Flink基础篇，基本概念、设计理念、架构模型、编程模型、常用算子1、什么是Flink？简单描述下2、解释下其中的 数据流、流批一体、容错能力等概念？3、Flink 和 Spark Streaming的区别？4、Flink 的架构包含哪些？5、Flink 的并行度是什么，介绍一下？6、Flink 的并行度的怎么设置的？7、Flink 编程模型了解吗？8、Flink 作业中的DataStream，
摘要：本文由京东搜索算法架构团队分享，主要介绍 Apache Flink 在京东商品搜索排序在线学习中的应用实践。文章的主要大纲如下：背景京东搜索在线学习架构实时样本生成Flink Online Learning监控系统规划总结 Tips：点击文末「阅读原文」可查看更多企业最佳实践～一、背景在京东的商品搜索排序中，经常会遇到搜索结果多样性不足导致系统非最优解的问题。为了解决数据马太效应带
Flink SQL Upsert 出现乱序问题如何解决？分析、优化建议1. 业务问题2. 乱序和解决方案2.1 乱序原因2.2 解决方案说明3. 乱序问题现状 1. 业务问题在使用 Flink SQL 订阅 Upsert 数据更新时，在某些情况下，如关联的表够多，并行度够大，可能会有概率出现数据乱序问题。如果数据汇的存储是有 upsert 行为存储引擎，如 es，会导致部分数据丢失，影响数据的准
flink 乱序数据处理对于乱序数据，flink window 可以延迟一定的时间来进行触发（设置乱序延迟时间）和窗口触发后相较于当前窗口的最大数据时间，允许当前输入数据迟到一定时间可正常纳入到上一个窗口(设置允许迟到时间),从而规避一定程度的乱序数据影响。BoundedOutOfOrderness 乱序时间如下：如图蓝色窗口大小为10s, 没有设置乱序延迟时间，其中数据类型为Tuple2<
数据流图
Flink 是流式计算框架。它的程序结构，其实就是定义了一连串的处理操作，每一个数据输入之后都会依次调用每一步计算。在 Flink 代码中，我们定义的每一个处理转换操作都叫作“算子”（Operator），所以我们的程序可以看作是一串算子构成的管道，数据则像水流一样有序地流过。比如在之前的 WordCount 代码中，基于执行环
flink wordcount 代码及相关知识点总结： package com.lw.myflinkproject;
import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
i
1 Top-N 目前仅Blink计划器支持Top-N。 Top-N查询时根据列排序找到N个最大或最小的值。最大值集合最小值集都被视为是一种Top-N的查询。若在批处理或流处理的表中需要显示出满足条件的N个最底层记录或最顶层记录，Top-N查询将会十分有用。得
这一章从实际的需求TopN来学习Flink中的窗口知识。在上一章代码中使用了timeWindow，使得我们可以操作Flink流中的一个时间段内的数据，这就引出了Flink中的"窗口"概念：在大多数场景下，数据流都是"无限的"，因引我们无法等待数据流终止后才进行一些统计计算，而通常的需求是对一段时间或是一定范围内的数据进行分析。Flink提供了两种窗口：Time Window和Count Windo
008FlinksourcetransformMapPartitiondistinctjoinOutJoinCrossFirst-n 和 SortPartitionpartitionsinkFlink之广播变量Flink之Counter（计数器） DataSet算子操作（有界的、批处理、离线）Spark：1.2RDD->1.3DataFrame->1.6DataSet
keyBy和
Flink-1.12 - 之如何构建一个简单的TopN应用本文主要介绍通过
Flink-1.12如何构建一个简单的TopN应用，这里介绍DataStream API构建
Flink SQL构建1 maven依赖如下<!--当前版本的控制~~-->
<properties>
<maven.compiler.source>8</maven.
