作者：云祁 文章目录一、需要引入的pom依赖二、简单了解 Table API2.1 动态表2.2 字段三、Table API 的窗口聚合操作3.1 通过一个例子了解Table API3.2 关于group by3.3 关于时间窗口四、SQL 如何编写 Table API 是流处理和批处理通用的关系型 API，Table API 可以基于流输入或者批输入来运行而不需要进行任何修改。Table API
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2024-05-16 10:20:25
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多流转换无论是基本的简单转换和聚合，还是基于窗口的计算，都是针对一条流上的数据进行处理的。而在实际应用中，可能需要将不同来源的数据连接合并在一起处理，也有可能需要将 一条流拆分开，所以经常会有对多条流进行处理的场景。本章就来讨论Flink中对多条流进行转换的操作。 简单划分的话，多流转换可以分为“分流”和“合流”两大类。目前分流的操作一般是通过侧输出流（side output）来实现，而合流的算子
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2023-11-15 13:01:44
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多流转换可分为“分流”和“合流”两大类。目前分流操作一般是通过侧输出流（side output）来实现，而合流的算子比较丰富，根据不同的需求可调用 union()、connect()、join() 等接口进行连接合并操作。8.1 分流所谓“分流”，就是将一条数据流拆分成完全独立的两条、甚至多条流。也就是基于一个 DataStream，得到完全平等的多个子 DataStream，如图 8-1 。一般
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2024-03-28 09:32:07
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8 多流转换8.1 分流简单实现对流三次filter算子操作实现分流// 筛选 Mary 的浏览行为放入 MaryStream 流中
DataStream<Event> MaryStream = stream.filter(new FilterFunction<Event>()
{
@Override
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2024-03-26 06:10:47
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Flink从入门到精通之-08多流转换无论是基本的简单转换和聚合，还是基于窗口的计算，我们都是针对一条流上的数据进行处理的。而在实际应用中，可能需要将不同来源的数据连接合并在一起处理，也有可能需要将一条流拆分开，所以经常会有对多条流进行处理的场景。本章我们就来讨论 Flink 中对多条流进行转换的操作。 简单划分的话，多流转换可以分为“分流”和“合流”两大类。目前分流的操作一般是通过侧输出流（si
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2024-03-28 10:51:24
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Flink -- Multistream Conversion多流转换概述分流简单实现侧输出流合流UnionConnectJoin -- 基于时间的合流窗口联结 Window Join间隔联结 Interval Join窗口同组联结 Window CoGroup 多流转换概述前面介绍过的操作，无论是简单的转换或者是聚合、窗口计算等，都是基于一条流上的数据进行处理的。但是在实际的开发中，可能存在业
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2024-04-28 22:17:57
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CategoryPojo first = list.get(0);
if (categoryPojo.getTotalPrice()>first.getTotalPrice()){
list.remove(first);
list.add(categoryPojo);
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2024-07-24 12:45:32
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文章目录 下面是 CoProcessFunction 的一个具体示例：我们可以实现一个实时对账的需求，也就是app 的支付操作和第三方的支付操作的一个双流 Join。App 的支付事件和第三方的支付事件将会互相等待 5 秒钟，如果等不来对应的支付事件，那么就输出报警信息。程序如下：Gitee源代码如下public class BillCheckExample {
public stati
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2024-03-18 22:45:03
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文章目录联合（Union）连接（Connect） 既然一条流可以分开，自然多条流就可以合并。在实际应用中，我们经常会遇到来源不同的多条流，需要将它们的数据进行联合处理。所以 Flink 中合流的操作会更加普遍，对应的API 也更加丰富。联合（Union）最简单的合流操作，就是直接将多条流合在一起，叫作流的“联合”（union），联合操作要求必须流中的数据类型必须相同，合并之后的新流会包括所有流中
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2023-12-25 20:58:35
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flink 多流join 触发时机详解 flink多流join代码很简单,但是对于初学者可能会遇到window窗口计算不能触发的"假象",这往往是由于对flink window eventtime processtime理解不到位引起的,以下示例将详述join在不同时间下的触发过程.
