、作者 | Fabian Hueske and Vasiliki Kalavri全文共9435字，预计阅读时间60分钟。目录三、实现自定义数据源函数 1.可重置的数据源函数 2.数据源函数、时间戳及水位线四、实现自定义接收端函数 &nbs
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2024-07-24 12:52:19
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flink1.16.0hive-2.3.9hadoop2.7.7（本地安装）package cn.mrt.flink.connector;
import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings;
import org.apache.flink.table.api.SqlDialect;
import org.apache.flink.tab
原创
2023-03-30 15:52:01
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步骤列表本次实战经历以下步骤：创建应用；编码；构建；提交任务到Flink，验证功能；环境信息Flink：1.7；Flink所在机器的操作系统：CentOS Linux release 7.5.1804；开发环境JDK：1.8.0_181；开发环境Maven：3.5.0；应用功能简介SocketWindowWordCount.jar，实现的功能是从socket读取字符串，将其中的每个单词的数量统计出
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2024-05-16 13:14:58
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在之前的文章中，我们介绍了Flink的安装部署、基础概念，今天我们来一起学习Flink的核心之一DataStream API。01 分布式流处理基础上图中，我们将整个代码分为了三个部分，即分布式流处理的基本模型：SourceTransformationSink从而，我们可以给出Flink编程框架：// 1. 获取运行环境
final StreamExecutionEnvironment env =
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2024-03-01 15:13:50
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Flink技术架构Flink运行架构Flink流批一体的统一：Flink-1.9之前，流批是两套体系，流-DataStream、批-DataSet Flink-1.9之后，在Table&SQL层面实现流批统一，DataSet将会被废弃Flink应用的基本套路：（1）获取参数（可选）（2）初始化Stream执行环境（3）配置参数（4）读取外部数据（5）数据处理流程（6）将处理结果写入外部（7
目录本地模式(local)搭建下载flink安装包上传至虚拟机并解压配置环境变量启动flink并测试集群(standalone)模式搭建配置flink-conf.yaml和workers文件flink-conf.yaml文件workers文件masters文件分发集群启动flink集群启动jps查看进程测试集群!!!碰到的坑 本地模式(local)搭建下载flink安装包https://down
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2024-06-19 20:02:53
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1. 执行环境Flink 程序可以在各种上下文环境中运行：我们可以在本地 JVM 中执行程序，也可以提交 到远程集群上运行。不同的环境，代码的提交运行的过程会有所不同。这就要求我们在提交作业执行计算时，首先必须获取当前 Flink 的运行环境，从而建立起与 Flink 框架之间的联系。只有获取了环境 上下文信息，才能将具体的任务调度到不同的 TaskManager 执行。1. 1 创建执行环境创建
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2024-04-26 18:40:37
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1. flink组件作业管理器：jobmanager任务管理器:：taskManager资源管理器：ResourceManager分发器：Dispatcher1.1 JobManager JobManager 具有许多与协调 Flink 应用程序的分布式执行有关的职责：它决定何时调度下一个 ta
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2024-03-18 23:22:06
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Git对本地代码管理及提交一、 下载安装git下载地址 https://git-scm.com/downloads安装过程 直接安装即可二、 配置git1.在本地新建一个文件夹 2.在文件夹内右键选择Git Bas Here初始化名字和邮箱 这是去全局操，操作一次即可!初始化本地版本库 此时，工作空间下出现了.git文件三、 提交代码1添加文件 此时在此工作空间下新建一个txt，控制台输入 git
Git对本地代码管理及提交一、 下载安装git下载地址 https://git-scm.com/downloads安装过程 直接安装即可二、 配置git1.在本地新建一个文件夹 2.在文件夹内右键选择Git Bas Here初始化名字和邮箱 这是去全局操，操作一次即可!初始化本地版本库 此时，工作空间下出现了.git文件三、 提交代码1添加文件 此时在此工作空间下新建一个txt，控制台输入 git
