文章目录Flink 基本处理流程（上）数据读取直接读取文件从列表当中读取文件从socket读取网络数据从Kafka读取数据addSource自定义数据源数据处理map与flatmap的区别过滤分组处理（滚动聚合）reduce使用 Flink 基本处理流程（上）目前对于我对flink的基本的一个流程的了解来看的话，对于Flink其实的流处理我们其实完整的步骤只需要大概四步。1.对数据的读取2.对数
背景:公司疫情填报系统。公司有A、B两类员工，每日需要填写疫情相关的信息。这批数据存在mysql之中，个人填报信息每天最多存1条记录，多次提交的数据会将最新记录保留。其中主要涉及三张表，一张员工信息表、一张在公司的疫情填报表，一张不在公司的疫情填报表。两张表中关联字段user_id。整体的处理思路:kafka -> flink -> redis flink中清洗思路
文章目录Dataflow编程执行图并行度数据传输策略任务链 Dataflow编程顾名思义，Dataflow程序描述了数据如何在不同操作之间流动。Dataflow程序通常表现为有向无环图（DAG），图中顶点称为算子（Operator），表示计算。而边表示数据依赖关系。算子是Dataflow程序的基本功能单元，他们从输入获取数据，对其进行计算，然后产生数据并发往输出以供后续处理。而所有Flink程序
字节跳动数据流的业务背景数据流处理的主要是埋点日志。埋点，也叫 Event Tracking，是数据和业务之间的桥梁，是数据分析、推荐、运营的基石。用户在使用 App、小程序、Web 等各种线上应用时产生的行为，主要通过埋点的形式进行采集上报，按不同的来源分为客户端埋点、Web 端埋点、服务端埋点。不同来源的埋点都通过数据流的日志采集服务接收到 MQ，然后经过一系列的 Flink 实时 ETL 对
项目说明实现功能模拟实时推荐系统中，数据实时采集与数据预处理，并用Kafka进行数据实时消费功能。实现场景用户对商品进行评分，后台实时对其进行获取与分析，并经过计算后，生成实时推荐结果。项目架构图流程说明1、用户在浏览器点击商品对商品进行评分时，调用商品服务的接口。2、评分接口将用户、商品、评分等信息通过logger输出到文件。3、Flume监听log文件，将日志信息通过log主题发送到Kafka
文章目录一、概述二、接口interfaces1、基本关系说明2、Collection 接口说明2.1、Collection 常用方法说明2.2、Collection 实例3、Map 接口说明3.1、Map 常用方法说明3.2、Map 示例三、接口和其各自对应的常见实现类之间的关系总结（重点）1、Java 集合框架中接口、之间的关系及其含义2、Java 集合框架中接口和其各自对应的常见实现类之间的
调研从网上的调研来看，其实整个百度有清洗流程的只有[1]其他都是抄的[1]中的内容。 实验流程这个流程的话,不要去研究redis的Flink SQL Client的操作方法,因为在mvn repository中没有看到flink-sql-connector-redis之类 的jar所以该流程适可而止吧############################################
第 29 课时讲过，在计算 PV 和 UV 的过程中关键的一个步骤就是进行日志数据的清洗。实际上在其他业务，比如订单数据的统计中，我们也需要过滤掉一些“脏数据”。所谓“脏数据”是指与我们定义的标准数据结构不一致，或者不需要的数据。因为在数据清洗 ETL 的过程中经常需要进行数据的反序列化解析和 Java 类的映射，在这个映射过程中“脏数据”会导致反序列化失败，从而使得任务失败进行重启。在一些大作业
文章目录一、快餐数据1.1 探索数据1.1.1 数据表一共多少行数据？有多少列1.1.2 是否存在缺失值？哪个字段？1.1.3 数据去重操作1.2 描述性统计1.2.1 被下单数最多的前五的商品(item_name)有哪些？1.2.2 在item_name这列中，一共有多少商品被下单？1.2.3 商品下单总数量是多少？1.2.4 目前item_price数据类型为？如何转换为浮点数？1.2.5
Kratos 是一个用于构建微服务和云原生应用的 Go 语言框架，由 bilibili 开发并开源。Kratos 框架提供了一套完整的解决方案，包括服务治理、RPC、配置管理、日志、链路追踪等功能。以下是对 Kratos 技术的详细总结。概述 Kratos：是一个用于构建微服务和云原生应用的 Go 语言框架。 由 bilibili 开发并开源，旨在提供高效、可靠的微服务架构。 提供服务治理、RPC
