文章目录1.什么是分流？2. 过滤器(filter)3. 使用侧输出流（SideOutput） ?????1.什么是分流？ 所谓“分流”，就是将一条数据流拆分成完全独立的两条、甚至多条流。也就是基于一个DataStream，
1. Apache Flink 介绍Apache Flink 是近年来越来越流行的一款开源大数据计算引擎，它同时支持了批处理和流处理，也能用来做一些基于事件的应用。使用官网的一句话来介绍 Flink 就是 “Stateful Computations Over Streams”。首先 Flink 是一个纯流式的计算引擎，它的基本数据模型是数据流。流可以是无边界的无限流，即一般意义上的流处理。也可以
有的时候，我们需要创建有环执行流图，比如将一些处理过后还不满足条件的数据，返回到最开始重新处理。之前在做的时候，会考虑将处理后还不满足的数据，写入到单独的Topic中重新消费处理今天发现FlinkIterate算子，发现也能满足需求官网介绍：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.11/dev/stream/operato
原创
2021-02-07 15:00:52
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Flink一览什么是FlinkApache Flink is a framework and distributed processing engine for stateful computations over unbounded and bounded data streams. Apache Flink 是一个框架和分布式处理引擎，用于在无边界和有边界数据流上进行有状态的计算。Flink
Apache Flink 可实现可扩展并行度的 ETL、数据分析以及事件驱动的流式应用程序。Flink AP
原创
2021-12-30 10:32:23
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一、基础概念：批处理：持续收取数据，以时间作为划分多个批次的依据，再周期性地执行批次运算。（块状的划分） 不足：如果事件转换跨越了所定义的时间划分，传统批处理会将中介运算结果带到下一个批次进行计算；除此之外，当出现接收到的事件顺序颠倒情况下，传统批处理仍会将中介状态带到下一批次的运算结果中。流处理：假设有一个无穷无尽的数据源在持续收取数据，以代码作为数据处理的基础逻辑，数据源的数据经过代码处理后产
在 Flink 1.10 的 Table API 和 SQL 中，表支持的格式有四种：CSV Format
JSON Format
Apache Avro Format
Old CSV Format官网地址如下：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.10/dev/table/connect.html#table-form
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2023-07-11 17:30:21
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反压是什么反压是在实时数据处理中，数据管道某个节点上游产生数据的速度大于该节点处理数据速度的一种现象。反压会从该节点向上游传递，一直到数据源，并降低数据源的摄入速度。这在流数据处理中非常常见，很多场景可以导致反压的出现，比如, GC导致短时间数据积压，数据的波动带来的一段时间内需处理的数据量大增，甚至是checkpoint本身都可能造成反压。反压的原理上面是一个Flink任务的流程图，我们将反压过
文章目录应用案例——Top N使用 ProcessAllWindowFunction使用 KeyedProcessFunction 应用案例——Top N窗口的计算处理，在实际应用中非常常见。对于一些比较复杂的需求，如果增量聚合函数无法满足，我们就需要考虑使用窗口处理函数这样的“大招”了。网站中一个非常经典的例子，就是实时统计一段时间内的热门 url。例如，需要统计最近10 秒钟内最热门的两个 u
文章目录Flink 流处理 API1.EnvironmentgetExecutionEnvironmentcreateLocalEnvironmentcreateRemoteEnvironmentSource2.从集合读取数据从文件读取数据读kafka 的数据自定义 SourceTransformmapflatMapFilterKeyBy滚动聚合算子（Rolling Aggregation）re
Apache Flink是一个面向分布式数据流处理和批量数据处理的开源计算平台，它能够基于同一个Flink运行时，提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能。现有的开源计算方案，会把流处理和批处理作为两种不同的应用类型，因为它们所提供的SLA(Service-Level-Aggreement)是完全不相同的：流处理一般需要支持低延迟、Exactly-once保证，而批处理需要支持高吞吐、高
Flink学习小计---流处理DEMOFlink本地安装Flink流处理DEMO项目创建代码书写Api简单说明数据源模拟Flink本地安装非常简单，点击这里下载之后解压即可Flink流处理DEMO通过一个简单的流处理demo来感性的认识一下Flink。项目创建Flink提供了Maven的模板原型，我们可以直接使用如下命令创建Flink项目。mvn archetype:generate...
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2021-05-25 09:09:22
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介绍测输出流SideOutput说白了就是可以将一个流变成两个流.代码import co
原创
2022-07-04 11:10:48
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创建执行环境 getExecutionEnvironment 创建一个执行环境，表示当前执行程序的上下文。 如果程序是独立调用的，则此方法返回本地执行环境；如果从命令行客户端调用程序以提交到集群，则此方法返回此集群的执行环境，也就是说，getExecutionEnvironment 会根据查询运行的 ...
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2021-09-02 16:32:00
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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
原创
精选
2023-06-11 11:29:55
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Flink流处理APIEnvironmentSource从集合读取数据从文件读取数据从Kafka读取数据自定义Source转换算子Transform简单的转换算子（Map、FlatMAp和Filter）键控流的转换算子（keyBy、滚动聚合和reduce）多流的转换算子（Split、select、connect、CoMap
原创
2022-03-30 18:05:30
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本章介绍Flink的DataStream API的基础知识。我们将展示一个标准的Flink流式应用程序的结构和组件，还会讨论Flink的类型系统及其支持的数据类型，并给出数据转换和分区转换。我们将在下一章将讨论窗口操作符【windows operator】、基于时间的转换【time-based transformations】、有状态操作符【stateful operators】和连接器【conn
Streaming 高性能 & 低延迟 Flink的流计算实现，仅需要很低的配置，就能实现高吞吐量和低延迟的流数据处理。 下面的图表显示了一个分布式流数据的计数任务，的性能和cpu核数的比值。 正好一次语义状态的计算 流数据应用可以在计算过程中保持自定义状态（state）。 Flink's checkpoint 的机制保证了，当发生故障时，状态的仅一次的语义。
Flink 概念(流处理和批处理)一个面向数据流处理和批量数据处理的可分布式的开源计算框架，它基于同一个Flink流式执行模型。能够支持流处理和批处理两种应用类型。Flink在实现流处理和批处理时，与传统的一些方案完全不同，它从另一个视角看待流处理和批处理，将二者统一起来：Flink是完全支持流处理，也就是说作为流处理看待时输入数据流是无界的；批处理被作为一种特殊的流处理，只是它的输入数据流被定义
1. Dataflow Programming在讨论流处理的基本概念之前，我们首先介绍一下数据流编程（dataflow programming）的基本概念与术语。 数据流图数据流程序一般在由数据流图表示，数据流图描述了数据如何在操作之间流动。在数据流图中，节点被称为operator，代表计算；边代表数据依赖。Operator是dataflow 应用中的基本单元，它们从输入消费数据，在之上
