Flink项目开发实战总结[1] 项目简介[2] Flink的数据源（1）基于类的流数据产生：（2）基于kafka的流数据产生：[3] Flink的流处理（1）Flink的基本流处理方法：（2）Flink基于时间的窗口计算：[4] Flink的Sink（1）写入Socket（2）持久化到远程mysql[5] 批处理架构的设计方案[6] 常见问题[7] 总结 [1] 项目简介 &nbs
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2023-07-14 19:04:18
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导读当前的市场环境对产品运营提出了更高的要求，特别是对数据指标实时性的要求日益严格。为了能够实时监测数据动态和特征用户的状态，我们采用了分布式数据库 TiDB 和计算框架 Flink 的组合，提出了一种基于滑动窗口的实时累计指标算法。该算法能够在市场营销活动中发挥积极的作用，显著改善用户体验并促进收益增长。1. 前言在不少的支付分析场景里，大部分累计值指标可以通过 T+n 的方式计算得到。随着行业
流式计算中时间的分类：1 eventTime:数据、事件产生的时间，2 ingestionTime：进入flink/spark的时间3 processingTime：进入到具体计算的operator的系统时间分析：spark streaming中的窗口计算使用的就是processingtime,与事件、数据真实发生的时间无关，就取决于什么到达处理节点；flink中引入了eventtime机制，就是
文章目录数据流图（Dataflow Graph）并行度（Parallelism）算子链（Operator Chain）作业图（JobGraph）与执行图（ExecutionGraph） 数据流图（Dataflow Graph）所有的 Flink 程序都可以归纳为由三部分构成：Source、Transformation 和 Sink。Source 表示“源算子”，负责读取数据源。Transform
1. Introduce Apache Flink 提供了可以恢复数据流应用到一致状态的容错机制。确保在发生故障时，程序的每条记录只会作用于状态一次（exactly-once），当然也可以降级为至少一次（at-least-once）。
入门需要掌握：从入门demo理解、flink 系统架构（看几个关键组件）、安装、使用flink的命令跑jar包+flink的webUI 界面的监控、常见错误、调优一、入门demo：统计单词个数0、单词txt 文本内容(words.txt)：hello world
hello flink
hello java 1、DataSet api(已弃用)public class BatchWordCount
Catalog 管理：Catalog 可以理解为 Flink 的 MetaStore，类似 Hive MetaStore 对在 Hive 中的地位，关于 Flink Catalog 的详细内容后续进行介绍。表管理：在 Catalog 中注册表。SQL 查询：（这 TMD 还用说，最基本的功能啊），就像 DataStream 中提供了 addSource、map、flatmap 等接口。UDF 管理
Flink笔记-延迟数据处理Out Of Order&LateAllowedLateness&OutputTag关于测输出（OutputTag）Flink的窗口处理流式数据虽然提供了基础EventTime的WaterMark机制，但是只能在一定程度上解决数据乱序问题。而某些极端情况下数据延迟会非常严重，即便通过WaterMark机制也无法等到数据全部进入窗口再进行处理。默认情况下...
原创
2021-05-25 09:08:38
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一、flink简介flink介绍flink是一个分布式处理引擎，用于对无界和有界数据流进行有状态的计算。 * 流处理：数据大小未知，简单操作，及时响应，再次提取数据代价大，数据到达次序独立 * 批处理：数据大小固定，复杂操作，需要一段时间，数据量大，方便查询计算结果无界流和有界流无界流有一个开始但没有定义的结束。它们不会在生成时终止并提供数据。必须持续处理无界流，即必须在摄取事件后立即处理事件。无
目录1. 流数据特征2. Dataflow模型2.1 Dataflow解决难题3. 数据流图4. 流处理操作5. 窗口操作6. 总结7. 参考资料 1. 流数据特征流数据一般具有如下特征：数据连续，实时产生，无结束边界。数据本身可以携带时间标签。数据到达顺序可能和产生时间不一致。数据量大，数据规模可以达亿级别。数据二次处理代价高昂，不存储全量数据。一般来说，流处理应用使用延迟和吞吐量这两个指标来
数据（Data）是对事实、概念或指令的一种表达形式，可由人工或
自动化装置进行处理。数据经过解释并赋予一定的意义之后，便成为信息。数据处理（data processing）是对数据的采集、
存储、检索、加工、变换和传输。
数据处理的基本目的是从大量的、可能是杂乱无章的、难以理解的数据中抽取并推导出对于某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据。
数
