在flink中，转换算子是无法访问事件的时间戳信息和水位线信息的。所以！ flink提供了一些列的Low-Level转换算法，他们可以访问时间戳，watermark以及注册定时器。总结：ProcessFunction可以被认为是一种提供了对状态和定时器访问的FlatMapFunction，没接收到一个数据流都会进行处理，可以通过访问时间戳来进行设置定时器等操作。 
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2024-03-19 21:24:24
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转换算子一个流的转换操作将会应用在一个或者多个流上面，这些转换操作将流转换成一个或者多个输出流，将这些转换算子组合在一起来构建一个数据流图。大部分的数据流转换操作都是基于用户自定义函数udf。udf函数打包了一些业务逻辑并定义了输入流的元素如何转换成输出流的元素。像MapFunction这样的函数，将会被定义为类，这个类实现了Flink针对特定的转换操作暴露出来的接口。DataStream API
# 使用 Flink 添加 Redis 作为数据源
Apache Flink 是一个用于处理和分析大规模数据流的流处理框架。它提供了丰富的 API 和工具，可以帮助我们轻松地处理数据流。在实际的应用中，我们经常需要从外部系统中获取数据，并将其用作 Flink 的输入。本文将介绍如何使用 Flink 添加 Redis 作为数据源，并展示相应的代码示例。
## Redis 简介
Redis 是一
原创
2024-02-03 11:46:05
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Flink 提供了 Exactly-Once 语义，这是一种高度可靠的流式数据处理保障，确保每个事件都会被处理一次且仅一次，即使在发生故障或重启时也是如此。这种语义对于许多关键应用程序，如金融交易和事件驱动型应用程序，至关重要。要实现 Flink 的 Exactly-Once 语义，需要采取以下关键措施：Stateful Stream Processing： 确保作业是有状态的，这意味着在处理事件
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2024-11-01 13:57:04
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文章目录一. Flink概述1.1 Flink历史1.2 Flink简介1.3 Flink特点1.3.1 批处理 & 流处理批处理流处理无界流有界流1.3.2 事件驱动型(Event-driven)1.3.3 分层ProcessFunctionDataSteam DataSetTable API 一. Flink概述1.1 Flink历史Flink起源于 Stratosphere 项目
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2024-02-29 09:51:38
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对一个互联网产品来说，典型的风控场景包括：注册风控、登陆风控、交易风控、活动风控等，而风控的最佳效果是防患于未然，所以事前事中和事后三种实现方案中，又以事前预警和事中控制最好。这要求风控系统一定要有实时性。本文就介绍一种实时风控解决方案。1.总体架构风控是业务场景的产物，风控系统直接服务于业务系统，与之相关的还有惩罚系统和分析系统，各系统关系与角色如下： 业务系统，通常是APP+后台
1.1 Data Source数据源在实时计算DataStream API中，Source是用来获取外部数据源的操作，按照获取数据的方式，可以分为：基于集合的Source、基于Socket网络端口的Source、基于文件的Source、第三方Connector Source和自定义Source五种。前三种Source是Flink已经封装好的方法，这些Source只要调用StreamEx
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2023-06-04 16:29:06
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序本文主要研究一下flink如何兼容StormTopology实例@Test
public void testStormWordCount() throws Exception {
//NOTE 1 build Topology the Storm way
final TopologyBuilder builder = new TopologyBuild
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2024-05-31 11:58:25
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一、addSource & fromSource 、addSink & SinkTo
这两组算子区别在于：addSource和addSink需要自己实现SourceFunction或者是SinkFunction，其中读取数据的逻辑，容错等都需要自己实现；fromSource和SinkTo，是flink提供的简易的
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2024-03-13 15:35:11
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overview解读Flink 1.5版本的“task本地恢复”feature的实现。随着时间的推移，Flink有些模块的代码复杂度已经很高了（比较典型的就是状态&容错这块）。因为考虑到兼容历史实现的问题，类在快速增长。实现关于本地恢复的配置，封装在名为LocalRecoveryConfig的类中，该类可提供本地恢复模式的查询（也即LocalRecoveryMode枚举）以及本地恢复目录提
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2024-04-09 10:25:11
