摘要：今天和大家聊聊Flink双流Join问题。这是一个高频面试点，也是工作中常遇到的一种真实场景。作者：大数据兵工厂 如何保证Flink双流Join准确性和及时性、除了窗口join还存在哪些实现方式、究竟如何回答才能完全打动面试官呢。。你将在本文中找到答案。1 引子1.1 数据库SQL中的JOIN我们先来看看数据库SQL中的JOIN操作。如下所示的订单查询SQL，通过将订单表的id和订
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2024-03-23 17:01:39
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日志：
原创
2021-09-22 10:42:02
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任何类型的数据都是作为事件流产生的。信用卡交易，传感器测量，机器日志或网站或移动应用程序上的用户交互，所有这些数据都作为流生成。 数据可以作为无界或有界流处理。 1、无界流有一个开始但没有定义的结束。它们不会在生成时终止并提供数据。必须持续处理无界流，即必须在摄取事件后立即处理事件。无法等待所有输入 ...
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2021-11-03 12:28:00
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日志：
原创
2022-01-18 14:39:57
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# 使用 Apache Flink 读取 MySQL 数据流的完整指南
## 引言
Apache Flink 是一种强大的流处理框架，可以处理实时数据流。在许多应用中，我们需要从 MySQL 数据库读取数据流，这对于了解数据变化和实时分析极为重要。本文将为你详细讲解如何实现 Flink 读取 MySQL 数据流的过程，并提供代码示例和步骤说明。
## 流程概览
在开始之前，让我们先看一下整
目录1.写在前面2.有状态的算子和应用程序2.1 算子状态（operator state）2.2 键控状态（keyed state）1.写在前面 流式计算分为无状态和有状态两种情况。无状态的计算观察每个独立事件，并根据最后一个事件输出结果。例如，流处理应用程序从传感器接收温度读数，并在温度超过 90 度时发出警告。
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2024-02-22 23:09:20
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Flink数据处理中的有界流与无界流核心差异：有界流（如静态文件）具有明确起止点，支持批处理全量计算；无界流（如实时消息）持续产生数据，需流处理模式配合窗口机制。关键区别体现在执行模式（批处理vs流处理）、窗口触发策略（一次性vs持续）及容错机制（重算vs检查点）。Flink通过统一引擎实现两种模式转换，如readTextFile处理有界流，addSource接入无界流。理解这一基础概念是掌握Flink批流一体架构的前提。
# Flink 广播流读取 MySQL 的实现指南
Apache Flink 是一种强大的流处理框架，广泛应用于实时数据分析和处理。通过将数据从 MySQL 数据库中读取并使用广播流的形式发送给 Flink 中的任务，可以实现高效的实时数据处理。本文将介绍如何使用 Flink 广播流读取 MySQL 数据，并提供相应的代码示例。
## 什么是广播流？
广播流是一种特殊的流，它允许将数据从一个
原创
2024-10-12 03:12:20
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文章目录广播流广播状态基本用法代码实例 广播流关于两条流的连接，还有一种比较特殊的用法：DataStream 调用.connect()方法时，传入的参数也可以不是一个 DataStream，而是一个“广播流”（BroadcastStream），这时合并两条流得到的就变成了一个“广播连接流”（BroadcastConnectedStream）。广播状态从概念和原理上讲，广播状态非常容易理解：状态广
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2023-10-12 20:42:52
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Flink 基础 Flink特性流式计算是大数据计算的痛点，第1代实时计算引擎Storm对Exactly Once 语义和窗口支持较弱，使用的场景有限且无法支持高吞吐计算；Spark Streaming 采用“微批处理”模拟流计算，在窗口设置很小的场景中有性能瓶颈，Spark 本身也在尝试连续执行模式（Continuous Processing），但进展缓慢。Flink是一个低延迟、高
# 使用 Flink 广播流读取离线 MySQL 数据指南
在大数据处理的领域中，Apache Flink 是一款强大的流处理框架。在一些情况下，我们可能需要将离线的数据（例如存储在 MySQL 中）广播给 Flink 的流处理任务。下面，我将引导你完成这一过程，确保你更好地理解每一步。
## 整体流程
首先，我们需要明确整个流程，以下是步骤的概览：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-23 04:44:19
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背景适用于配置化操作流，无需终止流式程序实现配置，并且以广播流的形式在流式程序中使用；实现MySQL_Source配置信息动态定时更新；实现MySQL_Source广播流，此处使用最常用的keyby广播流KeyedBroadcastProcessFunction；摘要关键字MySQL_Source、Flink广播流；设计MyJdbcSource日常创建一个继承源富函数的类；初始化单连接；配置更新时
