1. 项目背景 物联网环境，网关采集设备上测点实时上传的数值，目前大概2000台左右设备，每个设备有几十个测点到几百个测点不等，上传频率最低为5秒。我需要根据报警规则和测点名称信息对上传的数据进行处理，处理结果包括生成的报警数据、带有测点名称的实时数据。实时数据、报警规则和测点名称信息均在kafka，处理完的所有数据均写入kafka。
前言：FIFO本质为RAM，分为同步FIFO（SCFIFO）和异步FIFO(DCFIFO)，前者读写用同一个时钟信号，后者则使用双时钟读写。不过同步FIFO实际运用中较为少（可用做数据缓存），一般多用异步FIFO，因为在FPGA设计中，往往都是多时钟系统，很少为单时钟（除非你单纯做一个流水灯之类的简单实验）。这里，笔者给大家做一个简单的异步FIFO实验，供大家参考。（在看这个实验之前建议大家先学习
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2024-10-11 17:13:49
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文章大纲：Async IO的概述以及使用Async IO的原理一、Async IO概述1.什么是Async IO对于IO，我们都清楚有同步IO和异步IO，那么在Flink中，什么是Async IO，它是怎么样应用的呢？在有些流式应用的场合中，我们都会去与外部系统进行交互，比如连接数据库等。当我们需要向外部系统发送一个请求a的时候，我们需要等待它返回结果，这是同步的模式。考虑到吞吐量和延迟，我们可以
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2024-04-19 05:29:27
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文章目录前言Map算子FlatMap算子Filter算子KeyBy算子Max、Min、Sum、Reduce算子maxminsumreduceUnion算子Connect算子CoProcessFunction、CoFlatMap、CoMapProcess 算子Side Outputs算子（原 split、select）Window算子CoGroup算子算子链式调用总结： 前言DataStream
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2023-09-02 21:55:53
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1. 版本说明本文档内容基于 flink-1.13.x，其他版本的整理，Flink 是一种通用性框架，支持多种不同的部署方式。本章简要介绍 Flink 集群的组成部分、用途和可用实现。如果你只是想在本地启动一个 Flink，我们建议你部署一个 Standalone 集群。2.1. 概述和架构详解下图展示的是每个 Flink 集群的组成部分。首先会有一个在某处一直运行的客户端，这个客户端会将 Fli
一、Flink针对DataStream提供了大量的已经实现的算子。1. map: 输入一个元素，返回一个元素，中间可以进行清洗转换等操作。2.FlatMap: 压平，即将嵌套集合转换并平铺成非嵌套集合，可以根据业务需求返回0个、一个或者多个元素。3. Filter: 过滤函数，对传入的数据进行判断，符合条件的数据才会被留下。4.KeyBy: 根据指定的Key进行分组，Key相同的数据会进入同一个分
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2023-12-14 11:11:25
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会挽雕弓如满月，西北望，射天狼。 --- 苏轼【江城子·密州出猎】数据形式：1、有限数据流 ， 批处理 ， 离线计算
2、无限数据 ， 流处理 ， 实时计算1. flink优点：高吞吐、低延迟、有状态（内部设置）、<u> event time </u> <u> water mark </u> 消息乱序处理、exactly onc
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2024-01-21 02:17:56
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一、Flink针对DataStream提供了大量的已经实现的算子。1. map: 输入一个元素，返回一个元素，中间可以进行清洗转换等操作。2.FlatMap: 压平，即将嵌套集合转换并平铺成非嵌套集合，可以根据业务需求返回0个、一个或者多个元素。3. Filter: 过滤函数，对传入的数据进行判断，符合条件的数据才会被留下。4.KeyBy: 根据指定的Key进行分组，Key相同的数据会进入同一个分
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2023-12-14 09:03:57
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目录0. 相关文章链接1. 异步IO概述1.1. 异步IO操作的需求1.2. 使用Aysnc I/O的前提条件1.3. Async I/O API2. 案例展示2.1. 需求2.2. 数据准备2.3. 代码演示一（读取MySQL数据）2.4. 代码演示二（读取Redis数据）3. 原理深入3.1. AsyncDataStream3.2. 消息的顺序性3.2.1. 有序3.2.2. Processi
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2024-08-18 15:23:40
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文章目录DataStream常用算子1、Map2、FlatMap3、Filter4、KeyBy5、Reduce6、Aggregations7、Window8、WindowAll9、Union10、Window Join11、Split12、Select DataStream常用算子在 Flink 应用程序中，无论你的应用程序是批程序，还是流程序，都是上图这种模型，有数据源（source），有数据
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2023-09-30 13:02:59
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1、前言 本文是基于Flink官网上Asynchronous I/O的介绍结合自己的理解写成的，若有不正确的欢迎大伙留言交流，谢谢！2、Asynchronous I/O简介 将Flink用于流计算时，若涉及到和外部系统进行交互，如利用Flink从数据库中读取数据，这种需要获取I/O的场景时，我们需要考虑交互所带来的时延问题。 为分析如何减少时延，我们先来分析一下，Fl
