要说当代大数据最火最热的计算框架，那非Flink莫属了，当前如果你要从事大数据开发工作，Spark、Flink主流大数据计算框架，是每个大数据程序员必备的技能，可以说你不会Spark、Flink几乎是寸步难行，重要性就如同java开发中的Spring全家桶套餐。Flink中有两个概念，很可能会被你忽略，Flink Broadcast和Accumulators的区别。而且面试官也会经常问，以此来评估
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2024-08-14 23:40:54
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Background在使用flink处理数据的时候，需要从mysql获取基础的配置信息去解析收到的数据；第一种方案使用缓存，程序启动时从mysql读取配置信息加载到缓存，后面定时更新缓存，解析数据时从缓存中获取配置信息，但这种方法存在很多问题，首先会增加数据库的负载，同时缓存更新及时性不佳；第二种方案使用flink-cdc加广播流，通过mysql日志文件获取数据，减少对数据库的负载，提高数据的一致
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2024-04-16 18:58:43
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DataSet API 编程示范package com.dtwave.flink.example
import org.apache.flink.api.common.functions._
import org.apache.flink.api.common.operators.Order
import org.apache.flink.api.common.operators.base.Jo
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2024-10-18 09:22:30
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Flink中广播状态假设存在这样一种场景，一个是用户行为数据，一个是规则数据，要求通过规则去匹配用户行为找到符合规则的用户，并且规则是可以实时变更的，在用户行为匹配中也能根据规则的实时变更作出相应的调整。这个时候就可以使用广播状态，将用户行为数据看做是一个流userActionStream，规则数据也看做是一个流ruleStream，将ruleStream流中数据下发到userActionStre
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2024-02-20 08:24:13
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1- 简介在开发过程中，如果遇到需要下发/广播配置、规则等低吞吐事件流到下游所有 task 时，就可以使用 Broadcast State。Broadcast State 是 Flink 1.5 引入的特性。 下游的 task 接收这些配置、规则并保存为 BroadcastState, 将这些配置应用到另一个数据流的计算中 。场景例子:1)动态更新计算规则: 如事件流需要根据最新的规则进行计算，则
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2024-02-22 01:01:38
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# Java流初始化
Java中的流（Stream）是处理输入输出操作的一种方式，它提供了一种高效、方便的方法来读取和写入数据。在Java中，流分为输入流和输出流两种类型，用于处理从外部设备读取数据或向外部设备写入数据。本文将介绍Java流的初始化方法，并提供一些代码示例来帮助读者理解。
## 流的基本概念
在进入流的初始化方法之前，我们先来了解一下流的基本概念。
- 输入流（Input
原创
2024-01-01 05:58:50
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1 Apache Flink 中广播状态的实用指南自版本 Flink 1.5.0 以来，Apache Flink 提供了一种新的状态类型，称为广播状态（Broadcast State）。在本文中，将解释什么是广播状态，并通过示例演示如何将广播状态应用在评估基于事件流的动态模式的应用程序，并指导大家学习广播状态的处理步骤和相关源码，以便在今后的实践中能实现此类的应用。2 什么是广播状态假设电子商务类
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2024-03-19 11:32:40
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之前半年时间，来到项目的时候，已经有一些东西，大致就是IIS+MYSQL+PHP.所以接着做，修修补补，Android/iOS与服务器数据库交换用PHP, Web那边则是JS+PHP，也没有前后端之分。本身并不是计算机方向的，所以也没有对这个框架做改动。可能本身没有用PHP的一些框架，总觉得写起来不是很爽快。 接下来的项目开始略有变化，因为我先开始做的一块，并不是直接做到C，而是后面可能
文章目录Flink API - 富函数Flink API - Source从集合读取数据从文件读取从 socket 读取从 kafka 读取consumer source Flink API - 富函数我们经常会有这样的需求：在函数处理数据之前，需要做一些初始化的工作；或者需要在处理数据时可以获得函数执行上下文的一些信息；以及在处理完数据时做一些清理工作。而 DataStream API 就提供
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2024-04-03 13:39:22
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上一篇Flink的状态管理中，我们提到了Operator state，本文介绍的广播状态（Broadcast State）是 Apache Flink 中支持的第三种类型的operator state。Broadcast State使得 Flink 用户能够以容错、一致、可扩缩容地将来自广播的低吞吐的事件流数据存储下来，被广播到某个 operator 的所有并发实例中，然后与另一条流数据连接进
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2024-01-10 19:40:46
