概述状态我理解为是各个算子的处理函数在处理数据过程中需要查询访问或者是要存储下来的本地/实例变量，一个处理函数中所有需要任务去维护以及用来计算结果的数据都属于任务的状态。然后说一下算子，在我们的应用最终执行时，算子处理数据其实是它的处理函数来实现的，所以我们可以将算子看成是处理函数的一个代号。大部分的流式应用都是有状态的，因为应用中的很多算子都会不断的读取并更新该算子维护（分布式存储，每一个并行任
1、基于 Flink 实现典型的 ETL 场景这里我们主要介绍两大实时 ETL 场景：维表 join 和双流 join。流 join 维表预加载维表（读取维度数据库，将数据全量的加载到内存）热存储关联（Redis、HBase 这样的一些热存储中）广播维表Temporal table function join双流 join 离线 join vs. 实时 joinRe
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2023-08-02 10:40:14
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跟同事合作前后端分离项目，自己对 WebApi 的很多知识不够全，虽说不必要学全栈，可是也要了解基础知识，才能合理设计接口、API，方便与前端交接。晚上回到宿舍后，对 WebApi 的知识查漏补缺，主要补充了 WebAPi 的一些方法、特性等如何与前端契合，如何利用工具测试 API 、Axios 请求接口。本文主要写 WebApi 前端请求数据到 API 、后端返回处理结果，不涉及登录、跨域请求、
昨天学习了图片的绘制，今天轮到了音频的采集和播放。Android 在音频的采集上有提供相应的 API，就是 AudioRecord。录音部分AudioRecord 是什么？AudioRecord 是为 Java 应用程序提供管理音频资源功能的类，使应用程序可能通过此类能够获取声音相关硬件所收集的声音。录音是 Input 行为，所以这个功能的实现就是通过读取硬件的数据来完成录音的过程。实现录音的流程
Data Source 原理核心组件分片（Split）：对一部分 source 数据的包装，如一个文件或者日志分区。分片是 source 进行任务分配和数据并行读取的基本粒度。源阅读器（SourceReader）：会请求分片并进行处理，例如读取分片所表示的文件或日志分区。SourceReader 在 TaskManagers 上的 SourceOperators 并行运行，并产生并行的事件流 /
在运行时，Flink上运行的程序会被映射成逻辑数据流（dataflows）。Flink中的执行图可以分成四层：SreamGraph是根据用户通过 Stream API 编写的代码生成的最初的图。用来表示程序的拓扑结构。JobGraphStreamGraph 经过优化后生成了 JobGraph，提交给 JobManager 的数据结构。主要的优化为，将多个符合条件的节点 chain 在一起作为一个节点，这样可以减少数据在节点之间流动所需要的序列化/反序列化/传输消耗。ExecutionGraph
原创
2022-01-07 15:44:22
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在运行时，Flink上运行的程序会被映射成逻辑数据流（dataflows）。Flink中的执行图可以分成四层：SreamGraph是根据用户通过 Stream API 编写的代码生成的最初的图。用来表示程序的拓扑结构。JobGraphStreamGraph 经过优化后生成了 JobGraph，提交给 JobManager 的数据结构。主要的优化为，将多个符合条件的节点 chain 在一起作为一个节点，这样可以减少数据在节点之间流动所需要的序列化/反序列化/传输消耗。ExecutionGraph
原创
2021-06-21 15:51:46
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在iOS开发过程中，不管是做什么应用，都会碰到数据保存的问题。将数据保存到本地，能够让程序的运行更加流畅，不会出现让人厌恶的菊花形状，使得用户体验更好。下面介绍一下数据保存的方式：
1.NSKeyedArchiver：采用归档的形式来保存数据，该数据对象需要遵守NSCoding协议，并且该对象对应的类必须提供encodeWithCoder:和initWithCoder:方法。前一个方法告诉系统怎么
flink-cdc解析要想深入学习，先去哥的GitHub上去下载源码：https://github.com/BaronND/flink-cdc-connectors起源背景数据库的更改对于客户端来说是没有感知的，你需要开启线程去查询，才知道数据有没有更新，但是就算是查询，如果是直接select * from ....,这样获取的结果还要和上次获取的结果对比，才知道数据有没有发生变化，耗时大。要想实
## Flink 保存到 Redis
### 引言
Apache Flink 是一个开源的流处理框架，它提供了功能强大的流处理和批处理功能。与传统的批处理框架不同，Flink 可以处理无界的数据流，并通过其强大的状态管理功能和容错机制来保证数据的一致性和可靠性。在实际的应用中，我们通常需要将处理后的结果保存到外部的存储系统中，以供后续的分析和查询。本文将介绍如何在 Flink 中将数据保存到