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2023-07-25 10:00:43
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异步IO实现拉宽操作Async I/O 是阿里巴巴贡献给社区的一个呼声非常高的特性，于1.2版本引入。主要目的是为了解决与外部系统交互时网络延迟成为了系统瓶颈的问题。异步IO操作的需求Flink在做流数据计算时，很多时候需要与外部系统进行交互（比如数据库、Redis、Hive、HBase等等存储系统）。 往往需要注意系统间通信延迟是否会拖慢整个Flink作业，影响整体吞吐量和实时性。场景：流计算
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2023-11-12 08:50:38
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# Flink算子读取Redis配置教程
## 1. 概述
本教程旨在教会刚入行的开发者如何在Flink中实现读取Redis配置的功能。在这个教程中，我们将使用Flink的DataStream API和Jedis库来实现这个功能。
## 2. 整体流程
下面是实现“Flink算子读取Redis配置”的整体流程：
```mermaid
flowchart TD
A[初始化Flink
原创
2023-12-05 06:28:39
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MapDataStream → DataStream：输入一个参数产生一个参数。val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
val stream = env.generateSequence(1,10)
val streamMap = stream.map { x => x * 2 }
str
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2024-06-02 17:25:08
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大家好，我是老兵。Flink基于流编程模型，内置了很多强大功能的算子，可以帮助我们快速开发应用程序。作为Flink开发老手，大多算子的写法和场景想来已是了然于胸，但是使用过程常常会有一些小小的问题:部分算子长时间未用，忘了用法。。某些场景选择什么算子？如何选择？含糊不清。。工欲善其事，必先利其器！快速高效的使用合适的算子开发程序，往往可以达到事半功倍的效果。想着好记性不如烂笔头这个道理，特此整理一
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2024-06-11 13:25:01
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1、Map [DataStream->DataStream]（1）说明调用用户定义的MapFunction对DataStream[T]数据进行处理，形成新的Data-Stream[T]，其中数据格式可能会发生变化，常用作对数据集内数据的清洗和转换。例如将输入数据集中的每个数值全部加 1 处理，并且将数据输出到下游数据集2、FlatMap [DataStream->DataStream]
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2024-03-24 15:44:20
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文章目录基本概念和特点状态类型列表状态（ListState）联合列表状态（UnionListState）代码实现CheckpointedFunction 接口示例代码 从某种意义上说，算子状态是更底层的状态类型，因为它只针对当前算子并行任务有效，不需要考虑不同 key 的隔离。基本概念和特点算子状态（Operator State）就是一个算子并行实例上定义的状态，作用范围被限定为当前算子任务，与
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2024-03-19 22:44:44
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文章目录Operators概述DataStream TransformationsMapFlatMapFilterKeyByReduceWindowWindowAllWindow ApplyWindowReduceUnionWindow JoinInterval JoinWindow CoGroupConnectCoMap, CoFlatMapIteratePhysical Partitioni
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2024-03-29 21:07:00
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聊什么在《Apache Flink 漫谈系列 - SQL概览》中我们介绍了JOIN算子的语义和基本的使用方式，介绍过程中大家发现Apache Flink在语法语义上是遵循ANSI-SQL标准的，那么再深思一下传统数据库为啥需要有JOIN算子呢？在实现原理上面Apache Flink内部实现和传统数据库有什么区别呢？本篇将详尽的为大家介绍传统数据库为什么需要JOIN算子，以及JOIN算子在Apach
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2024-03-23 12:52:32
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目录引言算子状态和键控状态算子状态测试代码键控状态测试代码状态数据结构介绍状态后端可用的状态后端类型状态后端的配置代码HashMapStateBackend 状态后端EmbeddedRocksDBStateBackend 状态后端 引言flink 提供了内置的状态淑君管理机制，包括故障发生后的状态一致性维护、以及状态数据的高效存储和访问。用户不用担心状态数据在程序失败及恢复时所引入的一系列问题，
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2024-03-26 18:18:28
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