public class SinkKafka {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setPar
Flink中事件时间和水位线是做基于时间的处理计算的基础。之前我们已经了解了Flink中基本的聚合操作。在流处理中，我们往往需要面对的是连续不断、无休无止的无界流，不可能等到所有所有数据都到齐了才开始处理。所以聚合计算其实只能针对当前已有的数据——之后再有数据到来，就需要继续叠加、再次输出结果。这样似乎很“实时”，但现实中大量数据一般会同时到来，需要并行处理，这样频繁地更新结果就会给系统带来很大负
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2024-02-27 14:49:27
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文章目录Concepts 概念Flink’s APIs Flink的API集合 Concepts 概念The Hands-on Training explains the basic concepts of stateful and timely stream processing that underlie Flink’s APIs, and provides examples of how
1.声明当前内容主要为测试和使用Apache Flink中的增量聚合操作，当前内容主要借鉴：Flink官方文档主要内容有使用Flink的增量聚合分析增量聚合操作windowAll操作pom依赖:参考前面的文章2.增量聚合操作的demo数据源参考前面博文中的ComputerTemperature这个实体类import org.apache.flink.api.common.functions.Red
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2024-03-29 09:18:40
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我们在第 08 课时中提到了 Flink 所支持的窗口和时间类型，并且在第 25 课时中详细讲解了如何设置时间戳提取器和水印发射器。实际的业务中，我们在使用窗口的过程中一定是基于窗口进行的聚合计算。例如，计算窗口内的 UV、PV 等，那么 Flink 支持哪些基于窗口的聚合函数？累加器又该如何实现呢？Flink 支持的窗口函数我们在定义完窗口以后，需要指定窗口上进行的计算。目前 Flink 支持的
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2024-03-17 17:06:55
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1、窗口（Window）1.1 Group Window（老版本）在 Flink 1.12 之前的版本中，Table API 和 SQL 提供了一组“分组窗口”（Group Window）函数，常用的时间窗口如滚动窗口、滑动窗口、会话窗口都有对应的实现；TUMBLE(time_attr, interval)HOP(time_attr, interval, interval)SESSION(time
原创
2022-09-04 12:58:54
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1.聚合函数（1）count() 函数用于统计表中的数据，查询表中有多少条数据#count(`字段名`)：查询指定列的总数，会忽略指定列为null的数据
select count(studentname) from student
#count(*)：查询所有的行数，会走所有的列
select count(*) from student
#count(1)：查询所有的行数，只会走一列
select
2019年1月28日，阿里云宣布开源“计算王牌”实时计算平台Blink。回馈给ApacheFlink社区。官方称，计算延迟已经降到毫秒级，也就是你在浏览网页的时候，眨了一下眼睛，淘宝、天猫处理的信息已经刷新了17亿次。作为一家对技术有追求、有渴望的公司，怎么少得了为Flink社区做些贡献呢？夫子说首先，本文所述均基于flink 1.5.4。我们为什么扩展Flink-SQL?由于Flink 本身SQ
文章目录 SQL 中一般所说的聚合我们都很熟悉，主要是通过内置的一些聚合函数来实现的，比如SUM()、MAX()、MIN()、AVG()以及 COUNT()。它们的特点是对多条输入数据进行计算，得到一个唯一的值，属于“多对一”的转换。比如我们可以通过下面的代码计算输入数据的个数：Table eventCountTable = tableEnv.sqlQuery("select COUNT(*)
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2024-02-27 08:57:44
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用户定义的聚合函数（UDAGG）将一个表（一个或多个具有一个或多个属性的行）聚合为标量值。上图显示了聚合的示例。假设您有一个包含饮料数据的表格。该表由三列的id，name和price5行。想象一下，您需要找到表中所有饮料的最高价格，即执行max()聚合。您需要检查5行中的每一行，结果将是单个数值。用户定义的聚合函数通过扩展AggregateFunction类来实现。一个AggregateFunct
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2024-04-23 13:22:06
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# 实时加增量MySQL Kafka流程指南
