本文将介绍如何入门大数据，使用Apache Flink技术建立湖仓一体架构，实现数据的实时处理和持久化存储。一、什么是大数据？所谓大数据，是指数据量巨大、复杂度高、处理速度快等特点的数据。这些数据来源广泛，包括社交网络、物联网、金融业、医疗等领域。要对这些数据进行有效地处理和管理，需要借助大数据技术。二、什么是Apache Flink？Apache Flink是一个开源的流数据处理引擎。它支持流处
一、Flink的定义及原理和架构Apache Flink是第三代分布式流计算引擎，它可以对有界数据和无界数据进行处理，同时它还以增量的形式来保留状态进行有状态和无状态进行计算，支持对状态的查询。能够部署到任何集群环境，可以对任何规模大小的的数据进行计算。『1』Flink Application 应用划分首先要了解Flink中的Stream|State|Time等基础的处理语义，以及Flink兼顾灵
介绍Flink是一款基于状态的流式计算框架，它具有以下特点： 1、既可进行流式（Stream）计算，也可以进行批处理（Batch）计算 2、基于状态的计算，正是这种可管理的状态计算，让Flink实现了Exactly Once 3、窗口（Window）式计算，主要针对于Stream无界的数据流 4、完整的容错机制，包括CheckPoint和SavePoint 5、分布式计算，支持高可用 Flink内
转载
2023-07-12 20:51:20
97阅读
一、什么是FlinkApache Flink官网的描述：Apache Flink is a framework and distributed processing engine for stateful computations over unbounded and bounded data streams. Flink has been designed to run in
转载
2023-07-12 20:51:05
153阅读
文章目录一：dataStream实战1：flink的StreamExecutionEnvironment1.1：StreamExecutionEnvironment配置运行环境参数2：容错checkpoint3：状态3.1：Keyed State键控状态3.2：Operator Statea(算子状态)3.3：状态存储方式1：MemoryStateBackend2：FsStateBackend3
转载
2023-10-24 21:44:28
69阅读
审批流数据分析
审批流是企业中常见的一种流程，用于管理各种审批事务。对于企业来说，了解审批流的运行情况以及对数据进行分析，可以帮助企业更好地优化审批流程，提高工作效率和管理水平。
在开始进行审批流数据分析之前，我们首先需要了解审批流的基本概念。审批流通常由一系列的审批节点组成，每个节点都有相应的审批人和审批条件。当一个审批事务发起时，会依次经过各个节点，直到最后一个节点完成审批。
对于审批流
# Feed流数据分析
## 引言
在当今互联网时代，用户产生了海量的数据，如何有效地分析和利用这些数据成为了一项重要的任务。其中，Feed流数据是一种常见的数据类型，指的是通过用户关注和订阅的方式，将相关的信息和内容以流的形式展现给用户。Feed流数据分析的目的是通过对用户行为和兴趣的分析，提供个性化的推荐和定制化的内容。
本文将介绍Feed流数据分析的基本概念和常用的分析方法，同时提供相
原创
2023-10-16 07:08:42
60阅读
一、简介 Flink是 Apache 基金会旗下的一个开源大数据处理框架。目前，Flink 已经成为各大公司大数据实时处理的发力重点，特别是国内以阿里为代表的一众互联网大厂都在全力投入，为Flink 社区贡献了大量源码。如今 Flink 已被很多人认为是大数据实时处理的方向和未来，许多公司也都在招聘和储备掌握 Flink 技术的人才。二、特性2.1 Flink 的核心特性Flink 区别与传统数
转载
2023-09-28 23:27:01
86阅读
大数据之Flink简介和算子介绍一、Flink简介1、Flink的特点2、Flink的安装本地启动集群启动3、Flink提交作业4、Flink的部署模式5、Flink的本地模式6、Flink的Yarn模式Yarn会话模式Yarn单作业模式Yarn应用模式Yarn高可用模式7、Flink的分层API二、Flink运行时架构系统架构作业管理器（JobManager）任务管理器（TaskManager
本文是《Flink的DataSource三部曲》的终篇，前面都是在学习Flink已有的数据源功能，但如果这些不能满足需要，就要自定义数据源（例如从数据库获取数据），也就是今天实战的内容，如下图红框所示：环境和版本本次实战的环境和版本如下：JDK：1.8.0_211Flink：1.9.2Maven：3.6.0操作系统：macOS Catalina 10.15.3 （MacBook Pro 13-in
