目录 TypesTransformationsDefining UDFs 本文API基于Flink 1.4def main(args: Array[String]) {
// 第一种会自动判断用本地还是远程。本地也可以用createLocalEnvironment()
val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnviron
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2024-03-22 17:33:24
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Flink 使用介绍相关文档目录Flink 使用介绍相关文档目录什么是CEPCEP的全称为Complex Event Processing，中文翻译为复杂事件处理。光看字面意思解释还是很难理解。究竟何为“复杂事件”？通常我们使用Flink处理数据流的时候，只是对每个到来的元素感兴趣，不关注元素之间的关系。即便是有也仅仅是使用有状态算子而已。现在有一种需求，我们需要关注并捕获一系列有特定规律的事件，
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2024-06-01 19:34:44
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FLink-17-Flink监控metricFlink监控metric1.自定义metric2.企业级metric套装：Prometheus+Grafana Flink监控metric在 flink 任务运行的过程中，用户通常想知道任务运行的一些基本指标，比如吞吐量、内存和 cpu 使 用情况、checkpoint 稳定性等等。而通过 flink metrics 这些指标都可以轻而易举地获取到，
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2023-10-16 22:10:20
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Flink 实时监听 MySQL 数据
随着数据驱动业务的深入，企业对实时数据处理的需求愈发迫切。Apache Flink 是一款强大的流处理框架，它可以处理来自多种数据源的数据，包括 MySQL 数据库。本博文将详细阐述如何使用 Flink 实时监听 MySQL 数据，从背景定位、参数解析、调试步骤到性能调优、最佳实践和生态扩展等内容，帮助大家理解这一过程的复杂性及解决方案。
## 背景定位
Flink CDC 监听 MySQL 数据是一项非常实用的技术，它可以帮助我们实时跟踪 MySQL 数据库中的数据变化。这篇文章将带你通过一系列的步骤，帮助你理解如何成功实现 Flink CDC 与 MySQL 的整合，整个过程包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南以及生态扩展等内容。
### 环境准备
在开始之前，我们需要准备好相应的环境。以下是 Flink CDC 和 MyS
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
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2024-05-06 20:17:54
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# Apache Flink 数据汇总到 MySQL
Apache Flink 是一个流式计算框架，通过将数据流式地进行处理和分析，可以实现数据的实时计算和数据流处理。而 MySQL 则是一个流行的关系型数据库管理系统，用于存储和管理数据。在实际应用中，我们可能需要将经过 Flink 处理后的数据汇总到 MySQL 中，以便进一步的分析和查询。
## Flink 连接 MySQL
要将 Fl
原创
2024-05-15 04:52:49
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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
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2024-03-29 08:17:33
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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
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2024-05-31 20:14:20
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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
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2024-08-14 00:32:19
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作者：吴云涛本文描述了如何使用腾讯云大数据组件来完成实时监控系统的设计和实现，通过实时采集并分析云服务器（CVM）及其 App 应用的 CPU和内存等资源消耗数据，以短信、电话、微信消息等方式实时反馈监控告警信息，高效地保障系统稳健运行。运用云化的 Kafka、Flink、ES 等组件，大大减少了开发运维人员的投入。一、解决方案描述（一）概述本方案结合腾讯云 CKafka、流计算 Oceanus
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2024-03-15 16:18:54
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前言之前的文章中已经屡次提到过Flink的事件时间(event time)、水印(watermark)、乱序(out-of-order)、迟到数据(late element)这些概念，虽然它们都非常基础，但笔者还没有对它们做过像样的介绍，感觉不太合适。正好今天脑子比较累，又是Friday night，不适合写复杂的东西，就来谈谈简单的吧。(来源：简书 作者：LittleMagic)事件时间与水印所
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2024-04-25 15:46:08
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写入动态分区INSERT { INTO | OVERWRITE } TABLE tablename1 select_statement1 FROM from_statement;对分区表的全面支持，使得用户在读取数据时能够受益于分区剪枝，减少了需要扫描的数据量，从而大幅提升了这些操作的性能。■&nb
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2024-07-31 17:44:29
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【漏洞修复】修复 Apache Flink Web Dashboard 未授权访问致远程命令执行漏洞介绍攻击者通过Flink Web Dashboard上传含有恶意代码的jar包进行攻击，中招会使服务器占满CPU沦为挖矿机，非常猖獗通过反编译得到的恶意代码：package com.example;
import java.io.IOException;
public class Main {
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2024-04-24 05:55:40
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flink反压（backpressure），简单来说就是当接收方的接收速率低于发送方的发送速率，这时如果不做处理就会导致接收方的数据积压越来越多直到内存溢出，所以此时需要一个机制来根据接收方的状态反过来限制发送方的发送速率，来达到一个两者速率匹配的状态。TCP-based 反压在flink1.5之前的版本，使用的是TCP-based 的反压机制，不过这种机制缺点明显。（1）在一个 TaskMana
# Flink 监听 MySQL 的完整指南
Apache Flink 是一个强大的流处理框架，广泛应用于实时数据处理。今天，我们将讲解如何利用 Flink 监听 MySQL 数据库的变化。这个过程分为几个步骤，我们将逐步深入，每一步都提供清晰的代码示例和解释。
## 流程概述
在开始之前，让我们先看一下整个流程的步骤。以下是实现 Flink 监听 MySQL 的主要步骤：
| 步骤 |
原创
2024-08-17 07:40:22
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# 使用 Apache Flink 监听 MySQL 数据库的完整教程
在大数据时代，实时数据处理变得极其重要，而 Apache Flink 是一个强大的开源流处理框架，可以帮助我们实现这一目标。本篇文章将带领你一步步了解如何使用 Flink 监听 MySQL 数据库中的数据变化。在实现的过程中，我们将通过表格、旅行图和序列图来帮助你理解整个流程。
## 流程概述
下面是使用 Flink 监
# Flink 监听 MongoDB 的小知识
Apache Flink 是一个流式处理框架，广泛应用于实时数据处理和分析中。而 MongoDB 是一个流行的 NoSQL 数据库，具有很高的灵活性和可伸缩性。将 Flink 与 MongoDB 集成，可以实现对实时数据流的处理与分析，下面就来探讨一下如何在 Flink 中监听 MongoDB 的数据更改。
## 1. 准备工作
首先，你需要安
原创
2024-10-25 06:59:44
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到目前为止，您已经了解了流处理如何解决传统批处理的局限性，以及它如何支持新的应用程序和体系结构。您已经熟悉了开源的流处理空间的演变，并对Flink流应用程序有了简单的了解。在这一章，你将进入流世界中，并得到本书本书剩下部分所必要的基础知识。这一章仍然与Flink无关。它的目标是介绍流处理的基本概念并讨论流处理框架的需求。我们希望在阅读本章之后，您能够更好地理解流应用程序需求，并能够评估现代流处理系
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2024-04-03 06:59:57
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一、Apache Flink 的定义、架构及原理Apache Flink 是一个分布式大数据处理引擎，可对有限数据流和无限数据流进行有状态或无状态的计算，能够部署在各种集群环境，对各种规模大小的数据进行快速计算。1.Flink 优势现有的开源计算方案中，会把流处理和批处理作为两种不同的应用类型处理：流处理一般需要低延迟（ms）、Exactly-Once保证（确保数据只消费一次），批处理需要支持高吞
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2024-03-12 04:57:23
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