目录Flink数据转换方法使用案例MapFlatMapFilterKeyByReduceAggregationsWindowJoinUnionProjectDistinctSortPartitionIterateFold使用 Flink 数据转换 Conclusion 的案例问题描述解决方案结论 Flink数据转换方法使用案例Apache Flink是一个分布式流处理框架，它提供了丰富的数据转换
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2024-02-08 15:25:31
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文章目录1. Flink 概述1.1. Flink 特点1.2. Flink 和 Spark Streaming 对比2. Filnk 运行架构2.1. Yarn 任务运行流程2.2. Flink 线上部署2.3. Flink 运行组件2.3.1. Flink Client 客户端2.3.2. JobManager 作业管理器2.3.3. ResourceManager 资源管理器2.3.4.
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2024-03-26 20:53:53
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# Flink UDF与MySQL的集成
## 引言
Flink是一个分布式流处理框架，可用于处理大规模实时数据。Flink提供了许多内置的函数，但有时我们需要自定义函数来处理特定的业务逻辑。在本文中，我们将探讨如何在Flink中使用用户定义的函数（UDF）与MySQL进行集成。
## Flink UDF简介
Flink UDF是一种用户自定义的函数，用于在Flink任务中处理数据。UDF
原创
2024-01-28 10:05:56
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# 教你实现 Flink UDF Java
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能够帮助你了解如何实现 Flink 用户自定义函数（UDF）。在这篇文章中，我将为你详细介绍实现 Flink UDF Java 的整个流程，以及每一步所需的代码和注释。
## 流程概述
首先，让我们通过一个表格来概述实现 Flink UDF Java 的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | ---
原创
2024-07-29 07:18:19
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# 使用--output指定处理结果数据存储目录
/export/server/flink-standalone/bin/flink run \
/export/server/flink-standalone/examples/batch/WordCount.jar \
--input hdfs://node1:8020/wordcount/input/words.txt \
--output h
1、简单转化算子(map,flatmap,filter这些)datastream和keyedStream都可以有，但是datastream没有聚合算子，只有keyedStream才有。键值转换后的才有滚动聚合算子sum(),min(),max() ,minBy(),maxBy()，reduce()2、键值转换后的才有滚动聚合算子sum(),min(),max() ,minBy(),maxBy()m
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2024-03-29 06:49:20
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FLINK自定义函数序言Flink UDF 实现指南概述(实现的函数类）Function Class(求值方法)Evaluation Methods（类型推导） Type Inference@DataTypeHint@FunctionHint定制类型推导（运行时集成）Determinism（标量函数）Scalar Functions（表值函数）Table FunctionsAggregate F
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2024-05-21 10:02:31
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flink初始flink是什么为什么使用flinkflink的基础概念flink剖析实例flink是什么flink是一个用于有界和无界数据流进行有状态的计算框架。
flink提供了不同级别的抽象来开发流和批处理应用程序。最底层是Stateful Stream processing,只提供有状态流它 通过Process Function嵌入到DataStream API中。它允许用户自由处理来自一个
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2024-04-18 12:11:29
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1.架构说明在上6节当中，我们已经完成了从ods层到dwd层的转换，包括日志数据和业务数据，下面我们开始做dwm层的任务。DWM 层主要服务 DWS，因为部分需求直接从 DWD 层到DWS 层中间会有一定的计算量，而且这部分计算的结果很有可能被多个 DWS 层主题复用，所以部分 DWD 会形成一层 DWM，我们这里主要涉及业务：访问UV计算跳出明细计算订单宽表支付宽表因为实时计算与离线不同，实时计
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2024-05-28 12:30:57
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Flink 为流处理和批处理分别提供了 DataStream API 和 DataSet API。正是这种高层的抽象和 flunent API 极大地便利了用户编写大数据应用。不过很多初学者在看到官方 Streaming 文档中那一大坨的转换时，常常会蒙了圈，文档中那些只言片语也很难讲清它们之间的关系。所以本文将介绍几种关键的数据流类型，它们之间是如何通过转换关联起来的。下图展示了 Flink 中
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2024-05-12 17:05:23
