「摘要」随着互联网企业从粗放式运营向精细化运营过渡，随时随地的查看业务数据，灵活指导运营决策，成为业务人员的高频需求。数聚力定位于数据化运营工具，满足了数据如影随形的理念。在数据的采集、清洗、配置、可视化、分析、报警、见解等各重要环节上，提供便捷的解决方案，使得从“接数”到“看数”的体验获得提升，也让业务人员从繁重的业务报表之中解放出来，能够聚焦于运营决策之上，产出更多的业务价值。数聚力的不断发展
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2024-09-18 15:33:18
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我们在生产实践中经常会遇到这样的场景，需把输入源按照需要进行拆分，比如我期望把订单流按照金额大小进行拆分，或者把用户访问日志按照访问者的地理位置进行拆分等。面对这样的需求该如何操作呢？大部分的DataStream API的算子的输出时单一输出，也就是某种数据类型的流。除了split算子(使用split切分过的流是不能被二次切分的)，可以将一条流分成多条流，这些流的数据类型也都相同。processf
1、ProcessFunction api实现定时器package com.atguigu.FProcessFunctionApi_api;
import com.atguigu.Zbeans.SensorReading;
import org.apache.flink.api.common.state.ValueState;
import org.apache.flink.api.
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2024-07-24 12:36:07
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相信会看到这篇文章的都对Flink的时间类型（事件时间、处理时间、摄入时间）和Watermark有些了解，当然不了解可以先看下官网的介绍：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-master/dev/event_time.html 这里就会有这样一个问题：FLink 是怎么基于事件时间和Watermark处理迟到数据的呢？在回答这个
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2024-07-24 13:19:08
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# 实现 Flink Java 侧输出流教程
## 1. 介绍
在 Flink 中，侧输出流是一种将处理数据输出到多个流的机制，通常用于处理异常数据或需要额外处理的数据。本教程将教你如何在 Flink Java 中实现侧输出流。
## 2. 流程概述
下面是实现 Flink Java 侧输出流的流程概述：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤 1 | 创建 F
原创
2024-03-15 03:56:49
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# Flink中Java侧输出流实现指南
Apache Flink 是一个快速、可扩展、易于使用的批处理和流处理引擎。侧输出流是 Flink 的一项强大特性，可以将不符合主流处理逻辑的数据分流出去，便于后续处理或监控。本文将指导你如何在 Java 中实现 Flink 的侧输出流。
## 流程概述
以下是实现 Flink 中 Java 侧输出流的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|----
文章目录1、 聚合算子1.1 按键分区（KeyBy）1.2 简单聚合（Sum/Min/MinBy/MaxBy）1.3 归约聚合（Reduce）2、用户自定义函数（UDF）2.1 函数类（Function Classes）2.2 富函数类（Rich Function Classes）3、物理分区算子（Physical Partitioning）3.1 随机分区（Shuffle）3.2 轮询分区（R
我们经常需要在一个时间窗口维度上对数据进行聚合，窗口是流处理应用中经常需要解决的问题。Flink的窗口算子为我们提供了方便易用的API，我们可以将数据流切分成一个个窗口，对窗口内的数据进行处理。本文将介绍如何在Flink上进行窗口的计算。一个Flink窗口应用的大致骨架结构如下所示：// Keyed Windowstream .keyBy(...)首先，我们要决定是否对一个DataSt
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2024-03-30 09:22:59
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public class Test {
public static void main(String[] args) {
System.out.println("Hello world");
}
} 一般我们学习一门新的语言，都是从她的Hello World开始： System.out.println("Hello world");这句代码为什么能输出个"Hello World"到屏
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2023-08-19 23:11:00
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是时候动手开发Flink应用程序了!在本章中，您将学习如何设置开发、运行和调试Flink应用程序的环境。我们将开始讨论所需的软件，并解释如何获得这本书的代码示例。使用这些示例，我们将展示Flink应用程序如何在IDE中执行和调试。 最后，我们将展示如何引导一个Flink Maven项目，该项目是新应用程序的起点。4.1 所需软件首先，让我们来讨论开发Flink应用程序所必需的软件。您可以在Linu
