时间语义flink明确支持以下三种时间语义，如果想要使用事件时间，需要额外给flink提供一个时间戳提取器和Watermark生成器，flink使用它们来跟踪事件时间的进度事件时间：事件产生时间，数据中的记录的时间摄取时间：flink读取事件时的时间处理时间：具体算子处理事件的时间Watermarkswatermarks的作用是定义何时停止等待较早的时间（乱序的事件流）windowswindows
文章目录Flink 支持的数据类型类型提示（Type Hints） Flink 支持的数据类型简单来说，对于常见的 Java 和 Scala 数据类型，Flink 都是支持的。Flink 在内部，Flink对支持不同的类型进行了划分，这些类型可以在 Types 工具类中找到： （1）基本类型 所有 Java 基本类型及其包装类，再加上 Void、String、Date、BigDecimal 和
# 如何将MySQL转化为Flink SQL
## 1. 概述
本文将介绍如何将MySQL数据库转化为Flink SQL的过程。Flink是一个开源的流式计算框架，支持实时流处理和批处理。它提供了强大的SQL API，可以方便地对数据进行处理和分析。在将MySQL转化为Flink SQL之前，我们需要确保已经正确安装和配置了Flink环境，并且拥有MySQL数据库的访问权限。
## 2. 流
原创
2023-10-22 15:26:57
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一、Flink时间语义 在
Flink
的流式处理中，会涉及到时间的不同概念，如下图所示： Event Time：是事件创建的时间。它通常由事件中的时间戳描述，例如采集的日志数据 中，每一条日志都会记录自己的生成时间， Flink
通过时间戳分配器访问事 &nb
# Spark Row 转化为 Avro
Apache Spark 是一个开源的大数据处理框架，提供了丰富的API和工具，用于分布式计算和数据处理。Avro 是一种数据序列化系统，用于高效地存储和传输大规模数据。本文将介绍如何使用 Spark 将 Row 对象转化为 Avro 格式，并提供示例代码和详细说明。
## 什么是 Spark Row？
在 Spark 中，Row 是一个通用的数据结
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
本文整理自字节跳动基础架构周伊莎的演讲内容。Flink SQL 作为实时数仓建设中重要的工具，能够帮助用户快速开发流式任务，支持实时数据处理的场景和需求，本文将分享 SQL 作业迭代中状态的保持——状态迁移相关的现状、问题解决及未来规划。
作者｜字节跳动基础架构工程师-周伊莎背 景Flink SQL 作为实时数仓建设中重要的工具，能够帮助用户快速开发流式任务，支持实时数据处理的场景和需
Oracle SQL Developer是Oracle官方出品的数据库管理工具。今天具体操作一波。 首先将要移植的mysql.sql文件还原到电脑的MySQL数据库中。并确保电脑中有Oracle数据库。然后就可以开始操作了。 下载Oracle SQL Developer。网上资源到处都是。第一步，点击sqldeveloper.exe，让程序跑起来。 第二步，建立Oracle连接，移植数据库接受。按
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2023-08-07 21:58:29
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主轴和纵轴对于线性布局，有主轴和纵轴之分，如果布局是沿水平方向，那么主轴是指水平方向，纵轴为垂直方向；如果布局沿垂直方向，那么主轴就是指垂直方向，纵轴为水平方向。在线性布局中，有两个定义对齐方式的枚举类MainAxisAlignment和CrossAxisAlignment,分别代表主轴对齐和纵轴对齐。RowRow可以在水平方向排列其子widget。定义如下： Row({
...
T
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2023-09-16 15:38:32
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1. 问题描述原sql：select a.user_id, a.其他字段, b.其他字段
from temp.user_log as a
left join user_info as b
on a.user_id = b.user_idflink sql on hive，使用了left join去关联字典表，由于字典表中某一个值对应的左边记录表中的数据条数非常非常多，是其他字典值的数十倍
1.Flink中exactly once实现原理分析 生产者从kafka拉取数据以及消费者往kafka写数据都需要保证exactly once。目前flink中支持exactly once的source不多，有kafka source；能实现exactly once的sink也不多，如kafka sink、streamingFileSink，其都要开启checkpoint才能实现exactly
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2023-08-29 18:44:00
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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
String initialValues = "INSERT INTO kafka\n" + "SELECT CAST(price AS DECIMAL(10, 2)), currency, " + " CAST(d AS DATE), CAST(t AS TIME(0)), CAST(ts AS TIMESTAMP(3))
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2021-12-31 09:27:11
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Hive Apache Hive 作为一个基于 Hadoop 的数据仓库基础框架，可以说已经成为了进行海量数 据分析的核心组件。Hive 支持类 SQL 的查询语言，可以用来方便对数据进行处理和统计分析， 而且基于 HDFS 的数据存储有非常好的可扩展性，是存储分析超大量数据集的唯一选择。Hive 的主要缺点在于查询的延迟很高，几乎成了离线分析的代言人。而 Flink 的特点就是实时性强， 所以
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2023-07-17 22:25:51
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本文来自社区String initialValues = "INSERT INTO kafka\n" + "SELECT CAST(price AS DE
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2022-01-07 14:35:27
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什么是CEPCEP(Complex Event Processing)，复杂事件处理，一个或多个由简单事件构成的事件流通过一定的规则匹配，然后输出用户想得到的数据，满足规则的复杂事件。Flink CEP简介Flink CEP是在flink中实现的复杂事件处理库，也就是说搭配Flink实时处理的能力，FLink CEP能够在流处理的场景去做一些实时的复杂事件匹配，特点是能够作用于一个无限的数据流上，
FlinkSql 传统数据库/批处理场景下数据集是有限的，天然避免了流计算面临的两大问题：1. 流计算中两条流数据的输入可能存在时间差，如何能保证在时间不一致情况下Join的准确性。2. 流计算中数据是无限的，历史数据不能一直被保存，否则会带来极大内存、磁盘压力，如何做取舍。针对第一个问题，Flink采用了retract操作，对于没有Join到的数据会先下发Null，后续等J
上一篇我们介绍了Flink CEP的API，这一篇我们将以结合一个案例来练习使用CEP的API编写应用程序，以强化对API的理解。所选取的案例是对网络遭受的潜在攻击进行检测并给出告警。当下互联网安全形势仍然严峻，网络攻击屡见不鲜且花样众多，这里我们以DDOS（分布式拒绝服务攻击）产生的流入流量来作为遭受攻击的判断依据。假定一家云服务提供商，有多个跨地区的数据中心，每个数据中心会定时向监控中心上报其
.Apache Flink提供了两种顶层的关系型API，分别为Table API和SQL，Flink通过Table API&SQL实现了批流统一。其中Table API是用于Scala和Java的语言集成查询API，它允许以非常直观的方式组合关系运算符（例如select，where和join）的查询。Flink SQL基于Apache Calcite 实现了标准的SQL，用户可以使用标准的
Flink 1.10.0 于近期刚发布，释放了许多令人激动的新特性。尤其是 Flink SQL 模块，发展速度非常快，因此本文特意从实践的角度出发，带领大家一起探索使用 Flink SQL 如何快速构建流式应用。本文将基于 Kafka, MySQL, Elasticsearch, Kibana，使用 Flink SQL 构建一个电商用户行为的实时分析应用。本文所有的实战演练都将在 Flink SQ
