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
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2024-06-22 14:29:22
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官方文档：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.13/docs/ops/rest_api/https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.12/ops/rest_api.html /jars
Returns a list of all jars
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
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2024-04-26 09:29:12
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应用开发Table API用户指南依赖管理依赖管理Java 依赖管理如果应用了第三方 Java 依赖， 用户可以通过以下 Python Table API进行配置，或者在提交作业时直接通过命令行参数配置。# 通过 "pipeline.jars" 参数指定 jar 包 URL列表， 每个 URL 使用 ";" 分隔。这些 jar 包最终会被上传到集群中。
# 注意：当前支持通过本地文件 URL 进行
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2023-09-13 11:11:42
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5.13、分布式内存计算Flink环境部署5.13.1、简介Flink同Spark一样，是一款分布式内存计算引擎，可以支撑海量数据的分布式计算。Flink在大数据体系同样是明星产品，作为最新一代的综合计算引擎，支持离线计算和实时计算。在大数据领域广泛应用，是目前世界上除去Spark以外，应用最为广泛的分布式计算引擎。我们将基于Hadoop集群，部署Flink Standalone集群。Spark更
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2024-04-17 10:41:11
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目录概述1、Evironment2、Source2.1、从集合读取数据2.2、从本地文件中读取数据2.3、从HDFS文件中读取数据2.4、从Kafka获取数据2.5、自定义数据源3、Transform3.1、map3.1.1、MapFunction3.1.2、RichMapFunction3.1.3、flatMap3.2、filter3.3、keyBy3.4、shuffle3.5、split3.
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2024-03-11 09:15:34
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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
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2024-03-19 10:40:56
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文章目录环境准备阶段FLINK 的 HELLO WORLD块处理流处理基于有界数据的流处理无界的流处理对比优化 环境系统：ubuntu 20 java : open-java 11( 为了支持vscode 插件） IDE： IDEA2021.2 设备：DELL G5-5590 8x inter 16GB RAM准备阶段1.打开IDEA 创建 MAVEN 项目 2.编辑 opm.xml 配置文件3
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2024-03-18 20:50:04
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长文预警, 全文两万五千多字, 37页word文档的长度（略有杂乱，有些非常复杂的地方可能需要更多的例子来说明，使得初学者也能很容易看懂，但是实在花的时间已经太多太多了，留待后边利用起碎片时间一点点修改吧。。。。毋怪。。）分布式最难的2个问题1. Exactly Once Message processing2. 保证消息处理顺序.我们今天着重来讨论一下为什么很难怎么解前言就作者学习流系统的感受来
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2024-08-07 09:25:41
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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
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2024-05-03 13:04:30
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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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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
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2024-02-26 21:56:13
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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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一. 标签大全<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0http://maven.apache.org
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2024-04-28 14:25:12
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批处理的特点是有界、持久、大量，非常适合需要访问全部记录才能完成的计算工作，一般用于离线统计。流处理的特点是无界、实时, 无需针对整个数据集执行操作，而是对通过系统传输的每个数据项执行操作，一般用于实时统计。 而在Flink中，一切都是由流组成的，Flink认为有界数据集是无界数据流的一种特例，离线数据是有界限的流，实时数据是一个没有界限的流，这就是所谓的有界流和无界流。无界流：意思很明显，只有开
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
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2024-05-15 18:04:12
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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。
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2024-04-26 12:07:12
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