文章目录2.9 进阶使用2.9.1 写入性能2.9.2 读取性能2.9.3 多Writer并发写入2.9.4 表管理2.9.5 缩放Bucket2.10 文件操作理解2.10.1 插入数据2.10.2 删除数据2.10.3 Compaction2.10.4 修改表2.10.5 过期快照2.10.6 Flink 流式写入 2.9 进阶使用2.9.1 写入性能Paimon的写入性能与检查点密切相关，
导读当前的市场环境对产品运营提出了更高的要求，特别是对数据指标实时性的要求日益严格。为了能够实时监测数据动态和特征用户的状态，我们采用了分布式数据库 TiDB 和计算框架 Flink 的组合，提出了一种基于滑动窗口的实时累计指标算法。该算法能够在市场营销活动中发挥积极的作用，显著改善用户体验并促进收益增长。1. 前言在不少的支付分析场景里，大部分累计值指标可以通过 T+n 的方式计算得到。随着行业
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2024-04-25 20:26:38
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流式计算中时间的分类：1 eventTime:数据、事件产生的时间，2 ingestionTime：进入flink/spark的时间3 processingTime：进入到具体计算的operator的系统时间分析：spark streaming中的窗口计算使用的就是processingtime,与事件、数据真实发生的时间无关，就取决于什么到达处理节点；flink中引入了eventtime机制，就是
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2024-05-26 20:22:58
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文章目录数据流图（Dataflow Graph）并行度（Parallelism）算子链（Operator Chain）作业图（JobGraph）与执行图（ExecutionGraph） 数据流图（Dataflow Graph）所有的 Flink 程序都可以归纳为由三部分构成：Source、Transformation 和 Sink。Source 表示“源算子”，负责读取数据源。Transform
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2024-03-25 10:38:06
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1. Introduce Apache Flink 提供了可以恢复数据流应用到一致状态的容错机制。确保在发生故障时，程序的每条记录只会作用于状态一次（exactly-once），当然也可以降级为至少一次（at-least-once）。
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2024-06-11 10:16:58
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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的命令跑jar包+flink的webUI 界面的监控、常见错误、调优一、入门demo：统计单词个数0、单词txt 文本内容(words.txt)：hello world
hello flink
hello java 1、DataSet api(已弃用)public class BatchWordCount
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2024-04-25 19:32:20
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Flink笔记-延迟数据处理Out Of Order&LateAllowedLateness&OutputTag关于测输出（OutputTag）Flink的窗口处理流式数据虽然提供了基础EventTime的WaterMark机制，但是只能在一定程度上解决数据乱序问题。而某些极端情况下数据延迟会非常严重，即便通过WaterMark机制也无法等到数据全部进入窗口再进行处理。默认情况下...
原创
2021-05-25 09:08:38
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一、flink简介flink介绍flink是一个分布式处理引擎，用于对无界和有界数据流进行有状态的计算。 * 流处理：数据大小未知，简单操作，及时响应，再次提取数据代价大，数据到达次序独立 * 批处理：数据大小固定，复杂操作，需要一段时间，数据量大，方便查询计算结果无界流和有界流无界流有一个开始但没有定义的结束。它们不会在生成时终止并提供数据。必须持续处理无界流，即必须在摄取事件后立即处理事件。无
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2023-11-24 10:02:10
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Flink项目开发实战总结[1] 项目简介[2] Flink的数据源（1）基于类的流数据产生：（2）基于kafka的流数据产生：[3] Flink的流处理（1）Flink的基本流处理方法：（2）Flink基于时间的窗口计算：[4] Flink的Sink（1）写入Socket（2）持久化到远程mysql[5] 批处理架构的设计方案[6] 常见问题[7] 总结 [1] 项目简介 &nbs
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2023-07-14 19:04:18
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Flink 流处理简介（一）1. Flink 是什么2. 为什么要用 Flink3. Flink 的主要特点4. Flink其他特点5. Flink vs Spark Streaming 1. Flink 是什么Apache 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状态计算。Apache Flink的数据流编程模型在有限和无限数据集上提供单次事件（event-at-a-
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2024-01-08 17:44:42
