文章目录六、Flink Table API 和Flink SQL1、Table API和SQL是什么？2、如何使用Table API3、基础编程框架3.1 创建TableEnvironment3.2 将流数据转换成动态表 Table3.3 将Table重新转换为DataStream4、扩展编程框架4.1 临时表与永久表4.2 AppendStream和RetractStream4.3 内置函数与自
Apache Flink是一个框架和分布式大数据处理引擎，可对有界数据流和无界数据流进行有状态计算。可部署在各种集群环境，对各种大小的数据规模进行快速计算。 Flink基本概念 流处理：特点是无限、实时，无需针对整个数据集执行操作，而是通过对系统传输的每个数据项执行操作，一般用于实时统计。 有界数据流：有明确定义的开始和结束，可以在执行任何计算之前通过获取
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2023-08-18 16:39:26
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import org.apache.flink.api.java.utils.ParameterToolimport org.apache.flink.streaming.api.scala._// 流处理 word countobject Str
原创
2022-07-04 11:16:37
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一、概述storm最大的特点是快，它的实时性非常好（毫秒级延迟）。为了低延迟它牺牲了高吞吐，并且不能保证exactly once语义。在低延迟和高吞吐的流处理中，维持良好的容错是非常困难的，但为了得到有保障的准确状态，人们想到一种替代方法：将连续时间中的流数据分割成一系列微小的批量作业（微批次处理）。如果分割得足够小，计算几乎可以实现真正的流处理。因为存在延迟，所以不可能做到完全实时，但是每个简单
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2023-08-03 19:02:45
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「有状态的流式处理」概念解析1. 传统批处理 传统批处理方法是持续收取数据，以时间作为划分多个批次的依据，再周期性地执行批次运算。 但假设需要计算每小时出现事件转换的次数，如果事件转换跨越了所定义的时间划分，传统批处理会将中间运算结果带到下一个批次进行计算；除此之外，当出现接收到的事件顺序颠倒情况下，传统批处理仍会将中间状态带到下一批次的运算结果中，这种处理方式也不尽如人意。2. 理想方法 第一点
随着大数据技术在各行各业的广泛应用，要求能对海量数据进行实时处理的需求越来越多，同时数据处理的业务逻辑也越来越复杂，传统的批处理方式和早期的流式处理框架也越来越难以在延迟性、吞吐量、容错能力以及使用便捷性等方面满足业务日益苛刻的要求。在这种形势下，新型流式处理框架Flink通过创造性地把现代大规模并行处理技术应用到流式处理中来，极大地改善了以前的流式处理框架所存在的问题。飞马网于3月13日晚，邀请
1、流式处理的背景 传统的大数据处理方式一般是批处理式的，也就是说，今天所收集的数据，我们明天再把今天收集到的数据算出来，以供大家使用，但是在很多情况下（监控、链路分析），数据的时效性对于业务的成败是非常关键的。现如今流式处理的基本框架，如下。 主要分为六个部分：事件生产者、收集、排队系统（kafka,在数据高峰时，暂时把它缓存，防止数据丢失。）、数据变换（流式处理过程）、长期存储、陈
参考文章：Flink流式计算处理Storm缺点:1. 并不能保证exactly-once(精确一次),
2. 能保证低延迟,但不能保证高吞吐(即便是它能够保证的正确性级别高,其开销也相当大)
3. Storm Trident是对Storm的延伸,它的底层流处理引擎就是基于微批处理方法来进行计算的,
从而实现了exactly-once语义, 但是在延迟性方面付出了很大的代价.Spark Str
Flink作为一个流式处理的框架，在实时计算中也是很常见的。Flink应用程序总共有以下三个部分：
1),Data source
2),Transformations
3),Data sink
原创
2021-07-23 17:38:05
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# Flink流式处理数据Python
## 简介
Flink是一个开源的流处理框架，可以处理实时数据流。它提供了高效的数据处理能力，支持丰富的数据流操作和模型。
在本文中，我们将使用Python编写Flink流处理应用程序，以演示如何使用Flink处理实时数据流。
## 准备工作
在开始之前，我们需要安装Flink和Python环境。我们可以从Flink的官方网站上下载并安装Flink