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Flink主要有两种基础类型的状态：keyed state 和operator state。 Operator State 对于Operator State(或者non-keyed state)，每个operator state绑定到一个并行operator实例上。在Flink中，Kafka Connector是一个使用Operator State的很好的例子。每个并行Kafka消费者实例维护一个
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2024-03-26 21:53:59
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实时UDF中open方法执行次数描述背景：执行报错：问题排查：排查：疑惑：解决：引申：总结： 描述背景：在使用blink进行开发IP匹配的时候，因为是通过UDF来实现的，所以打算在UDF的open方法中预先读取IP信息数据，【open方法对于一个实例Task只调用执行一次，算作是预处理，类似hive的UDF中setup方法】存放在集合中。然后处理集合，按照有序排序，最终使用二分查找去寻找当前IP
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2024-05-28 20:08:25
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实验 1 基于 SequoiaDB 的 Flink 应 Flink API 抽象级别： 从上图中可以看到，Flink 的 Core（也称之为 Runtime ）可运行在常见的资源环境中，如本地 JVM，集群和云平台中。其基础 API 可以看到分为用于流场景的 DataStream 与批场景的 DataSet，基于这两种 API，Flink 又抽象出 Table API 与 CEP 和 ML 等高级
在本系列的第一篇文章中，我们对欺诈检测引擎的目标和所需功能给出了高层次的描述。我们还解释了如何让 Apache Flink 中的数据分区基于可修改的规则来定制，替代使用硬编码的 KeysExtractor 实现。我们特意略过了关于如何初始化应用的规则，以及在运行时有哪些方法来更新这些规则的细节内容。在这篇文章中我们将具体介绍这些细节。你将学习如何将第一部分中描述的数据分区方法与动态配置结合起来使用
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2024-08-27 19:03:34
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目录特点Use CaseFlink (最新 1.10 版本) vs Spark (最新 2.4.5)架构运行模式Layered APIs & Component StackDataStream 例子DataSet 例子状态Time、Watermark、Late DataWindowsCheckpointDataStream 的 Sources、Transformations、SinksDa
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2024-05-06 09:34:10
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前言前面 FLink 的文章中我们已经介绍了说 Flink 已经有很多自带的 Connector。1、《从0到1学习Flink》—— Data Source 介绍 2、《从0到1学习Flink》—— Data Sink 介绍其中包括了 Source 和 Sink 的，后面我也讲了下如何自定义自己的 Source 和 Sink。那么今天要做的事情是啥呢？就是介绍一下 Flink 自带的 E
第1章 简介接上一篇文章，启动TaskManager之后；本篇文章介绍TaskManager向ResourceManager注册Slot，然后提供给JobManager。第2章 具体步骤2.1 启动TaskExecutor org.apache.flink.runtime.taskexecutor.TaskExecutor#startTaskExecutorServicesprivate
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2024-03-20 20:55:09
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环境设置env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.getConfig.disableSysoutLogging(); 1，enableClosureCleaner()/disableClosureCleaner()默认情况下启用闭包清理器。闭包清理器删除了对Flink程序中匿名函数类的不需要的引用。禁用
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2024-03-04 04:56:46
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什么是State?尽管数据流中的许多操作一次仅查看一个事件(例如事件解析器),但某些操作会记住多个事件的信息（例如窗口运算符）。这些操作称为有状态。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。在每分钟/小时/天汇总事件时,状态将保留待处理的汇总。在数据点流上训练机器学习模型时,状态保持模型参数的当前版本。当需要管理历史数据时,该状态允许有效访问过去发生的
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2024-02-23 10:15:58
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参考自flink中文文档https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.16/zh/docs/concepts/overview/Flink 中的 API
Flink 为流式/批式处理应用程序的开发提供了不同级别的抽象最顶层抽象是 SQL，这层抽象在语义和程序表达式上都类似于 Table API，但是其程序实现都是 SQL 查询表达式
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2024-04-07 21:01:29
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