Flink流处理核心编程方法 目录Flink流处理核心编程方法一、Environment二、Source2.1 准备工作2.2 从Java的集合中读取数据2.3 从文件读取数据2.4 从Socket读取数据2.5 从Kafka读取数据2.6 自定义Source三、Transform3.1 map3.2 flatMap3.3 filter3.4 keyBy3.5 shuffle3.6 split和s
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2024-09-01 21:31:18
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一、Apache Flink 的定义、架构及原理官方文档:Apache Flink 是一个分布式流批一体化的开源平台。Flink 的核心是一个提供数据分发、通信以及自动容错的流计算引擎。Flink 在流计算之上构建批处理，并且原生的支持迭代计算，内存管理以及程序优化。Apache Flink 是一个分布式大数据处理引擎，可对有限数据流和无限数据流进行有状态或无状态的计算，能够部署在各种集群环境，对
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2024-02-20 22:36:33
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目的:学习Flink的基本使用方法掌握在一般使用中需要注意的事项 手把手的过程中会讲解各种问题的定位方法，相对啰嗦，内容类似结对编程。大家遇到什么问题可以在评论中说一下，我来完善文档 这里不在讲解基本的环境搭建过程，基本环境搭建过程，大家参见： 手把手开发Flink程序-基础现在我们将做一个新的Flink程序，目标是提供一批100以内随机数字，计算数字中的奇偶数个数
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2024-05-13 23:23:54
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作者伍翀（云邪），Apache Flink Committer，阿里巴巴高级开发工程师。本文将从开发环境准备、创建 Maven 项目，编写 Flink 程序、运行程序等方面讲述如何迅速搭建第一个 Flink 应用。在本文中，我们将从零开始，教您如何构建第一个 Flink 应用程序。开发环境准备Flink 可以运行在 Linux, Max OS X, 或者是 Windows 上。为了开发 Flink
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2024-08-16 20:05:57
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作业开发流程 创建输入流
创建输出流
检查输出数据类型是否和结果表一致，如不一致进行格式转换
创建中间流
保存、语法检查
测试发布
生产发布申请FlinkSQL语法参考
创建输入流
语法格式
CREATE TABLE [catalo
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2023-11-20 05:14:04
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先把Flink的开发环境配置好。 创建maven项目：db_flink首先在model中将scala依赖添加进来。 然后创建scala目录，因为针对flink我们会使用java和scala两种语言 创建包名 在src/main/java下创建com.imooc.java 在src/main/scala下创建com.imooc.scala接下来在pom.xml中引入flink相关依赖，前面两个是针对
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2024-02-10 01:03:49
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目的:学习Flink的基本使用方法掌握在一般使用中需要注意的事项 手把手的过程中会讲解各种问题的定位方法，相对啰嗦，内容类似结对编程。大家遇到什么问题可以在评论中说一下，我来完善文档现在我们继续解决手把手开发Flink程序-DataSet中统计数字的问题，但是不再使用DataSet，而是使用DataStream。原来的需求是生成若干随机数字统计奇数和偶数的个数统计质数格式统计每个数字出现
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2024-02-23 12:39:40
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Flink程序开发步骤Flink程序由相同的基本部分组成：获取执行环境创建或加载初始数据（Source）指定此数据的转换（Transformation）指定将计算结果放在何处（Sink）触发程序执行获取执行环境Flink程序首先需要声明一个执行环境，这是流式程序执行的上下文。// getExecutionEnvironment：创建本地或集群执行环境，默认并行度
ExecutionEnvironm
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2024-04-07 13:43:17
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Flink的开发步骤以及基础1.Environment2.Source2.1.从集合读取数据2.2从文件中读取数据2.3 kafka读取数据2.4 自定义数据源3.Transform3.1 map3.1.1 MapFunction3.1.2 RichMapFunction3.1.3 flatMap3.2. filter3.3 keyBy3.4 shuffle3.5. split3.6 selec
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2024-01-17 11:01:49
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我看网上都是一个版本的中文文档，有些地方细节不够清楚，我这里补充一下。首先flink在1.9才开始支持支持python的。开发主要思路是要先把源码编译成python的依赖包，然后用pip命令把包集成到python库。安装命令如下:1.git clone https://github.com/apache/flink.git
2.git fetch origin release-1.9 &
