从何而来关系型API有很多好处：是声明式的，用户只需要告诉需要什么，系统决定如何计算；用户不必特地实现；更方便优化，可以执行得更高效。本身Flink就是一个统一批和流的分布式计算平台，所以社区设计关系型API的目的之一是可以让关系型API作为统一的一层，两种查询拥有同样的语义和语法。大多数流处理框架的API都是比较low-level的API，学习成本高而且很多逻辑需要写到UDF中，所以Apache
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2024-05-01 10:37:50
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文章目录将表（Table）转换成流（DataStream）将流（DataStream）转换成表（Table）支持的数据类型全代码展示： 在 Flink 中我们可以将 Table 再转换成 DataStream，然后进行打印输出。这就涉及了表和流的转换。将表（Table）转换成流（DataStream）（1）调用 toDataStream()方法 将一个 Table 对象转换成 DataStrea
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2023-12-01 09:01:16
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分区策略决定了一条数据如何发送给下游。Flink中默认提供了八大分区策略(也叫分区器)。本文基于Flink 1.9.0总结Flink DataStream中的八大分区策略以及手动实现一个自定义分区器。八大分区策略继承关系图
ChannelSelector: 接口，决定将记录写入哪个Channel。有3个方法:
void setup(int numberOfChannels): 初始化输出Chann
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2024-03-17 10:02:38
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Flink提供了Table形式和DataStream两种形式，可以根据实际情况自己选择用哪些方式来实现，但实际开发过程中可能会有需求两种形式互相转换，这里介绍下操作方法表可以转换为DataStream或DataSet,这样自定义流处理或批处理程序就可以继续在Table API或SQL查询的结果上运行了将表转换为DataStream或DataSet时，需要指定生成的数据类型，即要将表的每一行转换成的
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2024-03-19 21:38:04
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流表转换摘要官网的说法1.Insert-only 类型的流表转化1.1 demo小例子2.change log 表流转换2.1 demo例子3. flink内置的row对象4. Schema5. 流到表转换的列类型推断规则如下5.1 流到表 字段名称映射规则5.11.通过位置映射5.12 原子类型5.13 java 对象（POJO）6.总结 表流转换的时候水位线和时间代码中如何定义6.1. 从D
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2024-05-23 18:31:01
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1. Flink 运行模型 以上为Flink的运行模型，Flink的程序主要由三部分构成，分别为Source、Transformation、Sink。DataSource主要负责数据的读取，Transformation主要负责对属于的转换操作，Sink负责最终数据的输出。2. Flink 程序架构每个Flink程序都包含以下的若干流程：获得一个执行环境；（Execution Environmen
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2024-05-04 15:23:05
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我们在系列文章第一篇已经为大家介绍了 Flink 的基本概念以及安装部署的过程，希望能够帮助读者建立起对 Flink 的初步印象。接下来将进入第二部分，即 Flink 实际开发的相关内容。本文重点介绍 Flink 开发中比较核心的 DataStream API 。我们首先将回顾分布式流处理的一些基本概念，这些概念对于理解实际的 DataStream API 有非常大的作用。然后，我们将详
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2024-04-22 07:10:46
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checkpoint介绍checkpoint机制是Flink可靠性的基石，可以保证Flink集群在某个算子因为某些原因(如 异常退出)出现故障时，能够将整个应用流图的状态恢复到故障之前的某一状态，保 证应用流图状态的一致性。Flink的checkpoint机制原理来自“Chandy-Lamport algorithm”算法。每个需要checkpoint的应用在启动时，Flink的JobManage
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2024-10-09 10:25:21
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流处理是 Flink 的核心，流处理的数据集用 DataStream 表示。数据流从可以从各种各样的数据源中创建（消息队列、Socket 和 文件等），经过 DataStream 的各种 transform 操作，最终输出文件或者标准输出。这个过程跟之前文章中介绍的 Flink 程序基本骨架一样。本篇介绍 DataStream 相关的入门知识。Flink 101简单示例import org.apa
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2024-08-22 21:07:40
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Catalog维护了Flink Table和SQL中的元数据，如Database、Table、View、UDF等。Catalog类型GenericInMemoryCatalog: 内置Catalog。名为default_catalog,默认数据库名为default_database。默认，如用TableEnvironment#registerTable注册的表，均会注册到这个Catalog中。Us
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2024-03-28 11:05:15