join+window+processtime代码import java.tex
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2024-03-19 09:07:28
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在使用 Flink 1.10 的 SQL 的时候，遇到个小问题： 一个返回当前时间的函数返回的结果是启动的时间，并且保持不变。比如下面这个UDF，获取当前时间的 时分秒（HH:mm:ss 格式）import org.apache.flink.api.common.typeinfo.TypeInformation;
import org.apache.flink.api.common.typeinf
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2023-11-16 11:08:52
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在本文中，我们将深入探讨如何利用 Flink SQL 读取 Redis 源表，包括相关的版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南和性能优化。接下来，我们将逐步展示各种与此主题相关的技术细节。
## Flink SQL 读取 Redis 源表
Flink SQL 允许用户以 SQL 的方式对流和批数据进行处理，Redis 作为一个高性能的内存数据存储，被广泛应用于实时数据处理。将 Fl
本文主要向大家介绍了MySQL数据库 5.7多源复制(用于生产库多主库合并到一个查询从库)，通过具体的内容向大家展现，希望对大家学习MySQL数据库有所帮助。目前我们使用的是主从+分库分表的系统架构，主库有N个分库，从库为多个slave做负载均衡，所以数据库端的架构是下面这样的：技术分享图片这就涉及到多个主库数据同步到不分库分表的从库共查询和管理类系统使用。在mysql 5.6以及之前的
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2024-01-29 10:00:12
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订单是统计分析的重要的对象，围绕订单有很多的维度统计需求，比如用户、地区、商品、品类、品牌等等。为了之后统计计算更加方便，减少大表之间的关联，所以在实时计算过程中将围绕订单的相关数据整合成为一张订单的宽表。那究竟哪些数据需要和订单整合在一起？
1.需求分析订单是统计分析的重要的对象，围绕订单有很多的维度统计需求，比如用户、地区、商品、品类、品牌等等。为了之后
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2024-03-07 12:26:27
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1、Transform1.1 mapval streamMap = stream.map { x => x * 2 }1.2 flatmapflatMap的函数签名：def flatMap[A,B](as: List[A])(f: A ⇒ List[B]): List[B]例如: flatMap(List(1,2,3))(i ⇒ List(i,i))结果是List(1,1,2,2,
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2024-05-18 08:27:19
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## SQL Server 多查询结果合并
在 SQL Server 中，我们常常需要对来自不同表的数据进行组合和分析。合并多个查询结果能够帮助我们更好地理解数据之间的关系，并从中提取有价值的信息。本文将介绍如何在 SQL Server 中进行多查询结果合并，并通过代码示例来说明。
### 数据库表的设计
首先，让我们定义两个简单的表：`Employees`（员工表）和 `Departmen
DataStream API - Data Sources基于文件获取数据源基于Socket获取数据源基于Collection获取数据源基于连接器（connectors）获取数据源自定义Source 基于文件获取数据源在底层，Flink将文件读取过程分成两个子任务，即目录监视和数据读取。每个子任务都由一个单独的实体实现。监视由单个非并行(parallelism = 1)任务实现，而读取由多个并行
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2023-12-14 22:21:51
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无论在 OLAP 还是 OLTP 领域，Join 都是业务常会涉及到且优化规则比较复杂的 SQL 语句。对于离线计算而言，经过数据库领域多年的积累，Join 语义以及实现已经十分成熟，然而对于近年来刚兴起的 Streaming SQL 来说 Join 却处于刚起步的状态。其中最为关键的问题在于 Join 的实现依赖于缓存整个数据集，而 Streaming SQL Join 的对象却是无限的数据流，
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2024-07-24 13:12:16
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背景:机器1:10.1.6.99机器2:10.1.6.100机器3:10.1.6.1011、分别在三台主机上安装mysql数据库1）配置yum源[root@masterlucky-front]#cat/etc/yum.repos.d/mysql-community.repo[mysql-connectors-community]name=MySQLConnectorsCommunitybaseur
原创
2021-01-05 14:07:15
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Flink1.11中的CDC Connectors操作实践 汇总7月，Flink 1.11 新版发布，在生态及易用性上有大幅提升，其中 Table & SQL 开始支持 Change Data Capture（CDC）。CDC 被广泛使用在复制数据、更新缓存、微服务间同步数据、审计日志等场景，本文由社区由曾庆东同学分享，主要介绍 Flink SQL CDC 在生产环境的落地实践以及总结的实
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2023-11-03 21:28:21
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