Apache Flink是由Apache软件基金会开发的开源流处理框架，其核心是用Java和Scala编写的分布式流数据流引擎。Flink以数据并行和流水线方式执行任意流数据程序，Flink的流水线运行时系统可以执行批处理和流处理程序。此外，Flink的运行时本身也支持迭代算法的执行。目前Apache Flink为全球许多公司和企业的关键业务提供支持，国内国外许多一线大厂与IT公司将实时数据方案采
Process Function用来构建事件驱动的应用以及实现自定义的业务逻辑，Flink提供了8个Process Function：• ProcessFunction ：最原始，自定义程度高，什么都能做
• KeyedProcessFunction：keyby后使用得process中传入得Process Function
• CoProcessFunction：connect后使用得proces
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2024-07-03 20:16:00
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# 使用 Flink 实现实时读取 Redis 数据
在现代大数据处理场景中，Apache Flink 是一个非常流行的流处理框架，而 Redis 作为一种高性能的内存数据库，通常用于存储实时数据。本文将教你如何使用 Flink 从 Redis 实时读取数据。我们将从整个流程开始，然后详细介绍每一个步骤的实现。
## 整体流程
以下是实现 Flink 实时读取 Redis 数据的步骤概览：
在这篇博文中，我将从多方面详细探讨如何实现 Flink 实时查询 Redis 的解决方案，包括背景定位、演进历程、架构设计、性能攻坚、复盘总结及扩展应用等方面。通过这次的实践，我希望提供一些有用的见解，以帮助更多人解决类似的问题。
## 背景定位
随着业务的快速发展，我们面临了越来越多的实时数据处理需求。传统的查询机制无法支撑瞬息万变的业务场景，我们需要一种更为高效的方案来实现 Flink 实
1.背景介绍1. 背景介绍Redis 是一个高性能的键值存储系统，广泛应用于缓存、队列、计数器等场景。Apache Flink 是一个流处理框架，用于实时处理大规模数据流。在现代技术架构中，Redis 和 Flink 的集成非常重要，可以实现高效的数据处理和存储。本文将详细介绍 Redis 与 Apache Flink 的集成，包括核心概念、算法原理、最佳实践、应用场景等。2. 核心概念与联系2.
目录1. Flink四大基石2. Flink-Window操作2.1 为什么需要Window2.2 Window的分类2.2.1 按照time和count分类2.2.2 按照slide和size分类2.2.3 总结2.3.2 WindowAssigner2.3.3 evictor--了解2.3.4 trigger--了解2.3.5 API调用示例2.4 案例演示-基于时间的滚动和滑动窗口2.4.1
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2024-07-11 16:11:23
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Mysql开启binlog日志 3、启动Maxwell，如没有安装参考此链接:Maxwell安装及配置
项目说明kafka实时接收Maxwell监控到的日志使用flink实时消费kakfa数据，处理json日志并拿到想要字段进行滚动窗口计算把计算出来的数据存入Mysql数据库(也可以换成其他数据库，比如Tidb，具体看需求)部分kafka数据样例（插入，更新，删除三条样例数据）{"data
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2023-07-14 17:11:23
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前言Flink 1.9 版本开源了很多 Blink 方面的功能，尤其是在 SQL 方面，这使得我们在开发 Flink 实时任务变得更加方便。目前 Blink SQL 支持了 Create Table 功能，以及维表的功能。我们的实时任务整体流程为，读取Kafka的数据，然后去关联 HBase 维表的数据，最后在输出到 Kafka 中，虽然整体流程跑通，但是其中也遇到了很多坑，这里记录一下，和大家一
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2024-02-09 21:22:25
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不去记录，有些事情都好像没有发生过。示例作用 1.示例提供了docker命令启动，可以查看控制台的各项指标。 2.可以参考docker编排脚本，自己开发基于docker的交付软件 3.参考此项目的上一级项目flink-playground的data-generator项目，获得使用kafka模拟持续数据流入的示例 4.学习docker操作命令 编码值得借鉴的点： 1.SpendReportTest
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2024-03-23 17:02:05
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背景Flink SQL 是 Flink 实时计算为简化计算模型，降低用户使用实时计算门槛而设计的一套符合标准 SQL 语义的开发语言。自 2015 年开始，阿里巴巴开始调研开源流计算引擎，最终决定基于 Flink 打造新一代计算引擎，针对 Flink 存在的不足进行优化和改进，并且在 2019 年初将最终代码开源，也就是我们熟知的 Blink。Blink 在原来的 Flink 基础上最显著的一个贡
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2023-08-08 11:09:54
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文章目录DWD层流量域未经加工的事务事实表(※)流量域独立访客事务事实表流量域用户跳出事务事实表Join方式介绍(附)交易域加购事务事实表交易域订单预处理表(※)交易域下单事务事实表交易域取消订单事务事实表交易域支付成功事务事实表交易域退单事务事实表交易域退款成功事务事实表工具域优惠券领取事务事实表工具域优惠券使用（下单）事务事实表工具域优惠券使用（支付）事务事实表互动域收藏商品事务事实表互动域