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Flink 可以从各种来源获取数据，然后构建 DataStream 进行转换处理。一般将数据的输入来源称为数据源，而读取数据的算子就是源算子（Source）。所以，Source 就是我们整个处理程序的输入端。Flink 代码中通用的添加 Source 的方式，是调用执行环境的 addSource()方法：//通过调用 addSource()方法可以获取 DataStream 对象
val stre
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2023-09-15 23:21:48
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背景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。流计算系统中经常需要与外部系统进行交互，比如需要查询外部数据库以关联上用户的额外信息。通常，我们的实现方式是向数据库发送用户a的查询请求，然后等待结果返回，在这之前，我们无法发送用户b的查询请求。这是一种同步访问的模式，如下图左边所示。图中棕色的长条
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2024-09-20 19:30:51
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在数据流处理技术日益成熟的今天，Apache Flink作为一种流计算框架，在大规模数据处理领域广受欢迎。然而，我最近遇到了一个问题：Flink的MySQL Source组件逐渐被标记为过时。这使我不得不深入研究如何解决这一问题，以确保数据流的可靠性与效率。
### 问题背景
在我们的用户场景中，企业需要通过Flink从MySQL中实时提取数据，然后进行流式处理和分析，以更快速地获取业务洞察。
本篇概览本文是《Flink处理函数实战》系列的第五篇，学习内容是如何同时处理两个数据源的数据；试想在面对两个输入流时，如果这两个流的数据之间有业务关系，该如何编码实现呢，例如下图中的操作，同时监听9998和9999端口，将收到的输出分别处理后，再由同一个sink处理(打印)：Flink支持的方式是扩展CoProcessFunction来处理，为了更清楚认识，我们把KeyedProcessFunct
目录1. 窗口的概述2. 分组窗口（Group Windows）2.1. 滚动窗口2.2. 滑动窗口2.3. 会话窗口3. Over Windows3.1. 无界的over window3.2. 有界的over window4. SQL中窗口的定义4.1. Group Windows4.2. Over Windows5. 代码练习（以分组
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2023-11-10 05:35:33
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摘要：本文整理自快手实时计算团队技术专家张静、张芒在 Flink Forward Asia 2021 的分享。主要内容包括：Flink SQL 在快手功能扩展性能优化稳定性提升未来展望一、Flink SQL 在快手经过一年多的推广，快手内部用户对 Flink SQL 的认可度逐渐提高，今年新增的 Flink 作业中，SQL 作业达到了 60%，与去年相比有了一倍的提升，峰值吞吐达到了 6 亿条/秒
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2024-08-20 00:23:15
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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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运行flink streaming程序报错：报错信息如下：Error:(21, 18) not enough arguments for method addSource: (implicit evidence$9: org.apache.flink.api.common.typeinfo.TypeInformation[String])org.apache.flink.streaming.api.scala.DataStream[String].Unspecified value parameter
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2021-06-21 15:52:22
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运行flink streaming程序报错：报错信息如下：Error:(21, 18) not enough arguments for method addSource: (implicit evidence$9: org.apache.flink.api.common.typeinfo.TypeInformation[String])org.apache.flink.streaming.api.scala.DataStream[String].Unspecified value parameter
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2022-01-07 16:32:19
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我的回答是不会，java发展到现在已经是一个成熟的体系了。ava发展速度快，已经渗透到我们生活中的方方面面，大多数应用软件开发都离不开Java，比如我们熟知的淘宝、京东等大型网站，很多功能都是通过Java实现的。服务器的开发、网站的后台维护等，都需要Java。Java的生态圈决定了这门语言在未来10年都会是最热门的语言之一。1、程序员可以在Java中获得向后兼容性，可以雇用Java开发人员来确保编
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2023-07-21 18:19:40
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