Window & Time简介WindowFlink是一个天然支持无限流数据处理的分布式计算框架， 在 Flink 中 Window 可以将无限流切分成有限流，是处理有限流的核心组件，现在 Flink 中 Window 可以是时间驱动的（Time Window），也可以是数据驱动的（Count Window）。 无限数据集是指一种不断增长的本质上无限的数据集，而window是一种切割无限数
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2024-04-18 09:42:30
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文章目录一、事件驱动型应用什么是事件驱动型应用？事件驱动型应用的优势？Flink 如何支持事件驱动型应用？二、事件分析型应用什么是数据分析应用？流式分析应用的优势？Flink 如何支持数据分析类应用？三、数据管道应用什么是数据管道？数据管道的优势？Flink 如何支持数据管道应用？ Apache Flink 功能强大，支持开发和运行多种不同种类的应用程序。它的主要特性包括：流式/批量数据处理精密
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2024-02-20 20:56:53
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窗口在流处理应用中，数据是连续不断的，因此我们不可能等到所有数据都到了才开始处理。当然我们可以每来一个消息就处理一次，但是有时我们需要做一些聚合类的处理，例如：在过去的1分钟内有多少用户点击了我们的网页。在这种情况下，我们必须定义一个窗口，用来收集最近一分钟内的数据，并对这个窗口内的数据进行计算。Flink 认为 Batch 是 Streaming 的一个特例，所以 Flink 底层引
360集团2016JAVA研发工程师内推笔试题
360集团2016JAVA研发工程师内推笔试题 1.执行以下程序后的输出结果是（）public class Test {
public static void main(String[] args) {
StringBuffer a = new StringBuffer("A"
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2024-06-14 11:38:45
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1. 版本说明本文档内容基于 flink-1.13.x，其他版本的整理，2. Checkpoint2.1. 概述Checkpoint 使 Flink 的状态具有良好的容错性，通过 checkpoint 机制，Flink 可以对作业的状态和计算位置进行恢复。参考 Checkpointing 查看如何在 Flink 程序中开启和配置 checkpoint。2.2. Checkpoint存储当开启 ch
# 企业微信开发：如何在本地测试
在企业微信开发中，本地测试是确保应用功能正常、接口稳定的重要环节。本文将就如何在本地进行企业微信的测试提出一个详细的解决方案，包括必要的工具、基本的代码示例、以及使用流程的图示。
## 一、项目准备
### 1. 工具准备
在进行本地测试之前，需要准备以下工具：
- **Node.js**：用于运行JavaScript代码。
- **ngrok**：用于
因上篇文章的篇幅限制，仅仅讲到DataSet的转换，没有讲到如何在flink里执行job和task，这篇接着flink如何在本地执行的？
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2021-07-29 16:41:06
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BasicTypeInfo: 任意Java 基本类型（装箱的）或 String 类型。 BasicArrayTypeInfo: 任意Java基本类型数组（装箱的）或 String 数组。 WritableTypeInfo: 任意 Hadoop Writable 接口的实现类。 TupleTypeInfo: 任意的 Flink Tuple 类型(支持Tuple1 to Tuple25)。Flink
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2024-09-03 20:36:24
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调试Local模式下带状态的Flink任务Flink版本: 1.8.0Scala版本: 2.11Github地址：https://github.com/shirukai/flink-examples-debug-state.git在本地开发带状态的Flink任务时，经常会遇到这样的问题，需要验证状态是否生效？以及重启应用之后，状态里的数据能否从checkpoint的恢复？首先要明确的是，Flink
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2024-03-23 11:03:55
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RPC分布式系统离不开RPC远程调用，本文首先理一下什么是RPC。1.java本地方法调用假设你有一个Calculator，那么单体应用时，要调用Calculator的add方法来执行一个加运算，你可以方法中直接使用，因为在同一个地址空间，或者说在同一块内存，这个称为本地函数调用。java的本地方法调用中，每个方法会作为java虚拟机栈中的一个栈帧放入到java虚拟机栈中，方法调用的时候执行入栈操
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2024-06-13 19:37:05
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