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2024-03-15 12:39:08
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需要异步I / O操作先决条件异步I / O API超时处理结果顺序活动时间容错保证实施技巧警告本页介绍了Flink API与外部数据存储的异步I / O的使用。对于不熟悉异步或事件驱动编程的用户，有关Futures和事件驱动编程可能是有用的准备。注：有关异步I / O实用程序的设计和实现的详细信息，请参阅提议和设计文档 FLIP-12：异步I / O设计和实现。需要异步I / O操作当
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2024-05-22 18:57:14
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表定义动态表(dynamic table)：动态表是流的另一种表达方式，动态表作为一个逻辑的抽象概念，使我们更容易理解flink中将streaming发展到table这个层次的设计，本质都是对无边界、持续变更数据的表示形式，所以动态表与流之间可以相互转换。版本表(dynamic table)：动态表之上的定义，版本是一个拥有主键和时间属性的动态表(建表语句必需包含PRIMARY KEY和WATER
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2024-01-30 00:29:51
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作者 | Fabian Hueske and Vasiliki Kalavri目录一、系统架构 1.Flink架构组件 2.应用部署 3.任务执行 4.高可用配置
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2024-03-22 08:25:49
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支付宽表支付宽表的目的，最主要的原因是支付表没有到订单明细，支付金额没有细分到商品上， 没有办法统计商品级的支付状况。 所以本次宽表的核心就是要把支付表的信息与订单明细关联上。解决方案有两个一个是把订单明细表（或者宽表）输出到 Hbase 上，在支付宽表计算时查询 hbase， 这相当于把订单明细作为一种维度进行管理。一个是用流的方式接收订单明细，然后用双流 join 方式进行合并。因为订单与支付
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2024-05-05 22:07:34
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一、ElasticSearchSink介绍在使用Flink进行数据的处理的时候，一个必要步骤就是需要将计算的结果进行存储或导出，Flink中这个过程称为Sink，官方我们提供了常用的几种Sink Connector，例如:Apache Kafka ElasticsearchElasticsearch 2xHadoop FileSystem…这篇就选取其中一个常用的ElasticsearchSink
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2024-02-19 20:41:55
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文章目录一、DataStream的三种流处理Api1.1 DataSource1.2 Transformation1.3 Sink二、DataSet的常用Api2.1 DataSource2.2 Transformation2.3 Sink Flink主要用来处理数据流，所以从抽象上来看就是对数据流的处理，正如前面大数据开发-Flink-体系结构 && 运行架构提到写Flink程
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2024-04-20 22:27:00
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EventTime： 是事件创建的时间。它通常由事件中的时间戳描述，例如采集的日志数据中，每一条日志都会记录自己的生成时间，Flink 通过时间戳分配器访问事件时间戳。例如：点击网站上的某个链接的时间 env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime) IngestionTime： 某个Flink节点的source opera
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2024-03-20 12:17:52
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介绍：基于Flink实现的商品实时推荐系统。flink统计商品热度，放入redis缓存，分析日志信息，将画像标签和实时记录放入Hbase。在用户发起推荐请求后，根据用户画像重排序热度榜，并结合协同过滤和标签两个推荐模块为新生成的榜单的每一个产品添加关联产品，最后返回新的用户列表。1. 系统架构 v2.01.1 系统架构 v2.01.2模块说明a.在日志数据模块(flink-2-hbase)中,又主
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2024-05-08 14:27:24
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实时统计分析技术主要是为了满足数据应用中大家对数据的变化情况有一个较高时间灵敏度需求的情况。应用要求能够近乎及时的反映数据的整体变化情况。那么实时统计分析的核心关键点是实时性，也就是性能。其还伴有另一个明确的特征，就是对于要统计的内容是十分明确的。
传统上，我们的数据统计分析方法是在一个关系数据库中创建表，然后将数据存储到表中。最后利用S
