## 用Flink SQL实现实时累加并将结果存入MySQL
### 介绍
在实时数据处理领域，Apache Flink作为一种流式计算引擎，提供了强大的功能和性能。其中，Flink SQL作为Flink的SQL查询引擎，使得用户可以使用SQL语言来进行流式计算。本文将介绍如何使用Flink SQL实现实时数据的累加，并将结果存入MySQL数据库。
### 准备工作
在开始之前，需要确保已
原创
2024-06-30 05:00:34
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Flink SQL & Table简单实例简介pom依赖数据源流源码数据源流源码FlinkSQL处理代码OutputSelector处理解析表数据转流数据toRetractStream实现效果附录问题描述问题现象原因解决方案SQL DDL/DML 简介与传统的SQL查询相比，FlinkSQL是动态表查询，SQL不会中止，会不断的执行；Kafka数据不断的被注入到动态表中，FlinkSQL
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2023-10-23 19:39:27
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Flink累加器1 累加器1.1 累加器原理累加器的灵感来自MapReduce和Spark中的计数器。Flink的累加器指从用户函数和Operator中收集分布式的统计信息或聚合信息。累加器工作原理如下：每个并行实例创建和更新它自己的累加器对象。不同的并行累加器实例稍后会合并。在作业结束时由系统合并。结果可以从作业执行的结果中获得，也可以从web运行时监视器获得。1.2 累加器使用场景累加器的场景
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2023-12-14 19:15:16
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SQL 是描述性语言？ 我们在学习 SQL 时，常常会看到这样的论调：SQL 是一种描述性语言，你只需要告诉它要做什么，而不需要告诉它怎么做，它会自己找到实现方法。也就是说，你要只用它描述任务目标，而不需要说明计算过程，这和传统的过程式语言有本质的差别。真是这样的吗？试一个例子，我们用 SQL 来查询员工中中国男性的数量，写出来是这样：SELECT COUNT(*) FROM 员工表
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2024-09-29 20:39:53
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# 使用 Flink SQL 将 Kafka 数据存入 Hive 的完整指南
## 介绍
Apache Flink 是一个强大的流处理框架，而 Apache Kafka 则是一个高吞吐量的分布式消息队列。将 Kafka 中的数据通过 Flink SQL 处理后存入 Hive 数据仓库，是大数据应用中的一个常见操作。在本篇文章中，我们将逐步教会你如何实现这一功能。
## 整体流程概述
在开始
# Flink双流Join与MySQL存储的实现
Apache Flink 是一个分布式处理引擎，具有强大的数据流处理能力。Flink 提供了多种流处理的强大功能，例如窗口、状态、事件时间处理等。在许多数据处理场景中，我们需要处理多个数据流并进行关联，这就涉及到双流Join操作。而将处理后的结果存储到数据库（如MySQL）中，既支持数据的持久化，也便于后续查询与分析。
## 1. Flink双
对于生产环境的图数据库选型，图查询语言一直是用户首要考虑的问题之一。一些考虑因素包括但不限于易用性、表达性和与ISO 标准的一致性。当谈到将图数据库投入生产时，我们的经验表明，足够的表达能力是首位的。在之前的博客中，我们剖析了累加器的基本语义和使用模式。我们得到了很多反馈。最常见的问题之一是，累加器是否可以实现在 SQL 中 GROUP BY聚合操作？答案是可以的，不仅如此，通过累加器甚至可以实现
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2023-08-25 23:06:36
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小伙伴大家好，好久不见！最近一直在忙自己的事情。前两天朋友叫我帮他处理点excel文件，作为一个Python渣渣，脑中快速转了几下，完全可以解决，这也就为后面的倒腾打下了基础。 大概是这么个问题：一共有上千个后缀名为xls的excel文件，需要把每个文件里面的sheet1-sheet6删除。&nb
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2024-09-20 09:04:55
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Accumulator简介 Accumulator是spark提供的累加器，顾名思义，该变量只能够增加。 只有driver能获取到Accumulator的值（使用value方法），Task只能对其做增加操作（使用 +=）。你也可以在为Accumulator命名（不支持Python），这样就会在spark web ui中显示，可以帮助你了解程序运行的情况。 Accumulator使用 使用示例 举
# 如何使用Flink Java实现实时累加器累加
## 流程概述
为了实现在Flink Java中实时累加器累加的功能，我们需要按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 创建一个Flink作业 |
| 2 | 初始化一个累加器 |
| 3 | 将累加器注册到作业中 |
| 4 | 在处理数据流时更新累加器的值 |
| 5 | 获取累加器的结果 |
原创
2024-03-12 03:39:02
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# Flink 存入 Redis 的简单指南
Apache Flink 是一个强大的流处理框架，广泛应用于大数据环境中。然而，如何将处理结果有效地存储到数据库中是一个关键的课题。本篇文章将介绍如何将 Flink 的数据流存入 Redis，并给出相关代码示例。
