目录1 前置说明1.1 API1.2 编程模型2 准备工程2.1 pom文件3 Flink初体验3.1 需求3.2 编码步骤3.3 代码实现3.3.1 基于DataSet3.3.2 基于DataStream3.3.3 Lambda版3.3.4 在Yarn上运行1 前置说明1.1 API⚫ API Flink提供了多个层次的API供开发者使用，越往上抽象程度越高，使用起来越方便；越往下越底层，使用起
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2023-10-29 14:39:31
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# Apache Flink 案例及应用解析
Apache Flink 是一个开源的大数据处理框架，专用于流处理和批处理。它能够处理大规模数据集，并提供高吞吐量和低延迟的性能。本文将通过一个简单的Java示例来演示Flink的基本用法，并展示Flask在实际数据处理中的应用。
## 简介
Flink 强调实时处理，支持任务的分布式执行，并提供强大的状态管理能力。以下是一个简单的示例，通过Fl
文章目录下载和安装查看项目目录启动和关停本地集群提交作业并查看运行情况小结 Apache Flink 是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界和有界数据流进行有状态计算。Flink 被设计为在所有常见的集群环境中运行，以内存中速度和任何规模执行计算。 为了更深入的了解 Flink ，计划先搭建 Flink 运行环境。Flink 可以在所有类似 UNIX 的环境中运行，即 Linux，Mac OS X
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2024-02-09 21:31:11
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预定义的source和sink大多都是在测试，开发验证中使用 自带的连接器参考官网：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.10/dev/connectors/ 基于Apache Bahir的连接器比如写redis: https://bahir.apache.org/docs/f
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2023-07-11 17:33:51
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brew install apache-flink1 需求1.1 Flink开发批处理应用程序词频统计(word count)一个文件，统计文件中每个单词出现的次数，分隔符是\t。统计结果我们直接打印在控制台(生产上肯定是Sink到目的地)2 开发环境2.1 Maven构建2.1.1 RequirementsMaven 3.0.4（或更高版本）Java 82.1.2 Create Project使
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2024-05-25 18:02:14
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本文是《Flink处理函数实战》系列的第二篇，上一篇《Flink处理函数实战之一：ProcessFunction类》学习了最简单的ProcessFunction类，今天要了解的KeyedProcessFunction，以及该类带来的一些特性；关于KeyedProcessFunction通过对比类图可以确定，KeyedProcessFunction和ProcessFunction并无直接关系：
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2024-03-15 11:50:59
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状态管理 算子状态（operator state） 算子状态的作用范围限定为算子任务。 这意味着由同一并行任务所处理的所有数据都可以访问到相同的状态，状态对于同一任务而言是共享的。算子状态不能由相同或不同算子的另一个任务访问。 Flink为算子状态提供三种基本数据结构： &nbs
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2024-06-17 05:15:23
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本文基于事件驱动场景来讲解下在企业中的实际应用以及所遇到的坑。（关于Flink主题的所有文章已整理同步到在线腾讯文档，本文中涉及到其他知识点都可在文档中查看，后台回复【文档】获取链接）。需求背景某日，小明早上10点打卡到公司，先来一杯热水润润嗓子，打开音乐播放器带上心爱的降噪耳机看看新闻，静静等待11点半吃午饭。突然消息框亮了起来，这个时候小明心想要么来需求了，要么数据就有问题了。这个时候运营A部
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2024-07-04 10:47:27
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第1章 简介在前面的文章中，介绍了Flink相关环境的准备，并且完成了一个简单的Flink开发环境的搭建；本篇文章介绍一个完整的端到端涵盖Flink计算的案例：客户端=>Web API服务=>Kafka=>Flink=>MySQL。本次仍然以Flink Table API/SQL为例，采用docker-compose的方式进行部署。（文章中只给出关键部分代码，完整代码详见后
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2024-08-23 15:01:45
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# Flink YARN 案例分析
