Flink中的DataSet程序是实现数据集转换的常规程序（例如，过滤，映射，连接，分组）。数据集最初是从某些来源创建的（例如，通过读取文件或从本地集合创建）。结果通过接收器返回，接收器可以例如将数据写入（分布式）文件或标准输出（例如命令行终端）。Flink程序可以在各种环境中运行，独立运行或嵌入其他程序中。执行可以在本地JVM中执行，也可以在许多计算机的集群上执行。 public clas
Environment(执行环境) --> Source(数据源) --> Transform(转换操作) --> Sink(输出)创建环境之后，就可以构建数据处理的业务逻辑了，如上所示，下面主要学习Flink的源算子（Source）。想要处理数据，先得有数据，所以首要任务就是把数据读进来。 Flink可以从各种来源获取数据，然后构建DataStream进行转换处理。一般将数据
1、前言 本文是在《如何计算实时热门商品》[1]一文上做的扩展，仅在功能上验证了利用Flink消费Kafka数据，把处理后的数据写入到HBase的流程，其具体性能未做调优。此外，文中并未就Flink处理逻辑做过多的分析，只因引文（若不特殊说明，文中引文皆指《如何计算实时热门商品》一文）中写的很详细了，故仅给出博主调试犯下的错。文中若有错误，欢迎大伙留言指出，谢谢！ 源码在GitHub上，地址：
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2023-09-15 14:21:56
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背景iceberg简介flink实时写入 准备sql client环境创建catalog创建db创建table插入数据查询代码版本总结背景随着大数据处理结果的实时性要求越来越高，越来越多的大数据处理从离线转到了实时，其中以flink为主的实时计算在大数据处理中占有重要地位。Flink消费kafka等实时数据流。然后实时写入hive，在大数据处理方面有着广泛的应用。此外由于列式存
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2023-08-18 16:49:10
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【代码】flink: 通过Sink将数据写入MySQL。
# 数据处理引擎 Flink 中的 DataSet 读取 MySQL 数据
Apache Flink 是一个流式数据处理引擎，它提供了 DataSet API 和 DataStream API 用于处理有界和无界的数据集。在实际应用中，我们经常需要从关系型数据库中读取数据进行处理，而 Flink 提供了丰富的连接器来支持各种数据源，包括 MySQL。
## DataSet 介绍
DataSe
继续侃Flink编程基本套路1.1 DataSet and DataStreamDataSet and DataStream表示Flink app中的分布式数据集。它们包含重复的、不可变数据集。DataSet有界数据集，用在Flink批处理。DataStream可以是无界，用在Flink流处理。它们可以从数据源创建，也可以通过各种转换操作创建。1.2共同的编程套路DataSet and
才入门，很菜，基本原理搞不清楚。但是误打误撞解决了问题，把我的解决方法放在这里帮助下可能需要的人。我在IDEA上使用Scala语言编写Flink的WordCount代码，并尝试将结果写入hdfs时出现了报错。以下是部分报错信息，完整的可以看后面。Caused by: java.io.IOException: Cannot instantiate file system for URI: hdfs:
modules概念通过hive module使用hive函数sql 客户端原理分析和源码解析modules概念flink 提供了一个module的概念，使用户能扩展flink的内置对象，比如内置函数。这个功能是插件化的，用户可以方便的加载或者移除相应的module。flink内置了CoreModule，并且提供了一个hive module，允许用户在加载了hive module之后使
1、dataset的join连接，通过key进行关联，一般情况下的join都是inner join，类似sql里的inner joinkey包括以下几种情况：a key expression
a key-selector function
one or more field position keys (Tuple DataSet only).
Case Class Fields2、inner j
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2023-07-26 00:31:47
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目录（8）Aggregate详解（9）Join详解（10）Union详解 （8）Aggregate详解通过Aggregate Function将一组元素值合并成单个值，可以在整个DataSet数据集上使用。Java代码实现：package com.aikfk.flink.dataset.transform;
import org.apache.flink.api.common.function
什么是 FlinkApache Flink 是一个分布式计算框架，它能够对有界和无界的数据流进行高效的处理。有界数据：即批数据（离线数据），具有已定义的起止位置，属于静态数据集无界数据：即流式数据（实时数据），无已定义的结束位置，属于动态数据集Flink 特点在官方的介绍中，Flink 具有以下优势：Deploy Applications Anywhere：Flink 集成了所有常见的集群资源管理
# 教你如何用Flink Dataset写入MySQL
## 整体流程
| 步骤 | 描述 |
| :----:| :----:|
| 1 | 创建Flink StreamExecutionEnvironment |
| 2 | 从数据源读取数据 |
| 3 | 将数据写入MySQL数据库 |
| 4 | 执行Flink程序并观察结果 |
## 具体步骤
### 步骤1：创建Flink S
Flink 有非常灵活的分层 API 设计，其中的核心层就是 DataStream/DataSet API。由于新版 本已经实现了流批一体， DataSet API 将被弃用，官方推荐统一使用 DataStream API 处理流数 据和批数据。由于内容较多，我们将会用几章的篇幅来做详细讲解，本章主要介绍基本的DataStream API 用法。 DataStream（数据流）本身是 Flink
CDC概念 CDC全称是Change data Cpature，即变更数据捕获，主要面向数据库的变更，是数据库领域非常常见的技术，主要用于捕获数据库的一些变更，然后可以把变更数据发送到下游。 CDC类型 1.基于查询的，客户端会通过SQL方式查询源库表变更数据，然后对外发送。 2.基于日志的，这也是
原创
2022-06-10 19:17:35
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“前一篇文章中<一文了解Flink数据-有界数据与无界数据>大致讲解了Apache Flink数据的形态问题。Apache Flink实现分布式集合数据集转换、抽取、分组、统计等。根据数据源的类型，即为有界数据与无界数据，提供了DataSet与DataStream的基础API。” DataSet与DataStream 根据数据源的类型，即为有界数据与无界数据。Apa
【代码】flink: 通过ReidsSink将数据写入redis。
将DataStream或DataSet转换为表格在上面的例子讲解中，直接使用的是：registerTableSource注册表对于flink来说，还有更灵活的方式：比如直接注册DataStream或者DataSet转换为一张表。然后DataStream或者DataSet就相当于表，这样可以继续使用SQL来操作流或者批次的数据语法：// get TableEnvironment
// regist
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2023-06-30 17:25:46
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相信从事大数据开发的人员，越来越多的人从事实时计算方向，flink技术就显示十分重要，说该技术重要，不仅仅是因为它的流式计算，更多的是和其他技术的整合比较强大，在开发过程中，除了写入消息中间件等场景，有的时候也需要写入传统的数据库，如Oracle或者MySql。我们习惯于连接关系型数据库的时候采用一些连接池如c3p0，在传统的业务开发或者数据量不是很大的时候，是没有问题的，但是在大数据量的情况，这
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2023-08-30 18:56:08
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