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
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2023-11-02 07:56:59
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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
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2023-07-12 20:51:20
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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
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2023-07-12 20:51:05
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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
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
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，
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2023-07-14 14:58:16
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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
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2023-09-28 23:27:01
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# 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
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
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2023-08-24 21:53:31
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# 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
在互联网的下半场，不断精细化运营的背景下，产品经理不再是单纯的靠感觉来做产品，更需要培养数据的意识，能以数据为依归，来不断改善产品。不同于公司专业的数据分析师，产品经理更多的可以从用户、业务的层面去看待数据，去更快更透彻的去寻找数据变动的原因。那么在数据已经被有效记录的前提下，如何有效的去分析数据呢?一、明确数据分析的目的1、如果数据分析的目的是要对比页面改版前后的优劣，则衡量的指标应该从页面的点
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
目录Flinksql入门前的概念物化视图动态表和连续查询在流上定义表连续查询更新和追加查询查询限制表到流的转换初步实现Flinksql导入依赖实现Flinksql进一步实现Flinksql，全程sqlflink中的print表将读取的数据放入MySQL不按规范数据格式输入的处理办法集群中提交代码 Flinksql入门前的概念想要搞清楚flink如何使用sql进行处理，我们首先要搞清楚动态表的概念
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2023-08-18 16:54:00
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数据湖技术之 Hudi 集成 Flink从Hudi 0.7.0版本支持Flink写入；在Hudi 0.8.0版本中，重构API接口，又进一步完善了Flink和Hudi的集成；在Hudi 0.9.0版本中，支持Flink CDC 数据写入，要求Flink版本为1.12+版本： ● 重新设计性能更好、扩展性更好、基于Flink状态索引的写入Pipeline； ● 支持Flink写入MOR表； ● Fl
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2023-09-24 11:34:28
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Flink SQL核心功能解密为何要选择SQL api作为flink的核心API？ 流和批处理的统一：blink底层runtime本身就是一个流与批统一的引擎。SQL可以做到API层的流与批的统一。lSQL 的流与批统一总结起来就一句话：One Query, One Result。在很多场景，我们既需要批处理，又需要流处理。比如，使用批处理一天跑一个全量，同时使用流处理来做实时的增量更新。在以前经
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
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
Apache Flink是一个高效、分布式、基于Java实现的通用大数据分析引擎，它具有分布式 MapReduce一类平台的高效性、灵活性和扩展性以及并行数据库查询优化方案，它支持批量和基于流的数据分析，且提供了基于Java和Scala的API。从Apache官方博客中得知，Flink已于近日升级成
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2021-08-05 16:22:50
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