1、大数据计算引擎发展的四个阶段第一代 Hadoop 承载的 MapReduce第二代 持 DAG（有向无环图） 的框架： Tez 、 Oozie，主要还是批处理任务第三代 Job 内部的 DAG（有向无环图） 支持（不跨越 Job），以及强调的实时计算：Spark第四代 对流计算的支持，以及更一步的实时性：Flink如图表示：2、flink特性（1）高吞吐 & 低延时（2）支持 Even
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2024-03-23 12:08:48
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目录什么是数据流？Flink程序剖析Java范例程序数据源JavaDataStream TransformationsData SinksJava迭代器Java执行参数容错能力控制延迟Java调试本地执行环境Java收集数据源Java迭代器数据接收器Java接下来要去哪里？【翻译来源-Application Development DataStream API】Flink中的DataStream程
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2024-05-06 10:12:17
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flink 多流join 触发时机详解 flink多流join代码很简单,但是对于初学者可能会遇到window窗口计算不能触发的"假象",这往往是由于对flink window eventtime processtime理解不到位引起的,以下示例将详述join在不同时间下的触发过程.
join+window+processtime代码import java.tex
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2024-03-19 09:07:28
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Flink相关概念及特性Flink的优势：Flink基本架构基本架构Flink 程序的构成并行数据流 Apache Flink(以下称Flink)是大数据实时流处理计算框架，相对Apache Spark，Spark Streaming 是把批处理按时间切割成很小的片，然后执行微批处理，近似流处理的一个状态；Flink是基于流处理，在Flink中认为Dataset其实就是一个有界的数据流，Data
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2024-03-25 19:14:43
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这一篇很难懂，我也不懂。有状态流处理虽然数据流中的许多操作一次只查看一个单独的事件（例如事件解析器），但有些操作会记住多个事件的信息（例如窗口操作符）。这些操作称为有状态的。有状态操作的一些示例：当应用程序搜索某些事件模式时，状态将存储到目前为止遇到的事件序列。当聚合每分钟/小时/天的事件时，状态持有待处理的聚合。在数据点流上训练机器学习模型时，状态保存模型参数的当前版本。当需要管理历史数据时，状
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2024-03-25 12:58:44
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概述Flink是一个用于对无界和有界数据流进行有状态计算的框架。Flink在不同的抽象级别提供多个API，并为常见用例提供专用库。流媒体应用程序的构建块可以由流处理框架构建和执行的应用程序类型由框架控制流，状态和时间的程度来定义。在下文中，我们描述了流处理应用程序的这些构建块，并解释了Flink处理它们的方法。流显然，流是流处理的一个基本方面。但是，流可以具有不同的特征，这些特征会影响流的处理方式
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2024-04-25 21:07:04
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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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1. Apache Flink 介绍Apache Flink 是近年来越来越流行的一款开源大数据计算引擎，它同时支持了批处理和流处理，也能用来做一些基于事件的应用。使用官网的一句话来介绍 Flink 就是 “Stateful Computations Over Streams”。首先 Flink 是一个纯流式的计算引擎，它的基本数据模型是数据流。流可以是无边界的无限流，即一般意义上的流处理。也可以
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2024-04-26 09:29:12
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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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一、Flink基础1、什么是Flink？数据模型、体系架构、生态圈官方解释： Apache Flink is a framework and distributed processing engine for stateful computations over unbounded and bounded data streams. Flink has been designed to run i
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2024-05-04 17:02:14
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和其他所有的计算框架一样，flink也有一些基础的开发步骤以及基础，核心的API，从开发步骤的角度来讲，主要分为四大部分1.Environment Flink Job在提交执行计算时，需要首先建立和Flink框架之间的联系，也就指的是当前的flink运行环境，只有获取了环境信息，才能将task调度到不同的taskManager执行。而这个环境对象的获取方式相对比较简单// 批处理环境
val en
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2024-03-25 13:57:15
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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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Apache Flink
概述
Flink是构建在数据流之上的有状态计算的流计算框架，通常被人们理理解为是 第三代 大数据分析方案。
第一代 - Hadoop的MapReduce计算（静态）、Storm流计算（2014.9） ；两套独立计算引擎，使用难度大
第二代 - Spark RDD 静态批处理理(2014.2)、DSt
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2024-04-05 00:04:04
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背景:公司疫情填报系统。公司有A、B两类员工，每日需要填写疫情相关的信息。这批数据存在mysql之中，个人填报信息每天最多存1条记录，多次提交的数据会将最新记录保留。其中主要涉及三张表，一张员工信息表、一张在公司的疫情填报表，一张不在公司的疫情填报表。两张表中关联字段user_id。整体的处理思路:kafka -> flink -> redis flink中清洗思路
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2024-03-21 10:30:54
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目的最近会不定期抽空整理flink的相关知识，整理的逻辑大纲就是下面自己画的学习框架图。如果有大佬发现下面知识框架有问题也欢迎指出。因为FlinkKafkaConsumer 是flink自己对kafka的数据读取进行管理的中间件，与kafka自带的进度管理方式稍有不同，而kafka又是flink最常用的resource和sink之一。这里对FlinkKafkaConsumer的管理机制进行学习记录
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2024-04-23 11:46:31
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8 多流转换8.1 分流简单实现对流三次filter算子操作实现分流// 筛选 Mary 的浏览行为放入 MaryStream 流中
DataStream<Event> MaryStream = stream.filter(new FilterFunction<Event>()
{
@Override
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2024-03-26 06:10:47
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Flink一览什么是FlinkApache Flink is a framework and distributed processing engine for stateful computations over unbounded and bounded data streams. Apache Flink 是一个框架和分布式处理引擎，用于在无边界和有边界数据流上进行有状态的计算。Flink
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2024-03-19 10:40:56
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Window Join窗口join将共享相同key并位于同一窗口中的两个流的元素连接在一起。可以试用WindowAssigner定义这些窗口，并根据两个流的元素对其进行评估。然后将双方的元素传递到用户定义的JoinFunction或FlatJoinFunction，在此用户可以发出满足连接条件的结果。代码如下streamA.join(streamB)
.where(<KeySelector
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2023-08-31 06:45:29
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基本知识TableSource提供了从外部系统（消息队列，KV存储，数据库，文件系统等）接入数据，之后注册到TableEnvironment中，然后可以通过Table API或者SQL进行查询。TableSink提供了将flink内部注册的Table中的数据写出到外部系统（Es ,Hbase ,消息队列数据库，文件系统等）。TableFactory用来创建TableSource 、TableSin
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2024-02-27 21:41:39
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以下看视频学习的java I/O笔记。1.File类是表示磁盘上的一个文件或者一个目录。File类没有指定信息怎样从文件读取或者写入，仅仅对文件或者目录的描述。File与平台无关。2.Java的IO从功能上划分为：输入流和输出流。从结构上划分：字节流和字符流。输入和输出都是相对于程序来说的，如果从文件到程序，则是输入；从程序到文件，则是输出。3.字节流的输入、输出的顶层类：InputStream（
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2024-07-29 09:54:12
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