Flink 学习总结Flink特点高吞吐、低延迟、高性能支持 Event Time支持有状态的计算高度灵活的窗口计算支持轻量级分布式快照CheckpointsFlink和SparkStream对比♥♥♥本质：SparkStream 是以批处理技术为根本，将数据切成一个一个微小的批次从而实现流式处理（伪流处理）Flink 是完全的流式处理，只要数据一来，就会马上对其进行处理数据模型：Spark采用R
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2024-03-28 11:49:35
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前言 Async I/O 是阿里巴巴贡献给社区的一个呼声非常高的特性，于1.2版本引入。主要目的是为了解决与外部系统交互时网络延迟成为了系统瓶颈的问题。异步IO操作的需求 Flink在做流数据计算时，很多时候
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2024-05-11 21:51:18
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Kafka Source示例KafkaSource<String> source = KafkaSource.<String>builder()
.setBootstrapServers(brokers)
.setTopics("clicks")
.setGroupId("my-group")
.setStartingOffsets(Offs
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2024-06-26 08:57:11
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# 如何用Flink获取Mysql的source并addSink输出结果
## 介绍
作为一名经验丰富的开发者，我们经常会遇到这样的情况，新手不知道如何使用一些技术来解决问题。今天，我们就来教一位刚入行的小白如何使用Flink来获取Mysql的source并addSink输出结果。
### 任务
教会新手如何使用Flink获取Mysql的source并addSink输出结果
### 流程概览
原创
2024-03-22 06:37:11
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本文主要介绍 Flink 的状态管理，非常实用。过去无论是在生产中使用，还是调研 Apache Flink，总会遇到一个问题：如何访问和更新 Flink 保存点(savepoint)中保存的 state？Apache Flink 1.9 引入了状态处理器(State Processor)API，它是基于 DataSet API 的强大扩展，允许读取，写入和修改 Flink 的保存点和检查点(che
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2024-04-27 23:25:36
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Kafka原理在Kafka中向topic发送消息者称为Producer，从topic获取数据者称为Consumer，Consumer被定义到一个Consumer Group中，整个Kafka集群通过Zookeeper进行协调 Kafka集群由多个broker实例组成，消息按照topic进行分类存储，每个topic被分为多个分区，每个分区又存在多个副本，保证数据对可用性 Partition内顺序存
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2024-02-20 10:13:53
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一、背景说明在Flink中可以使用Window join或者Interval Join实现双流join，不过使用join只能实现内连接，如果要实现左右连接或者外连接，则可以通过connect算子来实现。现有订单数据及支付数据如下方说明，基于数据时间实现订单及支付数据的关联，超时或者缺失则由侧输出流输出//OrderLog.csv 订单数据，首列为订单id，付款成功则类型为pay（第二列），且生成支
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2023-11-19 07:28:12
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1：搭建Flintk所需的组件：这些组件是：JobManager、ResourceManager、TaskManager和Dispatcher。 （JVM）JobManager：作为主进程（masterprocess) , JobManager控制着单个应用程序的执行。换句话说，每个应用都由一个不同的JobManager掌控。（JobManager还要负责所有需要集中协调的操作，如创建检查点，建立
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2024-04-25 16:06:45
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Flink ProcessFunction介绍及KeyedProcessFunction实例1. ProcessFunction简介2. KeyedProcessFunction简单使用2.1. [Java版本](https://github.com/fanjianhai/flink_project_maven_repository.git)2.2. [Scala版本](https://gith
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2024-01-31 00:57:56
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JobManager 高可用(HA)jobManager协调每个flink任务部署。它负责调度和资源管理。默认情况下，每个flink集群只有一个JobManager，这将导致一个单点故障(SPOF)：如果JobManager挂了，则不能提交新的任务，并且运行中的程序也会失败。使用JobManager HA，集群可以从JobManager故障中恢复，从而避免SPOF 。 用户在standalone或
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2024-05-21 18:44:04
