一、背景说明在Flink中可以使用Window join或者Interval Join实现双流join，不过使用join只能实现内连接，如果要实现左右连接或者外连接，则可以通过connect算子来实现。现有订单数据及支付数据如下方说明，基于数据时间实现订单及支付数据的关联，超时或者缺失则由侧输出流输出//OrderLog.csv 订单数据，首列为订单id，付款成功则类型为pay（第二列），且生成支
整体的大致思路配置mqtt服务（MqttConfig.java）；用一实现类MqttConstumer实现FLink的RichParallelSourceFunction<String>通过flink的StreamExecutionEnvironment类的实例调用实例addSource（）将Mqtt发布的消息转化为flink需要的流数据；使用一个MsgCallback实现MqttCa
上篇博客中，说了一下转化、分组、聚合，此博客接着连接。连接分为下面:union : 将数据类型相同的流合并成一个流。connect: 将数据类型不同的流合并一个流cogroup: 将数据类型不同的流合并成一个流并写到缓存到窗口中。join: 将数据类型不同的流合并成一个流并写到缓存到窗口中，当窗口被触发之后，两边的数据进行笛卡尔积式的计算。interval join : 处理数据的逻辑基本和 jo
业务需求：根据id将两个流中的数据匹配在一起组合成新的流数据，默认两个流的最大延迟时间为60s 超过60s还未匹配成功，意味着当前只有一个流来临，则任务流信息异常，需要将数据侧流输出 思路：先将两个流keyBy()，再connect，然后调用CoProcessFunction函数，在里面处理流1和流2，再设置一个60s的定时器，如果60s内另一个流没来，则把达到的流侧输出直接上代码：// 流1 要
问题导读: 1.本文介绍了几种维表方案？ 2.各个方案有什么优缺点？ 3. broadcast如何实现实时更新维表案例？通过本文你能 get 到以下知识： 1、Flink 常见的一些维表关联的案例 2、常见的维表方案及每种方案适用场景，优缺点 3、案例：broadcast 实现维表或配置的实时更新一、案例分析维表服务在 Flink 中是一个经常遇到的业务场景，例如： 1、客户端上报的用户行为日志只
1、了解Kafka Connector在Kafka Connector连接器中提供Source数据源和Sink接收器类，在Flink 1.12版本中提供基于新的接口消费Kafka数据：KafkaSource。2、使用Kafka Connector连接器，添加Maven 依赖：<dependency>
<groupId>org.apache.flink</gro
目录一、基本概念1.流合并条件2.Flink 中支持 双流join 的算子二、Connect介绍1. Connect算子特点2.Connect算子和union算子区别3.广播连接流（BroadcastConnectedStreams）三、Connect开发实战1、connect连接流的map应用2、connect连接流的flatMap应用一、基本概念1.流合并条件Flink 中的两个流要实现 Jo
文章目录窗口联结的调用窗口联结实例 Flink 为这种场景专门提供了一个窗口联结（window join）算子，可以定义时间窗口，并将两条流中共享一个公共键（key）的数据放在窗口中进行配对处理。类似于SQL中的Join窗口联结的调用窗口联结在代码中的实现，首先需要调用 DataStream 的.join()方法来合并两条流，得到一个 JoinedStreams；接着通过.where()和.eq
前言在某些场景中，例如读取 compacted topic 或者输出（更新）聚合结果的时候，需要将 Kafka 消息记录的 key 当成主键处理，用来确定一条数据是应该作为插入、删除还是更新记录来处理。 为了实现该功能，社区为 Kafka 专门新增了一个 upsert connector（upsert-kafka），该 connector 扩展自现有的 Kafka connector，工作在 up
借用官网的一个例子：假设存在一个序列，序列中的元素是具有不同颜色与形状的图形，我们希望在序列里相同颜色的图形中寻找满足一定顺序模式的图形对（比如在红色的图形里，有一个长方形跟着一个三角形）。同时，我们希望寻找的模式也会随着时间而改变。在这个例子中，我们定义两个流，一个流包含图形（Item），具有颜色和形状两个属性。另一个流包含特定的规则（Rule），代表希望寻找的模式。Flink开发的时候，经常会
原创
2021-02-07 15:56:46
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流的联合虽然简单，不过受限于数据类型不能改变，灵活性大打折扣，所以实际应用较少出现。除了联合（union），Flink还提供了另外一种方便的合流操作——连接（connect）。顾名思义，这种操作就是直接把两条流像接线一样对接起来1、连接流（ConnectedStreams）为了处理更加灵活，连接操作允许流的数据类型不同。但我们知道一个DataStream中的数据只能有唯一的类型，所以连接得到的并不
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2023-07-24 15:56:44
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在Flink中由很多Operator，大致分为两类，DataStream和DataSet（还有高层的Table&SQL API），即流处理数据和批处理数据，这篇文章主要讲解CoGroup、Join和Connect的使用，之所以将它们放在一起是因为它们比较相似，但也有所不同，在DataStream和DataSet中都存在CoGroup、Join这两个Operator，而Connect只适用于
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2023-09-17 09:54:21
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本文是《Flink的DataSource三部曲》系列的第二篇，上一篇《Flink的DataSource三部曲之一：直接API》中，学习了StreamExecutionEnvironment的API创建DataSource，今天要练习的是Flink内置的connector，即下图的红框位置，这些connector可以通过StreamExecutionEnvironment的addSource方法使用
目录1. 分流1.1 简单实现1.2 使用侧输出流2. 基本合流操作 2.1 联合（Union）2.2 连接（Connect）3. 基于时间的合流——双流联结（Join）3.1 窗口联结（Window Join）3.2 间隔联结（Interval Join）3.3 窗口同组联结（Window CoGroup）无论是基本的简单转换和聚合，还是基于窗口的计算，我们都是针对一条流上的数据进行处
目录（1）window多流合并（2）Window join（2.1）Tumbling Window Join详解（2.2）Sliding Window Join详解（2.3）Session Window Join详解（3）Interval join（4）几个流合并区别 （1）window多流合并在Flink中支持窗口上的多流合并，即在一个窗口中按照相同条件对两个输入数据流进行关联操作，需要保证输
package com.cn.stream.joins;
import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;
import org.apache.flink.api.common.state.V
文章目录前言一、upsert kafka connector二、案例2.1、计算pv、uv 插入 upsert-kafka sink二、特性Key and Value Formats主键约束一致性保证为每个分区生成相应的 watermark数据类型映射参考： 前言在某些场景中，比方GROUP BY聚合之后的后果，须要去更新之前的结果值。这个时候，须要将 Kafka 音讯记录的 key 当成主键解
前言今天上午被 Flink 的一个算子困惑了下，具体问题是什么呢？我有这么个需求：有不同种类型的告警数据流(包含恢复数据)，然后我要将这些数据流做一个拆分，拆分后的话，每种告警里面的数据又想将告警数据和恢复数据拆分出来。结果，这个需求用 Flink 的 Split 运算符出现了问题。分析需求如下图所示：我是期望如上这样将数据流进行拆分的，最后将每种告警和恢复用不同的消息模版做一个渲染，渲染后再通过
作者 | Alexander Fedulov 译者 | 王强 策划 | 钰莹 在 本系列的第一篇文章 中，我们对欺诈检测引擎的目标和所需功能给出了高层次的描述。我们还解释了如何让 Apache Flink 中的数据分区基于可修改的规则来定制，替代使用硬编码的 KeysExtractor 实现。 我们特意略过了关于如何初始化应用的规则，以及在运行时有哪些方法来更新这些规则的细节内容。在这
【代码】flink: StreamTableEnvironment通过connect读取外部数据。
