文章目录一、DataStream的三种流处理Api1.1 DataSource1.2 Transformation1.3 Sink二、DataSet的常用Api2.1 DataSource2.2 Transformation2.3 Sink Flink主要用来处理数据流，所以从抽象上来看就是对数据流的处理，正如前面大数据开发-Flink-体系结构 && 运行架构提到写Flink程
前言Flink 1.9 版本开源了很多 Blink 方面的功能，尤其是在 SQL 方面，这使得我们在开发 Flink 实时任务变得更加方便。目前 Blink SQL 支持了 Create Table 功能，以及维表的功能。我们的实时任务整体流程为，读取Kafka的数据，然后去关联 HBase 维表的数据，最后在输出到 Kafka 中，虽然整体流程跑通，但是其中也遇到了很多坑，这里记录一下，和大家一
支付宽表支付宽表的目的，最主要的原因是支付表没有到订单明细，支付金额没有细分到商品上， 没有办法统计商品级的支付状况。 所以本次宽表的核心就是要把支付表的信息与订单明细关联上。解决方案有两个一个是把订单明细表（或者宽表）输出到 Hbase 上，在支付宽表计算时查询 hbase， 这相当于把订单明细作为一种维度进行管理。一个是用流的方式接收订单明细，然后用双流 join 方式进行合并。因为订单与支付
需要异步I / O操作先决条件异步I / O API超时处理结果顺序活动时间容错保证实施技巧警告本页介绍了Flink API与外部数据存储的异步I / O的使用。对于不熟悉异步或事件驱动编程的用户，有关Futures和事件驱动编程可能是有用的准备。注：有关异步I / O实用程序的设计和实现的详细信息，请参阅提议和设计文档 FLIP-12：异步I / O设计和实现。需要异步I / O操作当
不去记录，有些事情都好像没有发生过。示例作用 1.示例提供了docker命令启动，可以查看控制台的各项指标。 2.可以参考docker编排脚本，自己开发基于docker的交付软件 3.参考此项目的上一级项目flink-playground的data-generator项目，获得使用kafka模拟持续数据流入的示例 4.学习docker操作命令 编码值得借鉴的点： 1.SpendReportTest
文章目录DWD层流量域未经加工的事务事实表(※)流量域独立访客事务事实表流量域用户跳出事务事实表Join方式介绍(附)交易域加购事务事实表交易域订单预处理表(※)交易域下单事务事实表交易域取消订单事务事实表交易域支付成功事务事实表交易域退单事务事实表交易域退款成功事务事实表工具域优惠券领取事务事实表工具域优惠券使用（下单）事务事实表工具域优惠券使用（支付）事务事实表互动域收藏商品事务事实表互动域
背景Flink SQL 是 Flink 实时计算为简化计算模型，降低用户使用实时计算门槛而设计的一套符合标准 SQL 语义的开发语言。自 2015 年开始，阿里巴巴开始调研开源流计算引擎，最终决定基于 Flink 打造新一代计算引擎，针对 Flink 存在的不足进行优化和改进，并且在 2019 年初将最终代码开源，也就是我们熟知的 Blink。Blink 在原来的 Flink 基础上最显著的一个贡
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2023-08-08 11:09:54
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表定义动态表(dynamic table)：动态表是流的另一种表达方式，动态表作为一个逻辑的抽象概念，使我们更容易理解flink中将streaming发展到table这个层次的设计，本质都是对无边界、持续变更数据的表示形式，所以动态表与流之间可以相互转换。版本表(dynamic table)：动态表之上的定义，版本是一个拥有主键和时间属性的动态表(建表语句必需包含PRIMARY KEY和WATER
作者 | Fabian Hueske and Vasiliki Kalavri目录一、系统架构 1.Flink架构组件 2.应用部署 3.任务执行 4.高可用配置
Flink实时数仓项目—DWD层设计与实现前言一、功能四：支付宽表1.需求描述2.实现思路2.1 思路一2.2 思路二2.3 思路选择3.代码实现3.1 创建支付实体类3.2 创建支付宽表实体类3.3 主程序 前言前面完成了三个功能，最后一个功能是支付宽表，与订单宽表有类似的地方。一、功能四：支付宽表1.需求描述业务数据库中的支付表的粒度是一整条订单，但是这里的需求中有计算某商品的支付情况，因此
EventTime： 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件时间戳。例如：点击网站上的某个链接的时间 env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime) IngestionTime： 某个Flink节点的source opera