一、Flink 流处理简介Apache Flink 是一个框架和分布式的的处理引擎 ，用于对无界和有界数据流进行计算状态计算。二、为什么选择Flink？数据流可更加真实反映我们的生活方式； 传统的数据架构是基于有限的数据集； 目标：低延迟，高吞吐，结果的 准确性和良好的容错性；三、传统的数据处理架构- 事务处理- 分析处理将数据从业务数据库复制到数仓，再进行分析和查询有状态的流处理流处理的演变 •
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2023-07-18 13:13:58
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文章目录2.1 概述2.2 Hadoop项目结构2.3 Hadoop的安装与使用2.4 Hadoop集群 2.1 概述• Hadoop是Apache软件基金会旗下的一个开源分布式计算平台，为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构 • Hadoop是基于Java语言开发的，具有很好的跨平台特性，并且可以部署在廉价的计算机集群中 • Hadoop的核心是分布式文件系统HDFS（Hadoop Di
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2023-08-13 17:57:47
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数据清洗 在数据挖掘中，海量的原始数据中存在着大量不完整、不一致、有异常的数据，严重影响到数据挖掘建模的执行效率，甚至可能导致挖掘结果的偏差，所以进行数据清洗就显得尤为重要，数据清洗完成后接着进行或者同时进行数据集成、变换、规约等一系列的处理，该过程就是数据预处理。 数据预处理一方面是要提高数据的质量，另一方面是要让数据更好地适应特定的挖掘技术或工具。 数据预处理的主要内容包括数据清洗、数据
大数据处理技术大数据处理是对纷繁复杂的海量数据价值的提炼，而其中最有价值的地方在于预测性分析，即可以通过数据可视化、统计模式识别、数据描述等数据挖掘形式帮助数据科学家更好的理解数据，根据数据挖掘的结果得出预测性决策。主要环节1.大数据采集：数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型海量数据，是大数据知识服务模型的根本。2.大数据预处理：完成对已接
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2023-06-05 22:52:29
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## 批处理数据处理架构
在现代数据处理领域，批处理数据处理架构是一种常见的方式，用于处理大规模数据集。批处理是指将一批数据集一次性输入到系统中，然后进行处理和分析。通过批处理数据处理架构，我们可以有效地处理大规模数据，提取有用的信息，并进行相应的分析和处理。
### 架构介绍
批处理数据处理架构通常由以下几个组成部分构成：
1. 数据源：数据源是指批处理系统要处理和分析的数据来源。数据源
有时候更多数据处理从语言角度，调用不同api处理数据。但是从业务的角度想就很少了，最近从业务的角度了解了下常见数据处理的方法，总结如下：标准化：标准化是数据预处理的一种，目的的去除量纲或方差对分析结果的影响。作用：1、消除样本量纲的影响；2、消除样本方差的影响。主要用于数据预处理 归一化：将每个独立样本做尺度变换从而使该样本具有单位LP范数。 主成分分析：主成分分析是将原来指标
作者: Divakar等摘要：大数据解决方案的逻辑层可以帮助定义和分类各个必要的组件，大数据解决方案需要使用这些组件来满足给定业务案例的功能性和非功能性需求。这些逻辑层列出了大数据解决方案的关键组件，包括从各种数据源获取数据的位置，以及向需要洞察的流程、设备和人员提供业务洞察所需的分析。 概述 这个 “大数据架构和模式” 系列的 第 2 部分 介绍了一种评估大数据解决方案可行性的基于维度的方
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2023-07-08 15:59:04
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Flink 流处理简介（一）1. Flink 是什么2. 为什么要用 Flink3. Flink 的主要特点4. Flink其他特点5. Flink vs Spark Streaming 1. Flink 是什么Apache Flink 是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界和有界数据流进行状态计算。Apache Flink的数据流编程模型在有限和无限数据集上提供单次事件（event-at-a-
无界数据：流式传输与大多数基于批处理的无界数据处理方法的临时性质相反，流式系统是针对无界数据构建的。正如我们之前所讨论的，对于许多真实的分布式输入源，您不仅会发现自己处理无界数据，还会处理以下数据：事件时间高度无序，这意味着您需要某种时间 如果要在发生它们的上下文中分析数据，则在管道中进行基于shuffle。 在不同的事件时间偏差中，意味着你不能只假设你总是会在某个恒定的时间ε中看到给定事件时间X
