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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目录入门指南 Pattern API单个模式Quantifiers条件组合模式循环模式中的连续性模式组匹配后跳过策略 检测模式从模式选择处理超时的部分模式简单的API CEP library 中的时间Event Time处理迟到的数据时间ContextExamples从较老的Flink版本迁移(1.3之前)迁移到1.4 +迁移到1.3 +FlinkCEP是在
处理函数ProcessFunction的用法
原创
2022-12-24 00:48:39
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ProcessFunction API（底层 API） DataStream API 提供了一系列的 Low-Level 转换算子。可以访问时间戳、watermark 以及注册定时事件。还可以输出特定的一些事件，例如超时事件等。Process Function 用来构建事件驱动的应用以及实现自定义的 ...
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2021-09-09 21:35:00
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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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文章目录一. 状态管理的基本概念1.什么是状态2. 为什么要管理状态3. 理想的状态管理二. Flink 状态的类型与使用示例1. Managed State & Raw State2. Keyed State & Operator State3. Keyed State 使用示例三. 容错机制与故障恢复1. 状态如何保存及恢复2. 可选的状态存储方式四. 总结1. 为什么要使用
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2024-09-10 10:42:34
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.一 .前言二 .实现2.1. 窗口分类2.2. 时间窗口2.2.1. tumbling-time-window (翻滚窗口-无重叠数据)2.2.2.sliding-time-window (滑动窗口-有重叠数据)2.2.3. 小结2.3. Count-Window2.3.1. tumbling-count-window (无重叠数据)2.3.2. sliding-count-window (有重
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2024-03-26 05:27:40
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top命令用于监控Linux上用户进程以及系统资源的使用情况，它是网管工具箱中最实用的工具之一。top命令已经预装到Linux系统中了，它有一定的交互功能，你可以通过它浏览进程列表、关闭进程等操作概述top命令可以输出正在运行中的进程列表，并且每隔几秒钟自动更新列表中各个进程的状态默认情况下，列表是按照CPU的使用率由高到低来排序的，所以可以很轻松的观察到哪个用户的哪个进程占用了最多的系统资源,默
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2024-10-18 08:52:41
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在CO中结帐时有:product cost by order,product cost by period,product cost by sales order,对于这几种各有什么用法及什么时候用?对于同一个对象是否可以同时使用其中的两种或以上?product cost by order是按订单生产，包括按生产订单，流程订单，和ＣＯ生产订单。一般都是ＰＰ选定了生产管理的模式，然后Ｃ
文章目录概述定义为什么使用Flink应用行业和场景应用行业应用场景实时数仓演变Flink VS Spark架构系统架构术语无界和有界数据流式分析基础分层API运行模式作业提交流程顶层抽象流程基于Yarn 会话（Session）模式 概述定义截止至今大数据计算框架引擎大致经历以下四代：第一代计算引擎：Hadoop MapReduce第二代计算引擎：Tez第三代计算引擎：Spark第四代计算引擎：F
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2024-05-11 08:20:22
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FLINK流式概念整理 –动态表1、将流转换为动态表。 2、在动态表上计算一个连续查询，生成一个新的动态表。 3、生成的动态表被转换回流。–时间属性 时间属性可以像普通的时间戳的列一样被使用和计算。 一旦时间属性被用在了计算中，它就会被物化，进而变成一个普通的时间戳。 普通的时间戳是无法跟 Flink 的时间以及watermark等一起使用的，所以普通的时间戳就无法用在时间相关的操作中。–注意列计
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2024-03-21 13:15:27
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1、背景日志系统接入的日志种类多、格式复杂多样，主流的有以下几种日志：filebeat采集到的文本日志，格式多样winbeat采集到的操作系统日志设备上报到logstash的syslog日志接入到kafka的业务日志以上通过各种渠道接入的日志，存在2个主要的问题：格式不统一、不规范、标准化不够如何从各类日志中提取出用户关心的指标，挖掘更多的业务价值为了解决上面2个问题，我们基于flink和droo
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2024-04-26 11:05:23
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Flink简介 Flink的核心是一个流式的数据流执行引擎，其针对数据流的分布计算提供了数据分布，数据通信以及容错机制等功能。基于流执行引擎，Flink提供了诸多更高抽象层的API以便用户编写分布式任务：DataSet API:对静态数据进行批操作，将静态数据抽象成分布式的数据集，用户可以方便的采用Flink提供的各种操作符对分布
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2024-04-23 11:12:00
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前言项目介绍在线视频： https://www.bilibili.com/video/BV1zv41157yY本案例是一个专注于flink动态规则计算的项目，核心技术组件涉及flink、hbase、clickhouse、drools等 项目可根据各类个性化需求进行二次开发后，直接用于实时运营，实时风控、交通监控等场景的线上生产列位看官，为了能够更好地理解后续《动态规则版实时运营系统》的设计思想和代
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2024-05-05 19:54:07
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概述伯克利包过滤器（Berkeley Packet Filter，缩写 BPF），是类Unix系统上数据链路层的一种原始接口，提供原始链路层封包的收发。除此之外，如果网卡驱动支持混杂模式，那么它可以让网卡处于此种模式，这样可以收到网络上的所有包，不管他们的目的地是不是所在主机。另外，BPF支持过滤数据包——用户态的进程可以提供一个过滤程序来声明它想收到哪些数据包。通过这种过滤可以避免从操作系统内核
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2024-05-31 09:15:24
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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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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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top基本应该是我们在linux下使用最多的命令了，排查问题都要先top一下看看。但是你真的会用top吗？这里整理了几个优秀的top快捷键，一定会让你效率加倍1，详细显示command按下小写c ： 详细显示command列 就是这样的效果，启动命令显示的非常全不仅是程序的完整路径，连启动程序的参数都显示出来了2，过滤o ： 过滤进程按下o后，会让你输入过滤条件 然后你可以
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2024-03-17 17:29:14
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1.Flink如何保证Exactly-Once使用checkpoint检查点，其实就是 所有任务的状态，在某个时间点的一份快照；这个时间点，应该是所有任务都恰好处理完一个相同 的输入数据的时候。checkpoint的步骤：flink应用在启动的时候，flink的JobManager创建CheckpointCoordinatorCheckpointCoordinator(检查点协调器) 周期性的向该
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2024-03-08 13:38:00
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目录实时数据分析业务目标业务开发一般流程点击流日志实时数据预处理业务分析创建ClickLogWide样例类预处理：地址、时间字段拓宽预处理：isNew字段处理预处理：isHourNew字段处理预处理：isDayNew字段处理isMonthNew字段处理 实时数据分析业务目标完成点击流日志数据预处理业务开发完成实时频道热点分析业务开发完成实时频道PV/UV分析业务开发完成实时频道用户新鲜度分析业务
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2024-03-28 10:57:57
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