介绍：基于Flink实现的商品实时推荐系统。flink统计商品热度，放入redis缓存，分析日志信息，将画像标签和实时记录放入Hbase。在用户发起推荐请求后，根据用户画像重排序热度榜，并结合协同过滤和标签两个推荐模块为新生成的榜单的每一个产品添加关联产品，最后返回新的用户列表。1. 系统架构 v2.01.1 系统架构 v2.01.2模块说明a.在日志数据模块(flink-2-hbase)中,又主
一、ElasticSearchSink介绍在使用Flink进行数据的处理的时候，一个必要步骤就是需要将计算的结果进行存储或导出，Flink中这个过程称为Sink，官方我们提供了常用的几种Sink Connector，例如:Apache Kafka ElasticsearchElasticsearch 2xHadoop FileSystem…这篇就选取其中一个常用的ElasticsearchSink
背景:数据量激增传统的时代，不同的业务场景都有大量的业务数据产生，对于这些不断产生的数据应该如何进行有效地处理，成为当下大多数公司所面临的问题。 但随着数据的不断增长，新技术的不断发展，人们逐渐意识到对实时数据处理的重要性，企业需要能够同时支持高吞吐、低延迟、高性能的流处理技术来处理日益增长的数据。 相对于传统的数据处理模式，流式数据处理则有着更高的处理效率和成本控制。Apac
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2023-11-03 19:19:23
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Flink 的基本架构图 从整体的架构图中可以看到，对于完整的Flink来说，可以分为Flink Client客户端，JobManager 和 TaskManager三个部分。而个组件之间的通信时通过Akka Framework来完成的。Flink Client 客户端Flink客户端负责体提交 / 取消 / 更新任务到JobManager，而JobManager会对状态以及统计数据进行反馈。//
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2023-06-15 18:36:28
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在实时流计算的江湖里，Flink 大有一统江湖的味道，其正处于如日中天的高光时刻。溯古论今，Flink 起源于德国柏林大学2010年的一个研究项目，2014年到 Apache 舞台露了个脸，2019年被阿里巴巴收购后开始走上人生巅峰，收获一众粉丝，名气越来越大，在实时流计算的地位越来越高，截止本文写作时间，最新版本为1.14.4，功能越来越多，操作越来越简单，生态越来越多样化。九层楼台，起于垒土，
如今的推荐系统，对于实时性的要求越来越高，实时推荐的流程大致可以概括为：推荐系统对于用户的请求产生推荐，用户对推荐结果作出反馈 (购买/点击/离开等等)，推荐系统再根据用户反馈作出新的推荐。这个过程中有两个值得关注的地方：这可被视为是一个推荐系统和用户不断交互、互相影响的过程。推荐系统需要对用户反馈作出快速及时的响应。这两点本篇分别通过强化学习和 Flink 来实现，而在此之前先了解一些背景概念。
Flink流处理API运行环境EnvironmentgetExecutionEnvironment创建一个执行环境，表示当前执行程序的上下文。 如果程序是独立调用的，则此方法返回本地执行环境；如果从命令行客户端调用程序以提交到集群，则此方法返回此集群的执行环境，也就是说，getExecutionEnvironment 会根据查询运行的方式决定返回什么样的运行环境，是最常用的一种创建执行环境的方式。
实时计算Flink三种实时计算框架storm、spark streaming和flink的对比storm延迟低但吞吐量小spark streaming吞吐量大，但延迟高flink是一种兼具低延迟和高吞吐量特点的流计算技术，还是一套框架中能同时支持批处理和流处理的 一个计算平台Flink流处理特性高吞吐、低延迟、高性能支持带有事件时间的窗口（Window）操作支持有状态计算的Exactly-once
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2023-08-29 20:27:45
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整理：陈政羽（Flink 社区志愿者） Flink 1.11 引入了 Flink SQL CDC，CDC 能给我们数据和业务间能带来什么变化？本文由 Apache Flink PMC，阿里巴巴技术专家伍翀 (云邪）分享，内容将从传统的数据同步方案，基于 Flink CDC 同步的解决方案以及更多的应用场景和 CDC 未来开发规划等方面进行介绍和演示。传统数据同步方案基于 Flink SQ