## Redis 概述
Redis 是一个高性能的键值存储数据库，常用于缓存、会话存储以及实时数据分析等场景。结合 Flink，可以实
原创
2024-08-06 12:01:39
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一、窗口函数在定义了窗口分配器之后，我们需要为每一个窗口明确的指定计算逻辑，这个就是窗口函数要做的事情，当系统决定一个窗口已经准备好执行之后，这个窗口函数将被用 来处理窗口中的每一个元素(可能是分组的)。 1.ReduceFunction含义:ReduceFunction定义了如何把两个输入的元素进行合并来生成相同类型的输出元素的过程， Flink使用ReduceFunction来对窗口
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2024-02-27 12:18:19
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# 使用 Apache Flink 存入 HBase 的指南
在大数据处理领域，使用 Apache Flink 操作 HBase 是一项常见的需求。本文将带领你了解整个流程，教你如何使用 Flink 将数据存储到 HBase 中。
## 流程步骤
下面是实现 Flink 存入 HBase 的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 安装并配置 HBa
原创
2024-09-09 06:04:55
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# Flink SQL Kafka 数据开窗存入 Hive 的实现
## 一、流程概述
实现将 Kafka 中的数据通过 Apache Flink 开窗处理，并存入 Hive 中的主要步骤如下：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 准备环境，安装必要的软件（Flink, Kafka, Hive等） |
| 2 | 创建 Kafka 主题并发送数据
原理分析：原始订单数据 》 Flink CDC(其实可以做简单的维表Join) 》 Kafka(ODS) 本身存储30h 消费 Kafka ODS 的数据: 累加窗口：(1 MINUTE,1 DAY) 按照1分钟划分窗口，每分钟计算当前分钟的数据 merge 当前分钟的前一分钟的数据结果 按照 订单数据事件时间+水位线 进行窗口触发执行得到的结果其实就是当天的累计值cumulate window
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2024-01-29 01:10:25
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# 将Flink数据存入MySQL
## 简介
在本文中，我们将学习如何将Flink流处理框架中的数据存储到MySQL数据库中。Flink提供了强大的功能来处理和转换数据，而MySQL是一种流行的关系型数据库，用于持久化数据。我们将使用Flink的JDBC连接器来实现这个目标。
## 步骤概览
下表展示了实现这一目标的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
|
原创
2023-07-20 17:21:08
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# 从Flink CDC MySQL 统计后存入Redis
## 简介
在实时数据处理中，常常需要从MySQL数据库中获取数据，进行统计分析后存储到缓存中，本文将详细介绍如何使用Flink CDC（Change Data Capture）获取MySQL数据库中的数据，进行统计后存储到Redis中。
## 流程步骤
下面是整个流程的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ----
原创
2024-07-09 03:49:21
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flink-keyby调研keyby的原理Flink中的keyBy操作是用于根据指定的键将数据流进行哈希分区的操作。它将具有相同键的元素路由到同一个并行处理任务中，这样可以实现基于键的聚合、分组和窗口操作当应用程序执行KeyBy操作时，Flink会根据指定的键对输入流的每个元素进行键提取操作，从而获取键值。然后，Flink使用哈希函数对键值进行哈希计算，得到一个哈希值。哈希值决定了元素将被分配到哪
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2023-10-05 23:24:10
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想使用flink实现机器学习算法，众所周知很多机器学习算法都需要涉及循环，比如说循环机器学习算法直到loss小于某个阈值，因此使用flink实现机器学习算法最基础的一环就是要学习在flink中怎么写循环。这里演示了最基本的一个循环示例，public static void main(String[] args) throws Exception {
final ExecutionEnvir
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2023-07-11 17:01:06
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1.概述Apache Flink中的KeyBy算子是一种根据指定Key将数据流分区的算子。在使用KeyBy算子时，需要指定一个或多个Key，Flink会根据这些Key将数据流分成不同的分区，以便并行处理。 KeyBy算子通常用于实现基于Key的聚合操作，如求和、平均值等。它可以将具有相同Key的数据分配到同一个分区中，并在该分区上执行聚合操作。此外，KeyBy算子还可以用于流数据的状态管理，如将具
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2023-07-06 16:02:21
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