Apache Flink 是一个流式数据处理框架，它能够高效、可靠地处理数据流任务。YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop的资源管理系统，适用于大规模集群处理。本文将结合Flink与YARN的使用场景，介绍如何通过案例加深理解。
## 项目背景
在现代数据处理中，企业往往需要处理大量的实时数据流。Flink
原创
2024-09-18 07:48:36
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批处理和流处理的定义有界流（bound stream）：① 有明确的开始和结束；② 可以在获取完所有数据后进行计算；③ 不需要保证数据有序无界流（unbounded stream）：① 有明确的开始，但没有明确的结束；② 需要在每一条数据获取后立即计算；③ 需保证数据有序批处理：① 用于处理有界流（即处理定义的时间范围内的数据）；② 可以对整个数据集进行排序、统计等处理；③ 通常要求高吞吐、高效率
在 8 月 13 日的 TDengine 开发者大会上，涛思数据创始人陶建辉进行了题为《高性能、云原生的极简时序数据处理平台》的主题演讲。在本次演讲中，他不仅分享了时序数据库现阶段的技术痛点，还深入阐释了打造 TDengine 3.0 的原因以及实践思路。本文根据演讲内容整理而成。在 2017 年刚开始做时序数据库（Time Series Database，TSDB）时，学物理
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2024-09-21 07:09:01
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前言 实时大屏（real-time dashboard）正在被越来越多的企业采用，用来及时呈现关键的数据指标。并且在实际操作中，肯定也不会仅仅计算一两个维度。由于Flink的“真·流式计算”这一特点，它比Spark Streaming要更适合大屏应用。本文从笔者的实际工作经验抽象出简单的模型，并简要叙述计算流程（当然大部分都是源码）。 数据格式与接入 简化的子订单消息
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2024-06-24 21:32:10
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文章目录01 引言02 开发前准备2.1 API2.2 编程模型03 入门案例3.1 项目搭建3.2 代码实现3.2.1
原创
2022-03-22 13:46:25
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一、Flink是什么 Apache Flink is a framework and distributed processing engine for stateful computations over unbounded and bounded data streams. Flink ha
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2024-08-14 17:59:13
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摘要：本文整理自阿里巴巴高级技术专家付典，在 FFA 核心技术专场的分享。本篇内容主要分为四个部分：PyFlink 发展现状介绍PyFlink 最新功能解读PyFlink 典型应用场景介绍PyFlink 下一步的发展规划Tips：点击「阅读原文」查看原文视频&演讲 ppt01PyFlink 发展现状介绍很多 PyFlink 的新用户都会问这样一些问题，PyFlink 是否成熟？功能是否齐全
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2024-02-03 10:28:08
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TopN ？SQL就能搞定！
流计算 Oceanus 简介流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器，是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标，加速企业实时化数字化的建设进程。本文将会介绍如何使用
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2024-01-17 16:33:03
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一、Flink的用武之地Flink的口号是实时即未来。 在底层平台建设、实时数仓、实时推荐、实时分析、实时大屏、风控、数据湖等场景中，都可以考虑使用Flink解决实时计算的需求二、应用场景1.事件驱动型应用事件驱动型应用是一类具有状态的应用，它从一个或多个事件流提取数据，并根据到来的事件触发计算、状态更新或其他外部动作。 事件驱动型应用是基于状态化流处理来完成。在该设计中，数据和计算不会分离，应用
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2023-12-15 10:42:49
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案例简介flinkCEP浪院长译浪尖聊大数据随着无处不在的传感器网络和智能设备不断收集越来越多的数据，我们面临着以近实时的方式分析不断增长的数据流的挑战。能够快速响应不断变化的趋势或提供最新的商业智能可能是公司成功或失败的决定性因素。实时处理中的关键问题是检测数据流中的事件模式。复杂事件处理（CEP）恰好解决了对连续传入事件进行模式匹配的问题。匹配的结果通常是从输入事件派生的复杂事件。与对存储数据
原创
2021-03-19 10:47:00
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Tensorflow on Flink的学习资料寒冬将至，大家打起精神来，学习有挑战性的技术吧，下面给大家分
原创
2021-08-10 14:15:51
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