在Flink去重第一弹:MapState去重中介绍了使用编码方式完成去重，但是这种方式开发周期比较长，我们可能需要针对不同的业务逻辑实现不同的编码，对于业务开发来说也需要熟悉Flink编码，也会增加相应的成本，我们更多希望能够以sql的方式提供给业务开发完成自己的去重逻辑。本篇介绍如何使用sql方式完成去重。为了与离线分析保持一致的分析语义，Flink SQL 中提供了distinct去重方式，使
有界数据处理 有界数据在概念上非常简单，并且可能对每个人都很熟悉。在图1-2中，我们从左侧开始，其中包含一个充满熵的数据集。我们通过一些数据处理引擎（通常是批处理，虽然设计良好的流引擎也能正常工作）运行它，例如MapReduce，并且在右侧最终得到一个具有更大内在价值的新结构化数据集。 图1-2。 在这里插入图片描述在这里插入图片描述 使用经典批处理引擎进行有界数据处理。左侧的有限非结构化数据池通
数据采集完，要进行数据清洗工作，整个数据分析过程中，数据清洗工作几乎要占到80%的时间。数据质量的准则数据清洗规则总结为四个关键点：“完全合一”。1、完整性：单条数据是否存在空值，统计的字段是否完善。2、全面性：观察某一列的全部数值，比如平均值、最大值、最小值，根据常识判断是否有问题。如：数据定义、单位标识、数值本身。3、合法性：数据的类型、内容、大小的合法性。如：存在非ASCII字符、性别未知、
目录Flink中的状态管理状态的原因Flink的状态分类Managed State和Raw StateOperator StateKeyed State状态一致性 Flink中的状态由一个任务维护，并且用来计算某个结果的所有数据，都属于这个任务的状态可以认为状态就是一个本地变量，可以被任务的业务逻辑访问Flink 会进行状态管理，包括状态一致性、故障处理以及高效存储和访问，以便开发人员可以专注于
1、应用场景分析参考徐崴老师Flink项目数据清洗【实时ETL】数据报表1.1、数据清洗【实时ETL】1.1.1、需求分析针对算法产生的日志数据进行清洗拆分算法产生的日志数据是嵌套大JSON格式（json嵌套json），需要拆分打平针对算法中的国家字段进行大区转换最后把不同类型的日志数据分别进行存储1.1.2、架构图1.2、新建项目工程创建一个大的项目，用Maven来维护 每个flink需求，即j
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2023-08-29 16:56:58
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目录数据清洗的概念数据清洗实战案例 数据清洗的概念类比定义数据分析过程 做菜过程
明确需求 >>> 明确做什么菜品
收集数据 >>
什么是数据清洗？数据清洗是指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等。与问卷审核不同，录入后的数据清理一般是由计算机而不是人工完成。数据清洗的步骤缺失值的处理无效值的处理统一规格纠正错误和逻辑删除重复项转换构造缺失值的处理对于缺失值看重要性和缺失率。如果重要性高的，就需要从其他渠道补全，根据经验填满。如果没办法处理，就去除该数据，并在结果中说明。如果
正则匹配全部汇总匹配中文:[\u4e00-\u9fa5]英文字母:[a-zA-Z]数字:[0-9]匹配中英，英文字母和数字及下划线：^[\u4e00-\u9fa5_a-zA-Z0-9]+$同时匹配判断输入长度：[\u4e00-\u9fa5_a-0zA-Z0-9_]{4,10}5.(?!_) 不能以——开头(?!.*?_S) 不能以_结尾)[a-zA-Z0-9u4e00-u9fa5]+ 至少一个汉字
## Flink清洗MySQL数据到ClickHouse
### 概述
在这篇文章中，我将向你介绍如何使用Flink将MySQL中的数据清洗并写入到ClickHouse中。Flink是一个分布式流处理框架，它提供了强大的数据处理和分析能力。ClickHouse是一个快速、可扩展且可靠的列式数据库。我们将使用Flink提供的JDBC连接器来连接MySQL和ClickHouse，并使用Flink的D
OpenRefine简介目前有三款免费的数据清洗工具：OpenRefine，Weka，Data Wrangler。下面主要介绍OpenRefine。● OpenRefine前身是谷歌公司(Google) 开发的数据清洗工具GoogleRefine, 随后于2012年开放源代码，改为现在的OpenRefine ● 一款基于计算机浏览器的数据清洗软件 ● 在数据清洗、数据探索以及数据转换方面非常有效的
