文章目录Flink的DataStream API(基础篇)Source源算子从集合中读取数据从文件中读取数据从Scoket中读取数据从Kafka中读取数据自定义Source Flink的DataStream API(基础篇)Flink程序主要是分为 Source -> Transform -> Sink 本篇文章主要介绍的是Flink的源算子Source源算子POJO类的定义：POJ
1. 介绍本文主要介绍开窗后自定义窗口触发器，触发器触发包括两部分： 1.当窗口内的数据量达到一定数量后触发 2.当事件事件达到窗口最大时间戳后触发2. 环境Flink: 1.13.1 java:1.8.251 scala:2.11.123.Trigger类中主要方法1）onElement() 为添加到窗格中的每个元素调用。此方法的结果将决定是否对窗格进行触发。 2）onProcessingTim
1、自定义服务指标监控概述业务需求：为Flink添加服务监控指标并展示2、自定义服务指标监控开发流程2.1、修改metainfo.xml文件添加配置：在 metainfo.xml 文件内的 里面增加 标签<timelineAppid>flink</timelineAppid>注意事项：timelineAppId值是唯一的，一般用 Service/Name 即可，并且不区分大
目录0. 相关文章链接1. 基于集合的Source2. 基于文件的Source3. 基于Socket的Source4. 自定义Source之随机生成数据5. 自定义Source之MySQL6. 自定义Source源之Scala代码（温度传感器源）0. 相关文章链接Flink文章汇总1. 基于集合的Source使用范围： &nbs
文章目录source主类sourcepackage com.htsec.testimport org.apache.flink.streaming.api.functions.source.SourceFunctionimport scala.util.Randomclass MySource() extends SourceFunction[SersorReading] { ...
原创
2021-05-31 18:43:22
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# Flink Java自定义Source
Apache Flink是一个用于大规模数据流处理和事件驱动应用的开源框架。在Flink中，数据流的起点是Source，它负责从外部系统或数据源中读取数据。Flink提供了丰富的内置Source，但有时我们需要根据特定需求自定义Source。本文将介绍如何在Java中实现一个自定义Source。
## 旅行图
首先，我们通过一个旅行图来展示自定义S
文章目录source主类sourcepackage com.htsec.testimport org.apache.flink.streaming.api.functions.source.SourceFunctionimport scala
原创
2022-02-15 17:59:13
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本次需求场景主要为实现将flinksql中collect()函数输出的Mutiset(VARCHAR<100>)多行结果转换为字符串。一、FlinkSQL自定义函数分类Flink SQL 的自定义函数是用户可以自行编写的一种函数，用于扩展 Flink SQL 的功能。自定义函数可以在 SQL 查询中被调用，以完成用户自定义的数据处理逻辑。 在 Flink SQL 中，自定义函数分为标量
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2023-06-19 13:48:40
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上一篇介绍了编写 Flink 程序的基本步骤，以及一些常见 API，如：map、filter、keyBy 等，重点介绍了 keyBy 方法。本篇将继续介绍 Flink 中常用的 API，主要内容为指定 transform 函数Flink 支持的数据类型累加器指定 transform 函数许多 transform 操作需要用户自定义函数来实现，Flink 支持多种自定义 transform 函数，接
昨晚想从clickhouse读取数据，愣是没找到clickhouse的flink的读取方法，一百度都是slink的=
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2023-02-02 09:58:51
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# 使用Flink自定义Hive Source源
在实时数据处理中，Flink作为一个强大的流处理框架，提供了许多内置的Source连接器用于从各种数据源中读取数据，如Kafka、Socket、文件等。但有时候我们需要连接到Hive表来读取数据，这时就需要自定义一个Hive Source源。本文将介绍如何使用Flink自定义Hive Source源，并通过代码示例帮助读者更好地理解。
## 什
从朋友在的公司在使用阿里云，了解到 有一个不知道算不算是新的东西 叫cep。或者叫 blink cep 复杂事件处理 Flink。 CEP(Complex Event Processing)就是在无界事件流中检测事件模式，让我们掌握数据中重要的部分。flink CEP是在flink中实现的复杂事件处理库。去阿里云 官网看了下 先复制一条sql 其实 代码
声明：本系列博客是根据SGG的视频整理而成，非常适合大家入门学习。《2021年最新版大数据面试题全面开启更新》工程目录SensorReadingpackage com.atguigu.flink.beancase class SensorReading( id: String, timestamp: Long, timepreture: D
原创
2021-06-10 20:04:49
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声明：本系列博客是根据SGG的视频整理而成，非常适合大家入门学习。《2021年最新版大数据面试题全面开启更新》工程目录SensorReadingpackage com.atguigu.flink.beancase class SensorReading( id: String, timestamp: Long, timepreture: D
原创
2021-06-10 20:04:50
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在使用flume收集数据时，有时候需要我们自定义source，而官方给的案例，有时也不能满足我们的需要，下面的案例是仿照源码的架构编写的。 下面的案例是：自定义source，用kafka代替channel，因为我们的目标就是，通过flume将数据采集到kafka，这样省去了从channel到sink的过程，提升了效率，而自定义source是为了防止重复传递数据。 代码如下，在代码中有备注解释：pa
1 工程目录 SensorReading package com.atguigu.flink.bean case class SensorReading( id: String, timestamp: Long, timepreture: Double ) SensorSource package
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2020-09-16 22:56:00
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Quick start1. 基于
flink DataStreamflink本身提供了丰富的数据读取、转换、写入api，我们可以创建DataStream，并对DataStream进行处理，实现数据处理运行环境java8
flink-12.2maven<properties>
<
flink.version>1.12.2</
flink.version>
Spark Streaming 动态读取配置为什么要动态读取配置?在Spark 流式计算业务中, 比如通常复杂事件处理 (CEP) 的规则或者黑白名单一些配置数据. 当application 在运行期间读取相应的配置文件, 这个时候当这些名单发生改变时, 怎样能让application 动态的获取配置.目前一般采用采用两种实现方式:轮询拉取方式，即作业算子定时或其他方式检测在外部系统的配置是否有变
阿里云日志服务是针对实时数据一站式服务，用户只需要将精力集中在分析上，过程中数据采集、对接各种存储计算、数据索引和查询等琐碎工作等都可以交给日志服务完成。日志服务中最基础的功能是LogHub，支持数据实时采集与消费，实时消费家族除 Spark Streaming、Storm、StreamCompute（Blink外），目前新增Flink啦。Flink ConnectorFlink log conn
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2023-08-22 22:32:04
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stream .keyBy(...) .window(...) required: "assigner" [.trigger(...)] optional: "trigger" (else default trigger) [.evictor(...)]