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2023-07-26 10:52:02
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需求现在有一个 “学生表”、一个 “成绩表”，要将学生表发布到广播。学生表如下：|学生 ID | 姓名 |
|------ |------|
List((1, "张三"), (2, "李四"), (3, "王五"))成绩表如下：|学生 ID | 学科 | 成绩 |
|------|------|-----|
List( (1, "语文", 50),(2, "数学", 70), (3, "英文
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2024-02-20 14:54:16
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文章目录1 原理2 例，整数过滤2.1 并行度为12.2 并行度大于12.3 完整代码参考链接 1 原理参考Flink/Spark 如何实现动态更新作业配置，讲得比较详细，这篇的文章的参考参考文献也可阅读一下。flink任务配置动态更新的实现方法，可通过添加一个控制流，将数据流与控制流连接后，再读取控制流中的消息来更新数据流处理逻辑中的参数，这样即实现了数据流处理逻辑中配置参数动态更新的方法，无
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2023-08-09 15:53:57
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目录1. 流数据特征2. Dataflow模型2.1 Dataflow解决难题3. 数据流图4. 流处理操作5. 窗口操作6. 总结7. 参考资料 1. 流数据特征流数据一般具有如下特征：数据连续，实时产生，无结束边界。数据本身可以携带时间标签。数据到达顺序可能和产生时间不一致。数据量大，数据规模可以达亿级别。数据二次处理代价高昂，不存储全量数据。一般来说，流处理应用使用延迟和吞吐量这两个指标来
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2023-12-21 14:01:20
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1、dataStreaming中的broadcast把元素广播给所有的分区，数据会被重复处理dataStream.broadcast()2、机器级别的广播广播变量允许编程人员在每台机器上保持1个只读的缓存变量，而不是传送变量的副本给tasks。 广播变量创建后，它可以运行在集群中的任何function上，而不需要多次传递给集群节点。另外需要记住，不应该修改广播变量，这样才能确保每个节点获取到的值都
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2023-08-05 13:21:30
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常用命令1. 解析 binlog 排查问题如果只是解析出来查看，可以加 --base64-output=decode-rows 不显示行格式的内容：mysqlbinlog --no-defaults -vv --base64-output=decode-rows mysql-bin.0002012. 解析指定 GTID 的事务用来分析某个事务做了什么：mysqlbinlog --no-defaul
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2024-07-04 10:47:04
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1、前提背景准备
Flink在1.11之后就已经支持从
MySQL增量
读取Binlog日志的方式。pom文件如下：<properties>
<scala.binary.version>2.11</scala.binary.version>
<scala.version>2.11.12</scala.version>
&
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2023-08-31 08:30:56
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数据流：所有产生的数据都天然带有时间概念，把 事件 按照时间顺序排列起来，就形成了一个事件流，也被称作数据流。首先必须先明白什么是有界数据和无界数据有界数据，就是在一个确定的时间范围内的数据流，有开始，有结束，一旦确定就不会再改变，一般批处理 用来处理有界数据，如上图的 bounded stream。无界数据，就是持续产生的数据流，数
原创
2023-09-03 12:30:58
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前言前面 FLink 的文章中我们已经介绍了说 Flink 已经有很多自带的 Connector。其中包括了 Source 和 Sink 的，后面我也讲了下如何自定义自己的 Source 和 Sink。那么今天要做的事情是啥呢？就是介绍一下 Flink 自带的 ElasticSearch Connector，我们今天就用他来做 Sink，将 Kafka 中的数据经过 Flink 处理后然后存
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2024-01-17 11:36:56
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