## 1. 概述
本文将介绍如何使用FlinkSQL实现将增量数据从MySQL导入到Kafka中的实时流处理任务。我们将使用Flink的Table API和SQL来处理数据，并使用Flink的DataStream API将数据发送到Kafka。
## 2. 流程图
```mermaid
gantt
dateFormat YYYY-MM
原创
2023-08-26 11:35:22
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# 6. 大规模计算的策略: 更大量的数据校验者:[@文谊](https://github.com/apachecn/scikit-learn-doc-zh)翻译者:[@ゞFingヤ](https://github.com/apachecn/scikit-learn-doc-zh)对于一些应用程序，需要被处理的样本数量,特征数量(或两者)和/或速度这些对传统的方法而言非常具有挑战性。在这些情况下，
文章目录前言1. 滚动窗口（TUMBLE）2. 滑动窗口（HOP）3. 累积窗口（CUMULATE） 前言 从 1.13 版本开始，Flink 开始使用窗口表值函数（Windowing table-valued functions，Windowing TVFs）来定义窗口。窗口表值函数是 Flink 定义的多态表函数（PTF），可以将表进行扩展后返回滚动窗口（Tumbling Windows）
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2024-03-18 20:16:21
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1.什么是flink？Flink 是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界和有界数据流进行有 状态计算。Flink 能够提供毫秒级别的延迟，同时保证了数据处理的低延迟、高吞吐和结果的正确性，还提供 了丰富的时间类型和窗口计算、Exactly-once 语义支持，另外还可以进行状态管理，并提供 了 CEP（复杂事件处理）的支持。2.Flink 的重要特点？事件驱动 事件驱动型应用是一类具有状态的应用，
本文整理自顺丰大数据研发工程师覃立辉在 5月 21 日 Flink CDC Meetup 的演讲。主要内容包括：顺丰数据集成背景Flink CDC 实践问题与优化未来规划一、顺丰数据集成背景 顺丰是快递物流服务提供商，主营业务包含了时效快递、经济快递、同城配送以及冷链运输等。运输流程背后需要一系列系统的支持，比如订单管理系统、智慧物业系统、以及很多中转场、汽车或飞机上的很多传感器，都会
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2024-08-23 13:08:51
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## Flink SQL如何实现MySQL之间增量同步
### 问题描述
假设我们有两个MySQL数据库，一个是源数据库（Source Database），另一个是目标数据库（Target Database）。我们希望实现源数据库的增量数据同步到目标数据库，即当源数据库发生新增、修改、删除操作时，能够自动将这些变更同步到目标数据库中。
### 方案概述
我们可以使用Apache Flink
原创
2024-01-31 11:07:29
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背景自定义聚合函数实例讲解背景在网站性能测试中，我们经常会选择 TP50、TP95 或者 TP99 等作为性能指标。接下来我们讲讲这些指标的含义、以及在flink中如何实时统计：TP50，top percent 50，即 50% 的数据都满足某一条件；TP95，top percent 95，即 95% 的数据都满足某一条件；TP99，top percent 99，即 99% 的数据都满
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2024-04-14 20:46:06
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在处理实时数据流时，将聚合后的数据保存到 MySQL 是一个常见的需求。在使用 Apache Flink 的 `Flink SQL` 功能时，有许多技术细节和调优技巧可以帮助我们高效地完成这个任务。接下来的内容将详细记录整个过程，包含背景定位、参数解析、调试步骤、性能调优、最佳实践和生态扩展。通过这些内容，您将能够更好地理解和应用 Flink SQL 将聚合数据保存到 MySQL 的方法。
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# Flink SQL OVER 聚合详解 - 计算数据总量
## 引言
在数据分析和处理的过程中，我们经常需要进行各种聚合计算。而 Flink 是一个开源的流式处理框架，可以帮助我们进行实时的数据分析和处理。在 Flink 中，我们可以使用 Flink SQL 来进行数据的查询和聚合操作。
本文将详细介绍如何使用 Flink SQL 中的 OVER 聚合函数来计算数据的总量。我们将通过以下步
原创
2024-01-10 02:45:21
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引子表值函数(table-valued function, TVF)，顾名思义就是指返回值是一张表的函数，在Oracle、SQL Server等数据库中屡见不鲜。而在Flink的上一个稳定版本1.13中，社区通过FLIP-145提出了窗口表值函数(window TVF)的实现，用于替代旧版的窗口分组(grouped window)语法。举个栗子，在1.13之前，我们需要写如下的Flink SQL语
