1：基于 Flink 的实时数据仓库是如何做的？我们要从 Flink 的优势开始入手，介绍基于 Flink 的实时数仓建设的关键技术选型和整体设计。传统的离线数据仓库将业务数据集中进行存储后，以固定的计算逻辑定时进行ETL和其他建模后产出报表等应用。离线数据仓库主要是构建 T+1 的离线数据，通过定时任务每天拉取增量数据，然后创建各个业务相关的主题维度数据，对外提供 T+1 的数据查询接口。计算和
# Flink 数据入库 Hive 的完整流程
Apache Flink 是一个大规模数据处理框架，与传统的批处理和流处理相比，Flink 提供了更高效、灵活的处理能力。本文将介绍如何使用 Flink 将数据写入 Hive，包括整个流程的概述、代码示例和状态图。
## 概述
Hive 是一个构建在 Hadoop 之上的数据仓库工具，提供数据抽象和查询能力。通过将 Flink 与 Hive 结
flink cdc 连接posgresql 数据库01 、flink posgresql cdc前置工作1，更改配置文件postgresql.conf# 更改wal日志方式为logical
wal_level = logical # minimal, replica, or logical
# 更改solts最大数量（默认值为10），flink-cdc默认一张表占用一个slots
max_repl
# 实现Flink实时入库Hive速度
## 1. 整体流程
以下是实现Flink实时入库Hive的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| :---: | :--- |
| 1 | Flink程序实时计算数据 |
| 2 | 将计算结果写入Hive表 |
## 2. 具体步骤
### 步骤1：Flink程序实时计算数据
首先，你需要编写一个Flink程序来实时计算数据，然后将计算结果写
Flink SQL Gateway简介从官网的资料可以知道Flink SQL Gateway是一个服务，这个服务支持多个客户端并发的从远程提交任务。Flink SQL Gateway使任务的提交、元数据的查询、在线数据分析变得更简单。Flink SQL Gateway的架构如下图，它由插件化的Endpoints和SqlGatewayService两部分组成。SqlGatewayService是可复
大数据项目总体流程分为以下4个方面：数据采集，数据存储与管理，数据处理与分析，数据解释与可视化。 文章目录数据源项目要求项目流程1.数据爬取与清洗2.jmeter模拟高并发数据流3.kafka缓冲4.flink实时处理5.mycat+mysql存放数据6.flask+ajax+echarts可视化展示小结 数据源下载 高速公路ETC入深圳数据，数据量：178396条https://opendata
1、dataset的join连接，通过key进行关联，一般情况下的join都是inner join，类似sql里的inner joinkey包括以下几种情况：a key expression
a key-selector function
one or more field position keys (Tuple DataSet only).
Case Class Fields2、inner j
转载
2023-07-26 00:31:47
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如今随着互联网发展，数据量不断增大，大数据已经成为各个互联网公司的重点方向，而推荐系统成为互联网必不可少的配置，一个好的推荐系统，能为企业带来了可观的用户流量和销售额，特别对于电商系统，好的推荐系统可以大大提升电商企业的销售业绩和增加流量。像国内的很多知名电商，在推荐系统上投入了大量的研发力量，相关的人才需求也必然会很大。学好新技术的推荐系统，增加自己的竞争力，为以后跳槽涨薪做准备。基于Flink
Flink是一个低延迟、高吞吐的实时计算引擎，其利用分布式一致性快照实现检查点容错机制，并实现了更好的状态管理，Flink可在毫秒级的延迟下处理上亿次/秒的消息或者事件，同时提供了一个Exactly-once的一致性语义，保证了数据的正确性，使得Flink可以提供金融级的数据处理能力，总结其高级特性包括CSTW(CheckPoint，Statue，Time，windows) Flink和
1、flink实时进行数据迁移将老版本或者低版本StarRocks表中的数据，迁移到新版本StarRocks表中，为了使用新版本中的各种新功能，故需要迁移数据，这种模式比较通用，对其他组件依赖比较少，方便快捷使用，推荐使用这种方式。迁移前后：该例子为了演示，表结构一模一样的哦，并亲测有效，强烈建议使用1.1、依赖该模式会用到组件（flink-connector-starrocks）进行读取写入即可
该文章主要是对Flink官网相关内容进行翻译，原文地址：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/table/streaming/temporal_tables.html#temporal-table-functionsTemporal table时态表表示改变的历史记录表上的（参数化）视图的概念，该表返回特定时
以用户注册为例，来说一下MVC中向数据表中添加数据的方法从WEB层说起：有两个action，分别实现显示注册界面和提交注册请求的作用，在action中，对表单实体进行了数据有效性的验证，代码如下：public ActionResult Register() { return View(); } [HttpPost] public
原创
2022-08-26 10:26:48
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自定义flink-kafka-connector背景：消费特定开始和结束位置的kafka数据，需求是执行flink任务消费完特定位置数据后，任务自行停止。但批任务并不支持消费kafka数据，而流任务不会自行停止，因此需要自定义kafka连接器。flink1.14版本中，DataStream Connectors 有一个属性setBounded,可以设定消费的结束位置，但Table API目前并不支
背景我们知道，流处理从事件产生，到流经source，再到operator，中间是有一个过程和时间的。虽然大部分情况下，流到operator的数据都是按照事件产生的时间顺序来的，但是也不排除由于网络延迟等原因，导致乱序的产生，特别是使用kafka的话，多个分区的数据无法保证有序。那么此时出现一个问题，一旦出现乱序，如果只根据 eventTime 决定 window 的运行，我们不能明确数据是否全部到
最近准备用flink对之前项目进行重构，这是一个有挑战（但我很喜欢）的工作。几个月过去了，flink社区比起我做技术调研那阵发生了很多变化（包括blink的版本回推），我这边的版本也由1.4->1.7.2。现在网上有很多大方向的解析（阿里的几次直播），也有大神对框架的深入解析。我准备实际使用中mark一些关键的知识点/api。以下就是我翻译的flink流计算DataStream Transf
本文继续介绍Flink DataStream API先关内容，重点：数据源、数据转换、数据输出。1、Source数据源1.1、Flink基本数据源文件数据源// 2. 读取数据源
DataStream<String> fileDataStreamSource =
env.readTextFile("/Users/yclxiao/Project/bigdata/flink
Kafka中的partition机制和Flink的并行度机制深度结合 Kafka可以作为Flink的source和sink 任务失败，通过设置kafka的offset来恢复应用 setStartFromGroupOffsets()【默认的消费策略】默认读取上次保存的offset信息;
如果是应用第一次启动，读取不到上次的offset信息，则会根据这个参数auto.offset.rese
1 前言前面写了如何使用 Flink 读取常用的数据源，也简单介绍了如何进行自定义扩展数据源，本篇介绍它的下一步：数据转换 Transformation，其中数据处理用到的函数，叫做算子 Operator，下面是算子的官方介绍。算子将一个或多个 DataStream 转换为新的 DataStream。程序可以将多种转换组合成复杂的数据流拓扑。在学习过程中，官网是个不错的入门介
自动生成model.java、*.hbm.xml 甚至是dao.java、*.ddl、*.html等等。一般也就如下三种方式
1. MyEclipse 自带插件
2. jboss的 hibernate-tools插件（最为常用）
3. ant 脚本方式。
当然也有一些其他工具自动生成，比如 SSM 的 mybatis-Generator 自动生成dao、model、mapping 等等，基于目