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目录一、Flink中的状态1）键控状态（Keyed State）1、控件状态特点2、键控状态类型3、状态有效期 (TTL)1）过期数据的清理2）全量快照时进行清理3）增量数据清理4）在 RocksDB 压缩时清理4、键控状态的使用2）算子状态（Operatior State）1、算子状态特点2、算子状态类型3）广播状态 (Broadcast State)二、状态后端（State Backends）
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2024-02-17 13:05:10
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概要往往我们在做flink任务计算的时候，需要动态的匹配规则，但是我们又不能每次修改都去重新部署服务，所以我们这里需要借助于flink的动态广播状态机制，来实时的处理我们的规则变化 Working with State描述了运算符状态，该状态在恢复时均匀分布于运算符的并行任务之间，或unioned，使用整个状态初始化恢复的并行任务。描述Flink支持的第三种操作符状态是广播状态（Broadcast
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2023-11-06 19:37:43
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最近在做项目的时候，涉及到这样的一个场景，就是要把一个比较小并且不会经常改动的表作为维表，和实时流进行匹配。这张表是MySQL中的一个表，我的第一反应就是读取这张表进行广播。 文章目录不优雅的广播流使用使用广播流造成的写入检查点失败优雅使用广播流 不优雅的广播流使用简要代码如下：val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
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2024-04-03 19:25:16
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前言 继上一篇，我们介绍了广播变量后，本篇将以某报警规则为例进一步说明广播变量的使用。 具体场景如下： 1、数据源有两种消息：Route Msg和Alarm Msg 2、 Route Msg中有两个关键字段：resultType和resultMark，其中resultType需要和每条报警规则对应，resultMark标志该条消息是有效或者无效。 3、 Alarm Msg根据报警规则验证
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2024-02-21 14:15:10
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1、广播状态 (Broadcast State)广播状态是一种特殊的算子状态，支持将一个流中的元素需要广播到所有下游任务的使用情形，广播状态用于保持所有子任务状态相同。2、广播状态和其他算子状态的区别：它具有 map 格式，它仅在一些特殊的算子中可用，这些算子的输入为一个广播数据流和非广播数据流，这类算子可以拥有不同命名的多个广播状态 。3、广播状态 API案例：存在一个序列，序列中的元素是具有不
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2024-08-02 18:00:38
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Distributed Cache为我们提供了一种扩展数据的方案，但有些时个并不能满足需求，如我们有一个MySql表中存储了部分一些字典数据，并且它可能随时更新，这时我们需要动态感知其变化（近实时）来对数据进行计算。这时可以使用一个通用的做法：将小"表"广播出去。以下是我们运行类all.in.one.c06.Chapter06时，WebUI给出的图：其主要的实现逻辑在someDataStream
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2024-04-01 14:03:45
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目录一、基本概念1、什么是状态2、状态的分类3、什么情况下需要保存状态3、为什么要广播状态3、广播状态的应用场景二、广播状态的设计实践1、数据分流2、补全用户信息3、评论过滤4、用户消费优惠券奖励机制三、广播状态的开发应用（1）数据分流开发实践参考Flink动态分流到kafka，hbase_阿飞不会飞丶的博客-CSDN博客_flink hbase phoenix（2）补全用户信息开发实践（已测试通
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2024-03-29 13:52:51
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文章目录一 自定义累加器实现奇数和偶数分别相加1.1 确定累加器的输入和输出1.2 实现累加系统提供的AccumulatorV2的类1.3 编写测试类二 自定义累加器实现统计总数，最大数、最小数平均数2.1 累加器输入输出分析2.2 编写累加器类2.3 测试三 广播变量四 总结 一 自定义累加器实现奇数和偶数分别相加需求描述：给定一个List集合，对list集合中的元素进行一次遍历统计出奇数和偶
flink3、转换算子（Transformation）（1）基本转换算子（2）聚合算子（Aggregation）（3）用户自定义函数（UDF）（4） 物理分区（Physical Partitioning）4、输出算子（Sink）（1）连接到外部系统（2）输出到文件（3）输出到 Kafka（4）输出到 MySQL（JDBC）（5）自定义 Sink 输出 3、转换算子（Transformation）
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2024-03-27 13:51:52
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Flink的广播变量1、Flink可以将数据广播到TaskManager上，数据存储到内存中，可以大量减少shuffle的操作；比如在数据join阶段，不可避免的就是大量的shuffle操作，我们可以把其中一个DataSet广播出去，加载到TaskManager的内存中，可以直接在内存中加载数据，这样就能避免大量的shuffle操作导致的集群性能下降。 2、广播变量创建后，可以被使用在集群任何一个
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2023-10-20 14:13:05
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