1. 正文2. 总结1.正文前面，我们已经学过了 一文搞懂 Flink 处理 Barrier 全过程，今天我们一起来看一下 flink 是如何处理水印的，以 Flink 消费 kafka 为例FlinkKafkaConsumer<String> consumer = new FlinkKafkaConsumer<String>(topics, new SimpleStrin
在 Flink 1.10 的 Table API 和 SQL 中，表支持的格式有四种：CSV Format
JSON Format
Apache Avro Format
Old CSV Format官网地址如下：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.10/dev/table/connect.html#table-form
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2023-07-11 17:30:21
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1. Apache Flink 介绍Apache Flink 是近年来越来越流行的一款开源大数据计算引擎，它同时支持了批处理和流处理，也能用来做一些基于事件的应用。使用官网的一句话来介绍 Flink 就是 “Stateful Computations Over Streams”。首先 Flink 是一个纯流式的计算引擎，它的基本数据模型是数据流。流可以是无边界的无限流，即一般意义上的流处理。也可以
Flink一览什么是FlinkApache Flink is a framework and distributed processing engine for stateful computations over unbounded and bounded data streams. Apache Flink 是一个框架和分布式处理引擎，用于在无边界和有边界数据流上进行有状态的计算。Flink
文章目录定义历史地址Logo应用Lambda架构Flink的核心特性分层APIFlink vs Spark 定义Flink 是 Apache 基金会旗下的一个开源大数据处理框架。是一个框架和分步式处理引擎，用于对无界和有界数据流进行状态运算历史Flink 起源于一个叫作 Stratosphere 的项目，是几个德国大学在2010~2014年共同发起的项目，由柏林理工大学的教授沃克尔 · 马尔克领
Apache Flink 可实现可扩展并行度的 ETL、数据分析以及事件驱动的流式应用程序。Flink AP
原创
2021-12-30 10:32:23
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一、基础概念：批处理：持续收取数据，以时间作为划分多个批次的依据，再周期性地执行批次运算。（块状的划分） 不足：如果事件转换跨越了所定义的时间划分，传统批处理会将中介运算结果带到下一个批次进行计算；除此之外，当出现接收到的事件顺序颠倒情况下，传统批处理仍会将中介状态带到下一批次的运算结果中。流处理：假设有一个无穷无尽的数据源在持续收取数据，以代码作为数据处理的基础逻辑，数据源的数据经过代码处理后产
反压是什么反压是在实时数据处理中，数据管道某个节点上游产生数据的速度大于该节点处理数据速度的一种现象。反压会从该节点向上游传递，一直到数据源，并降低数据源的摄入速度。这在流数据处理中非常常见，很多场景可以导致反压的出现，比如, GC导致短时间数据积压，数据的波动带来的一段时间内需处理的数据量大增，甚至是checkpoint本身都可能造成反压。反压的原理上面是一个Flink任务的流程图，我们将反压过
文章目录应用案例——Top N使用 ProcessAllWindowFunction使用 KeyedProcessFunction 应用案例——Top N窗口的计算处理，在实际应用中非常常见。对于一些比较复杂的需求，如果增量聚合函数无法满足，我们就需要考虑使用窗口处理函数这样的“大招”了。网站中一个非常经典的例子，就是实时统计一段时间内的热门 url。例如，需要统计最近10 秒钟内最热门的两个 u
文章目录Flink 流处理 API1.EnvironmentgetExecutionEnvironmentcreateLocalEnvironmentcreateRemoteEnvironmentSource2.从集合读取数据从文件读取数据读kafka 的数据自定义 SourceTransformmapflatMapFilterKeyBy滚动聚合算子（Rolling Aggregation）re
import java.util.Properties
import com.alibaba.fastjson.JSON
import com.itheima.realprocess.bean.{ClickLog, Message}
import com.itheima.realprocess.task._
import com.itheima.realprocess.util.GlobalCo
创建执行环境 getExecutionEnvironment 创建一个执行环境，表示当前执行程序的上下文。 如果程序是独立调用的，则此方法返回本地执行环境；如果从命令行客户端调用程序以提交到集群，则此方法返回此集群的执行环境，也就是说，getExecutionEnvironment 会根据查询运行的 ...
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2021-09-02 16:32:00
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入门需要掌握：从入门demo理解、flink 系统架构（看几个关键组件）、安装、使用flink的命
原创
精选
2023-06-11 11:29:55
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Flink流处理APIEnvironmentSource从集合读取数据从文件读取数据从Kafka读取数据自定义Source转换算子Transform简单的转换算子（Map、FlatMAp和Filter）键控流的转换算子（keyBy、滚动聚合和reduce）多流的转换算子（Split、select、connect、CoMap
原创
2022-03-30 18:05:30
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本章介绍Flink的DataStream API的基础知识。我们将展示一个标准的Flink流式应用程序的结构和组件，还会讨论Flink的类型系统及其支持的数据类型，并给出数据转换和分区转换。我们将在下一章将讨论窗口操作符【windows operator】、基于时间的转换【time-based transformations】、有状态操作符【stateful operators】和连接器【conn
Streaming 高性能 & 低延迟 Flink的流计算实现，仅需要很低的配置，就能实现高吞吐量和低延迟的流数据处理。 下面的图表显示了一个分布式流数据的计数任务，的性能和cpu核数的比值。 正好一次语义状态的计算 流数据应用可以在计算过程中保持自定义状态（state）。 Flink's checkpoint 的机制保证了，当发生故障时，状态的仅一次的语义。
DataPartObjpackage pers.aishuang.flink.streaming.entity;
import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Data;
import lombok.NoArgsConstructor;
/**
* 定义原始数据中jsob对象对应的部分所需字段对象
*/
@Data
@NoArgsCons
2017年6月22号，由“京城学堂”和阿里巴巴集团技术发展部主办的“对话科技”系列讲座邀请到了Apache Flink项目的PMC成员，来自德国DataArtisans公司的Till Rohrmann，在北京阿里中心为关注实时计算技术的阿里同学做了一场关于Apache Flink技术发展的精彩分享。这个讲座同时也在阿里内外同步进行了直播，有上千位同学参与观看和互动。 一、讲者简介Till R
背景上游 Kafka 数据为 debezium-json 格式，由 Flink SQL 关联 Kafka Stream 和 Dim 表打宽写入，由于上有任务重启回到至同一条数据多次进行下游 kafka 导致下游 Flink Stream API 消费导致数据重复处理； 目前的数据格式为 debezium-json 格式，主要的标识符为 C 和 D 标识的数据（包括新增的 C 的数据，删除场景的 D
前言碎语为了应对凯京科技集团的飞速发展，凯京科技研发中心2019定下了数据中台的目标。数据处理我们选择了批处理+流处理结合的大数据应用软件新秀Apache Flink，前几天阿里又发出好信息称将开源Blink（Flink早期分支迁出迭代优化），所以今天来近距离感受下Flink。博主之前没接触过大数据相关的东西，所以不细究其设计概念了。目标就是跑一个最简单的流处理的例子，后面慢慢深入后在和大家