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## Flink Table DataStream 转换 Java
### 引言
Apache Flink 是一个开源的流处理框架，提供了强大的流处理能力和高效的扩展性。Flink Table API 是 Flink 提供的一种声明式的查询 API，它提供了类似于 SQL 的语法，使得开发者可以使用 SQL 查询流数据。DataStream API 是 Flink 提供的一种编程式的 API，
原创
2024-01-03 04:50:22
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一、Flink 4种不同层次的API Flink中提供了4种不同层次的API，每种API在简洁和易表达之间有自己的权衡，适用于不同的场景。目前上面3个会用得比较多。 • 低级API(Stateful Stream Processing)：提供了对时间和状态的细粒度控制，简洁性和易用性较差，主要
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2024-03-15 07:04:05
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1|0一：流式处理基本概念 流处理系统本身有很多自己的特点。一般来说，由于需要支持无限数据集的处理，流处理系统一般采用一种数据驱动的处理方式。它会提前设置一些算子，然后等到数据到达后对数据进行处理。 为了表达复杂的逻辑，flink在内的分布式流处理引擎，一般采用 DAG 图来表示整个计算逻辑，其中 DAG 图中的每一个点就代表一个基本的逻辑单元，也就是前面说的算子，由于计算逻辑被组织成有向图，
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2024-04-17 13:55:10
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文章目录DataStream API 简介Java tuples 和 POJOsTuplesPOJOsScala tuples 和 case classes一个完整的示例Stream execution environment 流执行环境Basic stream sources 基本的 stream sourceBasic stream sinks 基本的 stream sinkDebuggin
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2024-06-03 12:57:54
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目录一、执行环境（Execution Environment）1. 创建执行环境2. 执行模式(Execution Mode)3. 触发程序执行二、源算子（Source）1. 准备工作2. 从集合中读取数据3. 从文件读取数据4. 从 Socket 读取数据5. 从 Kafka 读取数据6. 自定义 Source7. Flink 支持的数据类型三、转换算子（Transformation）1. 基
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2024-06-25 08:19:22
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时态表表示一个可变表上（参数化）视图的概念，该视图返回表在特定时间点的内容。 变更表可以是跟踪变更的变更历史表（如数据库变更日志），也可以是具体化变更的变更维度表（如数据库表）。 对于更改历史表，Flink可以跟踪更改，并允许在查询中的某个时间点访问表的内容。在Flink中，这种表由一个时态表函数表示。 对于更改维度表，Flink允许在查询中的处理时间访问表的内容。在Flink中，这种表由一个时态
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2024-03-21 15:16:31
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Flink使用 DataSet 和 DataStream 代表数据集。DateSet 用于批处理，代表数据是有限的；而 DataStream 用于流数据，代表数据是无界的。数据集中的数据是不可以变的，也就是说不能对其中的元素增加或删除。我们通过数据源创建 DataSet 或者 DataStream ，通过 map，filter 等转换（transform）操作对数据集进行操作产生新的数据集。编写
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2023-10-08 13:02:39
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设置Maven项目编写Flink程序练习：在群集上运行并写入Kafka在本指南中，我们将从头开始，从设置Flink项目到在Flink集群上运行流分析程序。Wikipedia提供了一个IRC频道，其中记录了对Wiki的所有编辑。我们将在Flink中读取此通道，并计算每个用户在给定时间窗口内编辑的字节数。这很容易使用Flink在几分钟内实现，但它将为您提供一个良好的基础，从而开始自己构建更复杂的分析程
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2024-03-20 12:52:43
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文章目录Flink Table 和 DataStream 转换1. 表(Table) 转换为 流(DataStream)1.1 处理（仅插入）流1.1.1 fromDataStream()方法：1.1.1.1 fromDataStream(DataStream var1)1.1.1.2 fromDataStream(DataStream var1, Expression... var2)1.1.
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2024-03-04 15:56:38
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1. 流处理基本概念2. Flink DataStream API 概览3. 其它问题4.示例5. 总结前面已经为大家介绍了 Flink 的基本概念以及安装部署的过程，从而希望能够帮助读者建立起对 Flink 的初步印象。本次课程开始，我们将进入第二部分，即 Flink 实际开发的相关内容。本次课程将首先介绍 Flink 开发中比较核心的 DataStream API 。我们首先将回顾分布式流处理
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2024-07-25 15:32:25
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