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前言Flink版本：1.12.1将实时的数据类比于一个车流（带有一个值），如果你想获得所有车值的总和，那该怎么办呢？求和：不断的将数据相加，像聚合函数一样：Flink的常见算子和实例代码。 但是问题来了：实时数据流是不断的产生数据的，那么作为无界数据流，你永远不可能获得流的完整结果。也许你可以创建一个同样的求和数据流（无界）像这样：关于事件时间和水印与窗口的联合使用及其demo代码：Flink事
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2024-03-01 13:39:10
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先了解两个概念首先要先知道时间语义和watermark 是什么时间语义在flink的数据处理流程中，有三个重要的时间概念，如上图所示分别是Event Time：事件创建的时间（也就是数据生成的时间）Ingestion Time：数据进入Flink的时间Processing Time：对数据执行计算的时间，为本地系统时间与机器相关在flink中有这三种时间语义，在默认情况下flink是按照Proce
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2024-04-25 15:48:15
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一、EventTime的引入在Flink的流式处理中，绝大部分的业务都会使用eventTime，一般只在eventTime无法使用时，才会被迫使用ProcessingTime或者IngestionTime。如果要使用EventTime，那么需要引入EventTime的时间属性，引入方式如下所示：val environment: StreamExecutionEnvironment = Stream
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2024-02-16 20:27:52
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目录1.入门概念1.1 核心特点1.1.1 批流数据1.1.2 容错能力1.1.3 高吞吐低延迟1.1.4 大规模复杂计算1.1.5 多平台部署 2.API 介绍2.1 API层次2.2 DataStream体系2.3 数据读取（Source）2.3.1 内存读取2.3.2 文件读取2.3.3 S
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2024-04-12 04:26:24
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Flink CDC1、CDC 简介1.1 什么是CDC CDC 是Change Data Capture（变更数据获取）的简称。核心思想是，监测并捕获数据库 的变动（包括数据或数据表的插入、更新以及删除等），将这些变更按发生的顺序完整记录 下来，写入到消息中间件中以供其他服务进行订阅及消费。1.2 CDC 的种类CDC 主要分为基于查询和基于 Binlog 两种方式，我们主要了解一下这两种之间的
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2024-09-23 20:50:04
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DataStream 转换操作 转换就是从一个或多个Datastream生成新的Datastream的过程。所有Datastream的转换操作可以分为单Single-Datastream、Multi-Datastream、物理分区三类类型。1、Single-Datastream 操作 Single-Datas
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2024-03-26 17:17:50
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1、withIdleness 介绍There are two places in Flink applications where a WatermarkStrategy can be used: 1) directly on sources and 2) after non-source operation.The first option is preferable, because it a
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2024-05-22 20:04:20
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文章目录Flink 简介Flink 特性和擅长无界和有界数据应用场景事件驱动型应用什么是事件驱动型应用？事件驱动型应用的优势？Flink 如何支持事件驱动型应用？典型的事件驱动型应用实例数据分析应用什么是数据分析应用？流式分析应用的优势？Flink 如何支持数据分析类应用？典型的数据分析应用实例数据管道应用什么是数据管道？数据管道的优势？Flink 如何支持数据管道应用？典型的数据管道应用实例
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2024-04-08 09:59:23
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在互联网越来越快的今天，用户的“耐性”正在变差，企业对数据服务实时化的需求也日益增多，打车、外卖、网购、在线视频等场景下，用户已经不能忍受较长时间的等待，企业对于大数据实时决策的要求也越来越严苛。在这样的背景下，OPPO基于 Flink 打造了实时计算平台 OStream，对Flink进行了系列的改进和优化，探索了实时流计算的行业实践以及变化趋势。为此，OPPO 大数据平台研发负责人张俊接受了In
自制Flink Parcel集成CDH（Flink1.13.2 + CDH6.2.1+Scala2.11）记录制作flink parcel环境（虚拟机，系统CentOS7.6）（1）jdk1.8（open）
（2）maven3.8.1
（3）parcel制作工具jdk、maven自行安装flink 相关下载注：可不需要提前下载
flink下载地址：https://archive.apache.or
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2024-10-03 14:57:28
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