最近准备用flink对之前项目进行重构，这是一个有挑战（但我很喜欢）的工作。几个月过去了，flink社区比起我做技术调研那阵发生了很多变化（包括blink的版本回推），我这边的版本也由1.4->1.7.2。现在网上有很多大方向的解析（阿里的几次直播），也有大神对框架的深入解析。我准备实际使用中mark一些关键的知识点/api。以下就是我翻译的flink流计算DataStream Transf
1. 流处理基本概念2. Flink DataStream API 概览3. 其它问题4.示例5. 总结前面已经为大家介绍了 Flink 的基本概念以及安装部署的过程，从而希望能够帮助读者建立起对 Flink 的初步印象。本次课程开始，我们将进入第二部分，即 Flink 实际开发的相关内容。本次课程将首先介绍 Flink 开发中比较核心的 DataStream API 。我们首先将回顾分布式流处理
文章目录1. Flink 概述1.1. Flink 特点1.2. Flink 和 Spark Streaming 对比2. Filnk 运行架构2.1. Yarn 任务运行流程2.2. Flink 线上部署2.3. Flink 运行组件2.3.1. Flink Client 客户端2.3.2. JobManager 作业管理器2.3.3. ResourceManager 资源管理器2.3.4.
1、flink实时进行数据迁移将老版本或者低版本StarRocks表中的数据，迁移到新版本StarRocks表中，为了使用新版本中的各种新功能，故需要迁移数据，这种模式比较通用，对其他组件依赖比较少，方便快捷使用，推荐使用这种方式。迁移前后：该例子为了演示，表结构一模一样的哦，并亲测有效，强烈建议使用1.1、依赖该模式会用到组件（flink-connector-starrocks）进行读取写入即可
Flink主要有两种基础类型的状态：keyed state 和operator state。 Operator State 对于Operator State(或者non-keyed state)，每个operator state绑定到一个并行operator实例上。在Flink中，Kafka Connector是一个使用Operator State的很好的例子。每个并行Kafka消费者实例维护一个
Flink 为流处理和批处理分别提供了 DataStream API 和 DataSet API。正是这种高层的抽象和 flunent API 极大地便利了用户编写大数据应用。不过很多初学者在看到官方 Streaming 文档中那一大坨的转换时，常常会蒙了圈，文档中那些只言片语也很难讲清它们之间的关系。所以本文将介绍几种关键的数据流类型，它们之间是如何通过转换关联起来的。下图展示了 Flink 中
本文继续介绍Flink DataStream API先关内容，重点：数据源、数据转换、数据输出。1、Source数据源1.1、Flink基本数据源文件数据源// 2. 读取数据源
DataStream<String> fileDataStreamSource =
env.readTextFile("/Users/yclxiao/Project/bigdata/flink
目录特点Use CaseFlink (最新 1.10 版本) vs Spark (最新 2.4.5)架构运行模式Layered APIs & Component StackDataStream 例子DataSet 例子状态Time、Watermark、Late DataWindowsCheckpointDataStream 的 Sources、Transformations、SinksDa
第1章 简介接上一篇文章，启动TaskManager之后；本篇文章介绍TaskManager向ResourceManager注册Slot，然后提供给JobManager。第2章 具体步骤2.1 启动TaskExecutor org.apache.flink.runtime.taskexecutor.TaskExecutor#startTaskExecutorServicesprivate
FlinkSQL的行级权限解决方案及源码，支持面向用户级别的行级数据访问控制，即特定用户只能访问授权过的行，隐藏未授权的行数据。此方案是实时领域Flink的解决方案，类似离线数仓Hive中Ranger Row-level Filter方案。源码地址: https://github.com/HamaWhiteGG/flink-sql-security一、基础知识1.1 行级权限行级权限即横向数据安全
文章目录1.Row定义2.常用方法2.1.构造函数2.2.getArity()2.3.getField(int pos)2.4.setField(int pos, Object value)2.5. Row of(Object... values)2.6. copy(Row row)2.7.project(Row row, int[] fields)2.8.Row join(Row first,
在本文中，我们将从零开始，教您如何构建第一个Apache Flink (以下简称Flink)应用程序。开发环境准备Flink 可以运行在 Linux, Max OS X, 或者是 Windows 上。为了开发 Flink 应用程序，在本地机器上需要有 Java 8.x 和 maven 环境。如果有 Java 8 环境，运行下面的命令会输出如下版本信息：$ java -versionjava ver
目录数据分为无界流和有界流事件驱动型官方定义特点传统事件驱动型应用和flink 流式事件驱动应用对比举例：欺诈检测描述实现实现（要求大额消费与前一个小额消费时间间隔小于1min, 大额消费与小额消费即使是连续的，但如果间隔大于1min，也不判定为欺诈行为）flink maven工程遇到的两个问题 数据分为无界流和有界流 Flink官网：数据可以分为“有界流”或者“无界流”来处理
目录一 注意二 map三 flatMap四 filter五 keyBy六 shuffle七 Connect和Union 八 简单滚动聚合算子九 reduce十 process十一&
Flink（一）概述一.概述1.Flink是什么2.Flink优势3.分层API二.Flink集群1.集群搭建2.三种部署模式3.Yarn结合部署模式3.1 前期准备3.2 Yarn-会话模式3.3 Yarn-单作业模式3.4 Yarn-应用模式三.Flink架构简介1.系统架构2.提交作业流程3.数据流图（StreamGraph）4.并行度5.算子链6.作业图和执行图7.任务（Tasks）和任
本文将会看到图算法和简单的单词统计之间的不同，并展示了如何使用DataSet API。完整的源码可以在Flink的源码仓库中的flink-examples-batch或flink-examples-streaming中找到。运行Flink程序你需要启动先启动一个Flink集群，最简单的方式是执行./bin/start-cluster.sh,这会启动一个包含一个JobManager和一个TaskMa
一、什么是Apache FlinkApache 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 能在所有常见集群环境中运行，并能以内存速度和任意规模进行计算。二、Flink 架构中的重要方面1、处理无界和有界数据任何类型的数据都可以形成一种事件流。信用卡交易、传感器测量、机器日志、网站或移动应用程序上的用户交互记录，所有这些数据都形成一种流。
大数据技术发展2012年以前，大多数企业的数据仓库主要还是构建在关系型数据库上，例如Oracle、Mysql等数据库之上。但是随着企业数据量的增长，关系型数据库已经无法支撑大规模数据集的存储和分析，这种情况在一线互联网公司尤为明显，也是当时急需要解决的问题。随着2012年Hadoop技术框架的成熟和稳定，一线互联网公司纷纷使用Hadoop技术栈来构建企业大数据分析平台，随后两年基于大数据的应用如雨
最近公司上了一个改造项目，本来想用SparkStreaming来解决，但是公司的另一个小伙伴说，上flink吧！
好！就这定了，于是开启了本系列的Flink学习之路。感谢尚硅谷的开放课程，在此表示最诚挚的敬意！感谢大佬！Flink简介Flink 项目的理念是：“Apache Flink 是为分布式、高性能、随时可用以及准确的流处理应用程序打造的开源流处理框架”。Apache Flink 是一个框架
【README】本文记录了flink对数据的转换操作，包括基本转换，map，flatMap，filter；滚动聚合（min minBy max maxBy sum）；规约聚合-reduce；分流；connect连接流；union合流；富函数；重分区；本文使用的flink为 1.14.4 版本；maven依赖如下： <dependency>
<groupId