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无界数据：流式传输与大多数基于批处理的无界数据处理方法的临时性质相反，流式系统是针对无界数据构建的。正如我们之前所讨论的，对于许多真实的分布式输入源，您不仅会发现自己处理无界数据，还会处理以下数据：事件时间高度无序，这意味着您需要某种时间 如果要在发生它们的上下文中分析数据，则在管道中进行基于shuffle。 在不同的事件时间偏差中，意味着你不能只假设你总是会在某个恒定的时间ε中看到给定事件时间X
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2024-03-23 12:49:15
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一、Flink 流处理简介Apache Flink 是一个框架和分布式的的处理引擎 ，用于对无界和有界数据流进行计算状态计算。二、为什么选择Flink？数据流可更加真实反映我们的生活方式； 传统的数据架构是基于有限的数据集； 目标：低延迟，高吞吐，结果的 准确性和良好的容错性；三、传统的数据处理架构- 事务处理- 分析处理将数据从业务数据库复制到数仓，再进行分析和查询有状态的流处理流处理的演变 •
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2023-07-18 13:13:58
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目录1. 流数据特征2. Dataflow模型2.1 Dataflow解决难题3. 数据流图4. 流处理操作5. 窗口操作6. 总结7. 参考资料 1. 流数据特征流数据一般具有如下特征：数据连续，实时产生，无结束边界。数据本身可以携带时间标签。数据到达顺序可能和产生时间不一致。数据量大，数据规模可以达亿级别。数据二次处理代价高昂，不存储全量数据。一般来说，流处理应用使用延迟和吞吐量这两个指标来
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2023-12-21 14:01:20
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主题：Spark 大数据处理最佳实践内容框架：大数据概览如何摆脱技术小白Spark SQL 学习框架EMR Studio 上的大数据最佳实践1大数据概览 大数据处理 ETL (Data → Data)大数据分析 BI (Data → Dashboard)机器学习 AI (D
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2024-07-18 08:29:23
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Flink是一个流式处理和批处理的开源框架，它提供了强大的数据处理能力和灵活的编程模型。Flink的数据处理模型基于流式计算的概念，可以实现高效的数据流处理和实时分析。下面介绍Flink的数据处理模型及其核心概念。1. 流式处理模型Flink的核心思想是将数据作为无限流进行处理，即将数据视为一系列事件的连续流动。在Flink中，流式处理模型基于事件时间（Event Time）和处理时间（Proce
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2023-11-12 11:22:37
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我们是否还需要另外一个新的数据处理引擎？当我第一次听到flink的时候这是我是非常怀疑的。在大数据领域，现在已经不缺少数据处理框架了，但是没有一个框架能够完全满足不同的处理需求。自从Apache spark出现后，貌似已经成为当今把大部分的问题解决得最好的框架了，所以我对另外一款解决类似问题的框架持有很强烈的怀疑态度。
不过因为好奇，我花费了数个星期在尝
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2024-06-11 08:09:14
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Apache Flink 是当前最流行的实时数据处理框架之一，具备高吞吐、低延迟、 Exactly-Once 语义等特性，广泛应用于日志分析、实时监控、推荐系统等场景。本文将通过一个电商实时订单分析的实战案例，带你掌握 Flink 从数据源接入、数据处理到结果输出的全流程。一、场景描述与技术选型需求：实时统计电商平台订单数据，计算：每分钟各省份的订单金额总和每小时热门商品 Top 5实时检测异常订
一、背景介绍1. 需要解决的业务痛点推荐系统对于推荐同学来说，想知道一个推荐策略在不同人群中的推荐效果是怎么样的。运营对于运营的同学来说，想知道在广东省的用户中，最火的广东地域内容是哪些？方便做地域 push。审核对于审核的同学，想知道过去 5 分钟游戏类被举报最多的内容和账号是哪些，方便能够及时处理。内容创作对于内容的作者，想知道今天到目前为止，内容被多少个用户观看，收到了多少个点赞和转发，方便
Flink的运行时架构Dispatcher （分发器，提供UI界面，将作业分发给JobManager）JobManager（作业管理器）TaskManager（任务管理器）JonManager每一个Flink应用程序都对应一个JobManager，JobManager是一个控制程序执行的主进程，我们提交的Job就是提交给Jobmanager；JobManager的主要作用1.接受需要执行的Flin
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2024-04-24 20:37:36
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flink处理延迟flink主要是处理实时数据的，在处理实时数据的过程中，难免会遇到乱序的存在。以事件时间举例，先发生的事件后到处理算子。flink针对乱序数据的处理主要有三种方式：拨慢水位线的生成，这种情况会在声明的窗口时间中，类似延迟窗口时间的大小，实际是把水位线的生成减小了1秒，导致窗口延迟关闭。下面的例子声明创建了一个滚动事件时间窗口，有效期是5秒，但是在生成水位线的时候，会拨慢1秒，如果
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2023-12-07 16:17:29
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