一、数据为什么会乱序？在了解为什么会乱序之前我们先来看一下在Flink中的时间语序。1.1 Flink Time 时间语义Event Time：事件产生的时间，它通常由事件中的时间戳描述。Ingestion Time：事件进入Flink的时间。Processing Time：事件被处理时当前系统的时间。这三种时间的对应关系如下图所示：1.2 数据乱序的产生在使用
Flink提供了Table形式和DataStream两种形式，可以根据实际情况自己选择用哪些方式来实现，但实际开发过程中可能会有需求两种形式互相转换，这里介绍下操作方法表可以转换为DataStream或DataSet,这样自定义流处理或批处理程序就可以继续在Table API或SQL查询的结果上运行了将表转换为DataStream或DataSet时，需要指定生成的数据类型，即要将表的每一行转换成的
# 如何实现 "flink hive 时间排序"
## 摘要
在本文中，我将介绍如何在 flink hive 中实现时间排序。这对于刚入行的小白来说可能有些困难，但只要按照我提供的步骤和代码进行操作，你将能够轻松地实现时间排序功能。
## 流程
下面是实现时间排序的整个流程：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 从 hive 表中读取数据 |
| 2 | 使用
1.Window概述streaming 流式计算是一种被设计用于处理无限数据集的数据处理引擎，而无限数据集是指一种不断增长的本质上无限的数据集，而window 是一种切割无限数据为有限块进行处理的手段。Window 是无限数据流处理的核心，Window 将一个无限的stream 拆分成有限大小的”buckets”桶，我们可以在这些桶上做计算操作。 2.Window类型Window 可以分
Flink和Spark类似，也是一种一站式处理的框架；既可以进行批处理（DataSet），也可以进行实时处理（DataStream）。所以下面将Flink的算子分为两大类：一类是DataSet，一类是DataStream。DataSet一、Source算子1. fromCollectionfromCollection：从本地集合读取数据例：val env = ExecutionEnvironmen
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2023-10-28 19:31:49
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一.理解Flink的乱序问题理解Flink的乱序问题,的先理解Flink的时间语义.
Flink有3中时间语义:
Event Time：事件创建的时间
Ingestion Time：数据进入Flink的时间,后续版本好像这个时间语义.也就不讨论了.
Processing Time：执行操作算子的本地系统时间，与机器相关.(Event Time的使用,必须配合WaterMar
在实际的业务中,我们经常会遇到数据迟到的情况,这个时候基于窗口进行计算的结果就不对了,Flink中watermark就是为了解决这个问题的,理解watermark之前,先来说一下flink中的三个与流数据相关的概念,ProcessTime、EventTime、IngestionTime,不然很难理解watermark是怎么回事.我们先来看一下官网给出的一张图,非常形象地展示了Process Tim
文章目录一、时间定义二、水位线(Watermark)1、概念2、水位线特征3、生成水位线3.1 水位线生成策略（Watermark Strategies）3.2 Flink 内置水位线生成器3.3 自定义水位线策略4、水位线的传递三、窗口(Window)1、概念2、窗口分类2.1 驱动类型分类2.2 窗口分配数据规则3、API概述3.1 按键分区（Keyed）和非按键分区（Non-Keyed）3
1.概述最近有同学留言咨询，Flink消费Kafka的一些问题，今天笔者将用一个小案例来为大家介绍如何将Kafka中的数据，通过Flink任务来消费并存储到HDFS上。2.内容这里举个消费Kafka的数据的场景。比如，电商平台、游戏平台产生的用户数据，入库到Kafka中的Topic进行存储，然后采用Flink去实时消费积累到HDFS上，积累后的数据可以构建数据仓库（如Hive）做数据分
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2023-09-25 11:30:39
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我们以前使用的关系型数据库，比如mysql这种，都是统一个静态表，供我们查询，不管我们有多少数据，最好低于百万级别，都可以对某个表的所有数据进行统一操作，但是这仅仅就是一个静态表而已，也就是说，你的一次操作就会让数据编程另一种状态，比如你在中午表的状态是A状态，到了晚上你修改了一条数据，那么现在就变成了B状态了。我们在某个时间点去看，因为有这么大的时间跨度，就是一种静态表，而且它里面的数据涵盖的时