流处理(Stream processing)是一种计算机编程范式，其允许给定一个数据序列(流处理数据源)，一系列数据操作(函数)被应用到流中的每个元素。同时流处理工具可以显著提高程序员的开发效率，允许他们编写有效、干净和简洁的代码。流数据处理在我们的日常工作中非常常见，举个例子，我们在业务开发中往往会记录许多业务日志，这些日志一般是先发送到Kafka，然后再由Job消费Kafaka写到elasti
Flink流式处理概念简介 浪尖 浪尖聊大数据一，抽象层次Flink提供不同级别的抽象来开发流/批处理应用程序。1，stateful streaming最底层。它通过Process Function嵌入到DataStream API中。它允许用户从一个或多个流自由处理事件，并使用一致的容错状态。此外，用户可以注册事件时间和处理时间回调，允许程序实现复杂的计算。2，Core APIs实际上，大多数应
原创
2021-03-16 21:54:09
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一，抽象层次
Flink提供不同级别的抽象来开发流/批处理应用程序。
1，stateful streaming
最底层。它通过Process Function嵌入到DataStream API中。它允许用户从一个或多个流自由处理事件，并使用一致的容错状态。此外，用户可以注册事件时间和处理时间回调，允许程序实现复杂的计算。
2，Core APIs
实际上，大多数应用程序不需要上述的低级别抽象
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2020-07-27 20:35:00
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1.Table Functions 表函数 与标量函数相似之处是输入可以0，1，或者多个参数，但是不同之处可以输出任意数目的行数。返回的行也可以包含一个或者多个列。 为了自定义表函数，需要继承TableFunction，实现一个或者多个evaluation方法。表函数的行为定义在这些evaluation方法内部，函数名为eval并且必须是public
数据流编程模型抽象级别程序和数据流并行数据流窗口时间有状态操作检查点(checkpoint)容错批量流处理下一步抽象级别flink针对 流式/批处理 应用提供了不同的抽象级别。 这个最低级别的抽象提供了有状态的流式操作。它是通过处理函数嵌入到DataStream API。它允许用户自由的处理一个或者多个数据流中的事件，并且使用一致，容错的状态。此外，用户可以注册回调事件时间和处理时间，允
第一点：解耦 在项目启动之初来预测将来项目会碰到什么需求，是极其困难的。消息系统在处理过程中间插入了一个隐含的、基于数据的接口层，两边的处理过程都要实现这一接口。这允许你独立的扩展或修改两边的处理过程，只要确保它们遵守同样的接口约束。第二点：冗余有些情况下，处理数据的过程会失败。除非数据被持久化，否则将造成丢失。消息队列把数据进行持久化直到它们已经被完全处理，通过这一方式规避了数据丢失风
前言在 Flink最佳实践（一）流式计算系统概述 中，我们详细讨论了流式计算系统中 时域、窗口、时间推理与正确性工具 等概念。本文将以这些概念为基础，逐一介绍 Flink 的 发展背景、核心概念、时间推理与正确性工具、安装部署、客户端操作、编程API 等内容，让开发人员对 Flink 有较为全面的认识并拥有一些基础操作与编程能力。一、发展背景1.1 数据处理架构在流处理器出现之前，数据处理架构主要
1.系统架构1.1 整体构成1.2 作业管理器（JobManager）控制一个应用程序执行的主进程，是Flink集群中任务管理和调度的核心JobMaster是JobManager中最核心的组件，负责处理单独的作业（Job）在提交作业时，JobMaster会先接受到要执行的应用，一般是由客户端提交来的（包括Jar包，数据流图（dataflow graph），和作业图（Job Graph））JobMa
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2023-07-11 17:44:45
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1、需求决定引擎选型根据马斯洛需求层次理论，可以将流处理引擎的需求分为以下几种层次： 1、持续性的流处理 2、低延迟的计算结果，亚秒级别的延迟 3、高效可扩展性，每秒百万级的吞吐量 4、容错性，即失败时的可恢复性 5、精确的可重复性 6、可查询性流处理就是在延迟、吞吐量和正确性之间做一个平衡。2、当前的流处理引擎包含哪些1、Sp
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2022-08-11 11:03:34
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流处理基础流编程简介数据流图（DataFlow Graph）数据流程序描述了数据如何在算子之间流动。数据流程序通常表示为有向图，其中节点称为算子，用来表示计算。算子是数据流程序的基本功能单元。 如上图所示，数据流图被称为逻辑流图。为了执行一个数据流程序，Flink会将逻辑流图转换为物理数据流图。数据并行和任务并行我们可以以不同的方式利用数据流图中的并行性：我们可以对输入数据进行分区，并在数据的子集