目录:1、抽象等级2、程序和数据流3、并行数据流4、窗口5、时间6、状态操作7、容错检查点8、批处理流1、抽象等级 Flink提供了不同级别的抽象来开发流/批处理应用程序。1) 低层级的抽象 最低层次的抽象仅仅提供有状态流。它通过Process函数嵌入到DataStream API中。它允许用
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2022-12-28 14:53:16
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一.Flume收集各数据库日志，准实时抽取到HDFS 安装HDP，包含Flume 方案优点： 1.配置简单，不用编程：只要在flume.conf文件中配置source、channel及sink的相关属性
Flink 支持广播变量，就是将数据广播到具体的 taskmanager 上，数据存储在内存中，这样可以减缓大量的 shuffle 操作；比如在数据 join 阶段，不可避免的就是大量的 shuffle 操作，我们可以把其中一个 dataSet 广播出去，一直加载到 taskManager 的内存中，可以直接在内存中拿数据，避免了大量的 shuffle，导致集群性能下降；广播变量创建后，它可以运行
双数据流转换为单数据流操作的运算：cogroup, join和coflatmapJoin：只输出条件匹配的元素对。 CoGroup: 除了输出匹配的元素对以外，未能匹配的元素也会输出。 CoFlatMap：没有匹配条件，不进行匹配，分别处理两个流的元素。CoFlatMapstream1数据到来时，会调用flatMap1方法，stream2收到数据之时，会调用flatMap2方法...
原创
2021-09-11 10:42:43
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双数据流转换为单数据流操作的运算：cogroup, join和coflatmapJoin：只输出条件匹配的元素对。 CoGroup: 除了输出匹配的元素对以外，未能匹配的元素也会输出。 CoFlatMap：没有匹配条件，不进行匹配，分别处理两个流的元素。CoFlatMapstream1数据到来时，会调用flatMap1方法，stream2收到数据之时，会调用flatMap2方法...
原创
2022-03-09 10:01:44
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抽象层次flink提供不同级别的抽象来开发流/批处理应用程序。最低级抽象只提供有状态流。它通过 Process Function嵌入到DataStream中。它允许用户自由处理来自一个或多个流的事件，并使用一致的容错状态。此外，用户可以注册事件时间和处理时间回调，允许程序实现复杂的计算。实际上，大多数应用程序不需要上述低级抽象，而是针对Core API编程，如DataStream API（有界/无
前言2006 年诞生的 hadoop 和 她周边的生态, 在过去的这些年里为大数据的火热提供了足够的能量, 十几年过去了, 场景在变化,技术在演变, 大家对数据的认知已经不再局限于 T+1 与 高吞吐高延迟 为主要特征的上一代框架理念, 在真实的场景里, 实时, 准确, 多变的数据也发挥着越来越重要的作用。为满足这些新的需求, 各种框架和中间件如雨后春笋般不断涌出hive 的出现让这头大象有了一个
## 实现MySQL数据流图的步骤
作为一名经验丰富的开发者，我很乐意教你如何实现MySQL数据流图。下面是整个实现过程的步骤，并且我会在每个步骤中给出相应的代码和注释。
### 步骤1：连接到MySQL数据库
首先，你需要通过使用合适的编程语言和相应的驱动程序连接到MySQL数据库。这里以Python为例，使用`pymysql`驱动程序。下面是连接到数据库的代码：
```python
i
原创
2023-09-07 07:09:35
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前言在实时计算作业中，往往需要动态改变一些配置，举几个栗子：实时日志ETL服务，需要在日志的格式、字段发生变化时保证正常解析；实时NLP服务，需要及时识别新添加的领域词与停用词；实时风控服务，需要根据业务情况调整触发警告的规则。那么问题来了：配置每次变化都得手动修改代码，再重启作业吗？答案显然是否定的，毕竟实时任务的终极目标就是7 x 24无间断运行。Spark Streaming和Flink的广
# 项目方案：基于 Flink CDC 的 MySQL 数据流转换
## 项目背景
在大数据时代，实时数据处理和分析是非常重要的。而 MySQL 是一种常用的关系型数据库，许多应用程序的数据存储在 MySQL 中。为了实现实时数据处理和分析，需要将 MySQL 数据转化为数据流，并使用流处理框架进行实时计算。本项目方案将介绍如何利用 Flink CDC（Change Data Capture）