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2023-07-18 13:16:56
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# 使用 Python 开发 Flink 程序的简单指南
Apache Flink 是一个开源的流处理框架，能够以高吞吐率和低延迟进行大数据处理。虽然 Flink 的主要 API 是用 Java 和 Scala 实现的，但近年来也引入了对 Python 的支持，使得 Python 开发者可以利用 Flink 的强大功能。本文将介绍如何使用 Python 开发 Flink 程序，并提供一些简单的代
PyFlink1.16.0 使用说明：建表及连接Mysql数据库引言安装运行环境PyFlink创建作业环境一、创建一个 Table API 批处理表环境二、创建一个 Table API 流处理表环境三、创建一个 DataStream API 数据流处理环境PyFlink建表一、从Python List对象创建一个 Table二、创建具有显式架构的 Table三、从pandas DataFrame
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2023-10-08 21:32:44
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JDK 说明 安装(不会请百度)—版本在1.8及之上(如果有多版本的话,在path中将JAVA_HOME放在最前面)Scala安装 ① 下载地址:https://www.scala-lang.org/download/ 在页面的最底部 安装过程几乎没什么注意事项，网上说的安装路径不能有空格(如: Program Files),否则安装后使用会报错 ; 仅参考，此处安装未使用含有空格的文件名称 ②
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2024-03-15 14:43:15
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一、为什么需要Flink Remote Shuffle1.1 背景Flink Remote Shuffle 的提出与实现，源自我们观察到的用户对流批一体与云原生日益增加的需求。由于实时处理可以大幅提升用户体验以及增加产品在市场的竞争力，越来越多的用户业务场景中同时包含了实时和离线处理需求。如果流处理和批处理采用不同的框架来完成，将带来用户在框架学习、代码开发与线上运维的诸多不便。同时，
Flink程序开发过程与Flink常见数据类型DataStream APIFlink三层APIDataStream API概述开发Flink程序过程添加依赖创建执行环境执行模式创建Data Source应用转换算子创建Data Sink触发程序执行示例Flink常见数据类型基本数据类型字符串类型时间和日期类型数组类型元组类型列表类型映射类型POJO类型Row类型可序列化类型类型提示 DataSt
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2024-06-11 06:38:08
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Apache Flink是由自愿的代码贡献者维护、优化及扩展的。Apache Flink社区鼓励任何人贡献源代码。为了使得代码贡献者及复查者之便利，以及保存高质量的代码基础，我们遵循着一个贡献代码的过程，该过程将在本文档中详细描述。 本文包括有关向Flink贡献代码所需知晓的所有事宜，描述了从前期准备，测试以及代码提交的过程，同时解释了代码编写的准则以及Flink基础代码的代码风格，
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2024-05-08 15:49:41
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我们如果要使用flink进行计算开发，一个完整的开发步骤是怎样的呢？Batch Analytics，右边是 Streaming Analytics。批量计算: 统一收集数据->存储到DB->对数据进行批量处理，对数据实时性邀请不高，比如生成离线报表、月汇总，支付宝年度账单（一年结束批处理计算）Streaming Analytics 流式计算，顾名思义，就是对数据流进行处理，如使用流式分
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2022-05-16 19:40:31
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01 Python Table API 程序的基本结构所有的 Table API 和 SQL 程序，不管批模式，还是流模式，都遵循相同的结构。首先创建 TableEnvironment然后创建输入输出表接着基于输入表做查询并计算最后将计算结果写入输出表下面代码示例展示了上述 Table API 和 SQL 程序的基本结构：from pyflink.table import EnvironmentS
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2023-11-27 23:24:30
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基本概念flink程序执行时包含两个主要的进程，master和worker。主要分为：Job Client 、JobManager、TaskManager.job managermaster进程是job manager，协调和管理着程序的执行，主要职责：调度任务、管理checkpoints、故障恢复等job manager包含如下组件：Actor systemSchedulerCheck poin
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2024-02-18 20:35:05
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类名：每个单词的首字母大写，一般用名词形式 如 Circle GoodObject HighSchool StringList MemoryPool VeryLargeBuffer 显然，所有命名的一个基本要求：顾名思义，通过名字，能够反映其意义 例如，如果你给一个表示矩形的类命名为Circle，那就是个非常不恰当的名字 成员函数：每个单词的首字母大写，一般用动词形式 例如
原创
2021-07-12 11:43:51
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