转载
2023-08-24 21:53:31
41阅读
目录概述什么是数据流？Flink 程序剖析示例程序Data Sources数据流转换Data SinksIterations执行参数容错控制延迟调试本地执行环境集合数据源迭代器 Data Sink概述Flink 中的 DataStream 程序是对数据流（例如过滤、更新状态、定义窗口、聚合）进行转换的常规程序。数据流的起始是从各种源（例如消息队列、套接字流、文件）创建的。结果通过 sink 返回，
转载
2023-07-14 14:58:16
151阅读
# Flink大数据分析实战
## 引言
在当今信息爆炸的时代，大数据分析成为了企业决策和发展的关键。Flink作为一种流式数据处理框架，具有低延迟、高吞吐量等特点，在大数据分析领域备受青睐。本文将介绍如何利用Flink进行大数据分析，并通过一个简单的示例代码来演示。
## Flink基础概念
- Job：Flink程序的一个实例，由一个或多个操作符组成。
- Operator：数据流处理
# 使用 Apache Flink 读取 ClickHouse 数据进行分析
Apache Flink 是一个强大的流处理框架，广泛应用于数据分析和实时数据处理。ClickHouse 是一个列式数据库，特别适合进行复杂的查询和大规模数据分析。通过将这两者结合，我们可以高效地处理和分析大量数据。本文将介绍如何使用 Apache Flink 从 ClickHouse 中读取数据，并提供一个简单的示例
# Flink 物联网数据分析入门指南
## 一、整体流程
下面是实现“Flink 物联网数据分析”的整体流程，你可以参考这个表格来逐步进行操作。
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 准备数据源，获取物联网数据 |
| 2 | 创建 Flink 程序，包括数据处理和分析逻辑 |
| 3 | 设置 Flink 环境，包括运行参数和集群配置 |
| 4 | 提交
调研机构Gartner公司最近的调查表明，增强分析、持续智能和可解释的人工智能(AI)是数据和分析技术的主要趋势之一。根据调查，深入了解以下十大技术趋势是推动这一发展的关键，并根据业务价值优先考虑这些趋势以保持行业领先地位。 数据和分析是一个不断发展的故事。从任命首席数据官到采购最新的分析软件，企业领导者都在充分利用这一技术，但这并不容易。 Gartner公司副总裁
1.架构图2.实现实例2.1 通过flink cdc 的两张表 合并 成一张视图， 同时写入到数据湖(hudi) 中 同时写入到kafka 中2.2 实现思路1.在flinksql 中创建flink cdc 表
2.创建视图(用两张表关联后需要的列的结果显示为一张速度)
3.创建输出表，关联Hudi表，并且自动同步到Hive表
4.查询视图数据，插入到输出表 -- flink 后台实时执行2.3
时间就是金钱。流式实时计算能为用户争取到更多的时间，未来需求会越来越大。Apache Flink是一个集流式批量于一体的大数据处理引擎，它具有高吞吐量和低延迟的性能，有很强容错性，非常适合各类对时间敏感的应用，如金融、风险控制、故障检测、电商促销等场景。传统的大数据处理引擎无法胜任类似实时计算的工作。
提起大数据处理引擎，很多人会想到Hadoop或Spark，而在2019年，如果你身处
一、概述在大数据应用场景里，一般可将数据计算分为离线计算和实时计算，其中离线计算就是我们通常说的批计算处理，主要用于操作大容量的静态数据集，代表技术有Hadoop MapReduce、Hive等；实时计算也被称作流计算，代表技术是Storm、Spark Streaming、Flink等。其中，Flink即Apache Flink，它是由Apache软件基金会开发的开源流处理框架，基于Apache许
转载
2023-11-02 07:56:59
316阅读
简介Feed流是Feed + 流，Feed的本意是饲料，Feed流的本意就是有人一直在往一个地方投递新鲜的饲料，如果需要饲料，只需要盯着投递点就可以了，这样就能源源不断获取到新鲜的饲料。 在信息学里面，Feed其实是一个信息单元，比如一条朋友圈状态、一条微博、一条咨询或一条短视频等，所以Feed流就是不停更新的信息单元，只要关注某些发布者就能获取到源源不断的新鲜信息，我们的用户也就可以在移动设备上
转载
2023-08-01 13:51:18
82阅读
Flink案例实战
一、案例业务背景在传统业务进行报表类统计，经常需要对数据进行分类汇总之类业务的开发，在过去我们基于关系型数据库进行相应的功能实现，这样有如下一些缺点： 当需要分析的数据集很大时，严重增加查询的时效，更有严重的直接让数据库崩溃。分析的结果通常是具有特定业务意义的，具有对历史数据所分析的结果不变性的特性，也就是说其结果本质只需要进行一次计算就好了，可是在传统实现方
