从WordCount开始类似于学习任何变成语言的Hello World一样,大数据框架的Demo通常从Word Count开始,看一看Flink 是怎么做Word Count的吧~//DataStrem Api Word Count
import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.fli
Sink Flink 没有类似于 spark 中 foreach 方法，让用户进行迭代的操作。虽有对外的输出操
原创
2022-11-11 10:20:23
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1.定义在Flink中，DataStream是一个分布式数据集，表示无限流或有限流的数据流。DataStream可以由一个或多个数据源创建，数据源可以是文件、集合、Kafka主题等。DataStream提供了一组API方法，可以对数据流进行转换、过滤、聚合等操作，并将结果发送到Sink（例如文件、Kafka主题、数据库等）中。2.使用示例在Flink中，DataStream也可以用于处理无限流数据
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2023-09-08 23:45:20
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CoProcessFunction 简介对于连接流ConnectedStreams的处理操作，需要分别定义对两条流的处理转换，因此接口中就会有两个相同的方法需要实现，用数字“1”“2”区分，在两条流中的数据到来时分别调用。我们把这种接口叫作“协同处理函数”（co-process function）。与CoMapFunction类似，如果是调用.flatMap()就需要传入一个CoFlatMapFu
网络流控网络流控的作用如上是一张网络流控的图，Producer的吞吐率是2MB/s，Consumer是1MB/s，此时在网络通信时Producer的速度是比Consumer要快的，有1MB/s的速度差。假定两端都有一个Buffer，Producer端有一个发送用的Send Buffer，Consumer端有一个接收用的Receive Buffer，在网络端的吞吐率是2MB/s，5s后Receive
https://shimo.im/docs/kwqGkrTGPCDP8VcR/read https://www.bilibili.com/video/BV124411P7V9?from=search&seid=7160369370774006313 视频和笔记配合食用更佳。 ...
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2021-07-25 11:50:00
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背景说明线上业务反应使用 Flink 消费上游 kafka topic 里的轨迹数据出现 backpressure，数据积压严重。单次 bulk 的写入量为：3000/50mb/30s，并行度为 48。针对该问题，为了避免影响线上业务申请了一个与线上集群配置相同的 ES 集群。本着复现问题进行优化就能解决的思路进行调优测试。测试环境Elasticsearch 2.3.3Flink 1.6.3fli
1.Flink如何保证Exactly-Once使用checkpoint检查点，其实就是 所有任务的状态，在某个时间点的一份快照；这个时间点，应该是所有任务都恰好处理完一个相同 的输入数据的时候。checkpoint的步骤：flink应用在启动的时候，flink的JobManager创建CheckpointCoordinatorCheckpointCoordinator(检查点协调器) 周期性的向该
我们都知道Flink在流式处理上性能强大，且很好地支持ExactlyOnce语义；且这也是Flink核心的技术点，所以成为面试官喜欢追问的一个话题：Flink恰巧语义一次消费，怎么保证？ 在这个思维导图进行了详细的描述及说明。欢迎阅读及下载超全干货--Flink思维导图，花了3周左右编写、校对上述思维导图中也进行了详细地描述：Flink_思维导图（干货）.xm
flink 的对外输出操作都要利用 Sink 完成，常用的 Sink 有 kafka、 redis、elasticsearch、jdbc等。 1、首先引入对应的 connector 依赖 2、创建类实现在 sink 中的方法 3、最后 addSink ...
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2021-09-13 10:16:00
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文章目录Elasticsearch Sink 官方案例Elasticsearch Sinks 和容错处理失败的 Elasticsearch 请求配置内部批量处理器提供一个自定义 RichSinkFunction的es sink案例代码地址 此连接器提供可以向 Elasticsearch 索引请求文档操作的 sinks。 要使用此连接器，请根据 Elasticsearch 的安装版本将以下依赖之一
目录1. 基于控制台和文件的Sink2. 自定义Sink3. Scala代码演示1. 基于控制台和文件的SinkAPI：ds.print 直接输出到控制台ds.printToErr() 直接输出到控制台,用红色ds.writeAsText("本地/HDFS的path",WriteMode.OVERWRITE).setParallelism(1)注意：在输出到path的时候,可以在前面设置并行度当并
查看Flink 1.9.0版本的官方文档 可以看到连接里面是没有Redis，不过Bahir中有
原创
2021-10-27 15:59:40
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在使用Flink处理实时数据流时，经常需要和外部系统进行交互。例如，在构建实时数据仓库的时候，通常需要将消息和外部维表进行关联，以获得额外的维度数据。由于外部系统的响应时间和网络延迟可能会很高，如果采用同步调用的方式，那么外部调用的高延迟势必会影响到系统的吞吐量，进而成为系统的瓶颈。这种情况下，我们需要采用异步调用的方式。异步调用相比于同步调
## 实现Flink HDFS Sink
### 概述
在Flink中，将数据写入HDFS是非常常见的操作，可以通过Flink提供的HDFS Sink实现。HDFS Sink可以将Flink流处理应用程序的输出数据写入到HDFS中，实现数据持久化。
### 实现步骤
下面是实现Flink HDFS Sink的步骤以及对应的代码示例：
| 步骤 | 操作
## 实现 Flink MySQL Sink 的步骤
### 1. 引言
在使用 Flink 进行实时数据处理的过程中，我们通常需要将处理结果存储到外部系统中，如 MySQL 数据库。本文将介绍如何在 Flink 中实现一个 MySQL Sink。
### 2. 整体流程
下面的表格展示了实现 Flink MySQL Sink 的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
原创
2023-08-14 11:39:55
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## 了解 Flink Sink RedisTemplate
Apache Flink 是一个用于大规模流处理的开源框架，它支持实时处理和批处理。Flink 提供了各种内置的 Sink，用于将处理后的数据写入不同的数据存储系统。其中，Sink RedisTemplate 是用于将数据写入 Redis 的 Sink。
### Sink RedisTemplate 的作用
Sink RedisT
## 实现 Flink Sink 到 MySQL 的流程
### 1. 准备工作
在开始之前，你需要确保已经完成以下准备工作：
1. 安装 Flink：你可以从 Flink 官方网站下载并安装 Flink。
2. 安装 MySQL：确保已经在你的机器上安装了 MySQL 数据库，并且可以通过连接字符串连接到数据库。
### 2. 导入依赖
在你的项目中，你需要导入以下 Flink 和 MyS
原创
2023-08-10 12:14:48
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文章目录背景篇-关于 sql定义篇-sql source、sink实战篇-sql source、sink 的用法原理剖析篇-sql source、sink 是怎么跑起来的connector 怎样映射到具体算子？format 怎样映射到具体 serde？其他配置属性怎么加载？ 本文从以下五个小节介绍 flink sql source\sink\format 的概念、原理。 背景篇-关于 sql关
## Flink MongoDB Sink实现流程
### 1. 整体流程
使用Flink实现将数据写入MongoDB的流程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建Flink环境 |
| 2 | 定义数据源 |
| 3 | 定义MongoDB Sink |
| 4 | 将数据源与MongoDB Sink连接 |
| 5 | 启动Flin
原创
2023-10-23 05:48:17
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