Flink 的 side output 为我们提供了侧流（分流）输出的功能，根据条件可以把一条流分为多个不同的流，之后做不同的处理逻辑，下面就来看下侧流输出相关的源码。先来看下面的一个 Demo，一个流被分成了 3 个流，一个主流，两个侧流输出。SingleOutputStreamOperator<JasonLeePOJO> process = kafka_source1
原创
2022-09-17 05:54:07
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介绍测输出流SideOutput说白了就是可以将一个流变成两个流.代码import co
原创
2022-07-04 11:10:48
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流计算在介绍Flink之前首先说一下流计算的概念，流计算是针对流式数据的实时计算。流式数据是指将数据看作数据流的形式来处理，数据流是在时间分布和数量上无限的一系列动态数据集合体，数据记录是数据流的最小组成单元。流数据具有数据实时持续不断到达、到达次序独立、数据来源众多格式复杂、数据规模大且不十分关注存储、注重数据的整体价值而不关注个别数据等特点。Apache Flink是什么Apache Flin
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2024-05-27 15:20:28
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无意中看到一篇比较详细介绍流的文章1.什么是IO Java中I/O操作主要是指使用Java进行输入，输出操作. Java所有的I/O机制都是基于数据流进行输入输出，这些数据流表示了字符或者字节数据的流动序列。Java的I/O流提供了读写数据的标准方法。任何Java中表示数据源的对象都会提供以数据流的方式读写它的数据的方法。
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2023-07-21 15:35:33
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作者｜贺小令Apache Flink 持续保持高速发展，是 Apache 最活跃的社区之一。Flink 1.16 共有 240 多个 Contributor 热情参与，共完成了 19 个 FLIP [1] 和 1100 多个 issue，给社区带来非常多振奋人心的功能。Flink 已经是流计算领域的领跑者，流批一体的概念逐渐得到大家的认可，并在越来越多的公司成功落地。
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2024-01-25 22:28:45
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“Flink中流式处理的概念是实时计算的基石，也是你踏入Flink的第一步。”今天和大家一起聊聊流式处理的通用概念。如果还不清楚这些概念的同学，今天的分享一定会给你带来收获的。关于Flink，之前的《Flink入门安装》可以先看看。01 Flink 是什么在讲流式处理的通用概念之前，我们先引用Flink官网的一段话：Apache Flink is a framework and distribut
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2024-03-26 08:50:19
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Window Join窗口join将共享相同key并位于同一窗口中的两个流的元素连接在一起。可以试用WindowAssigner定义这些窗口，并根据两个流的元素对其进行评估。然后将双方的元素传递到用户定义的JoinFunction或FlatJoinFunction，在此用户可以发出满足连接条件的结果。代码如下streamA.join(streamB)
.where(<KeySelector
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2023-08-31 06:45:29
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业务场景：使用Flink同步Kafka数据近实时写入MySQL，需要将登录数据拆分为登录，日活，新增分别入三个MySQL表。采用侧输出流将流拆分为多个流，分别进行处理。/** * Flink 读取 Kafka，每秒聚合一次数据，批量写入 MySQL * * create by LiuJinHe 2020/5/26 */object CpDataKafkaToMySQL { private val logger = LoggerFactory.getLogger(thi...
原创
2021-08-31 13:48:09
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我们平时在使用计算机的过程中，会用到一个非常常用的操作：复制粘贴。它可以将一个文件复制成另一个文件。根据我们昨天学的两种字符流，面对这种需求该如何操作？一、IO流复制文件说白了，复制文件的过程就是一边读一边写的过程。代码如下：1.方法一①创建输入流：a.jpg是计算机里已经存在的文件，所以创建输入流将其读取到内存。②创建输出流：我们需要将a.jpg复制下来，那么文件名我们可以自己定义名字，在创建输
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2023-07-06 20:39:24
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上一篇Flink的状态管理中，我们提到了Operator state，本文介绍的广播状态（Broadcast State）是 Apache Flink 中支持的第三种类型的operator state。Broadcast State使得 Flink 用户能够以容错、一致、可扩缩容地将来自广播的低吞吐的事件流数据存储下来，被广播到某个 operator 的所有并发实例中，然后与另一条流数据连接进
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2024-01-10 19:40:46
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