode） 1.3、独立模式（Standalone）1.3.1 会话模式部署1.3.2 单作业模式部署1.3.3
转载
2023-08-02 11:20:21
122阅读
# Flink配合Java使用
## 目录
- [引言](#引言)
- [整体流程](#整体流程)
- [步骤详解](#步骤详解)
- [步骤一：安装Flink](#步骤一安装flink)
- [步骤二：编写Flink程序](#步骤二编写flink程序)
- [步骤三：构建和运行Flink程序](#步骤三构建和运行flink程序)
- [总结](#总结)
## 引言
Apach
