# Flink 处理 Redis 的完整流程
Apache Flink 是一个流处理框架，它允许开发者处理和分析实时数据流。与此相结合的 Redis 是一个开源的内存数据结构存储，常被用作数据库、缓存和消息代理。将这两者结合起来，可以高效地读取和写入数据。本文将介绍如何使用 Flink 处理 Redis 的基本流程，并提供必要的代码示例。
## 整体流程
要实现 Flink 处理 Redis
Flink海量数据实时去重方案1: 借助redis的Set具体实现代码缺点需要频繁连接Redis如果数据量过大, 对redis的内存也是一种压力方案2: 使用Flink的MapState具体实现代码缺点如果数据量过大, 状态后端最好选择 RocksDBStateBackend如果数据量过大, 对存储也有一定压力方案3: 使用布隆过滤器布隆过滤器可以大大减少存储的数据的数据量优点不需要存储数据本身，
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2023-10-28 10:57:01
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# Flink 处理数据并保存到 Redis
Apache Flink 是一个强大的流处理引擎，广泛用于实时数据处理和分析。结合 Redis 的高性能和灵活数据存储功能，可以优化处理后的数据存储并实现更快的查询。本文将介绍如何使用 Flink 处理数据并将结果保存到 Redis，同时提供相应的代码示例。
## 环境准备
在开始之前，确保你的环境已安装 Apache Flink 和 Redis
Flink Redis Connector提供了一个Sink可将数据写入
Redis。若要使用该连接器需要将以下内容引入工程：<!--
redis connector -->
<dependency>
<groupId>org.apache.bahir</groupId>
<artifactId>
flink-connecto
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2023-08-11 20:11:25
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一、Flink 简介 Flink是一个分布式的流处理框架，它能够对有界和无界的数据流进行高效的处理。Flink的核心是流处理，当然它也支持批处理，Flink将批处理看成为流处理的一种特殊情况，即数据流也是有明确界限的。这和Spark Streaming是思想是相反的，Spark Streaming的核心是批处理，它将流处理看成批处理的一种特殊情况，即把数据流进行极小粒度的拆分，拆分为多个微批处理。
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2024-02-22 14:28:50
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在 Flink 1.10 的 Table API 和 SQL 中，表支持的格式有四种：CSV Format
JSON Format
Apache Avro Format
Old CSV Format官网地址如下：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.10/dev/table/connect.html#table-form
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2023-07-11 17:30:21
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一、基础概念：批处理：持续收取数据，以时间作为划分多个批次的依据，再周期性地执行批次运算。（块状的划分） 不足：如果事件转换跨越了所定义的时间划分，传统批处理会将中介运算结果带到下一个批次进行计算；除此之外，当出现接收到的事件顺序颠倒情况下，传统批处理仍会将中介状态带到下一批次的运算结果中。流处理：假设有一个无穷无尽的数据源在持续收取数据，以代码作为数据处理的基础逻辑，数据源的数据经过代码处理后产
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2024-05-03 13:04:30
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1. Apache Flink 介绍Apache Flink 是近年来越来越流行的一款开源大数据计算引擎，它同时支持了批处理和流处理，也能用来做一些基于事件的应用。使用官网的一句话来介绍 Flink 就是 “Stateful Computations Over Streams”。首先 Flink 是一个纯流式的计算引擎，它的基本数据模型是数据流。流可以是无边界的无限流，即一般意义上的流处理。也可以
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2024-04-26 09:29:12
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声明: 1. 本文为我的个人复习总结, 并非那种从零基础开始普及知识 内容详细全面, 言辞官方的文章 2. 由于是个人总结, 所以用最精简的话语来写文章 &nbs
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2023-12-12 20:44:27
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目录0. 相关文章链接1. 开发目的2. 导入依赖3. 代码3.1. 使用SpringBoot中的RedisTemplate实现3.2. 使用Jedis实现3.3. 通用工具类4. 如何使用0. 相关文章链接Flink文章汇总1. 开发目的 在使用SpringBoot后端开发中，我们如果需要对R
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2023-07-11 17:24:00
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这一篇很难懂，我也不懂。有状态流处理虽然数据流中的许多操作一次只查看一个单独的事件（例如事件解析器），但有些操作会记住多个事件的信息（例如窗口操作符）。这些操作称为有状态的。有状态操作的一些示例：当应用程序搜索某些事件模式时，状态将存储到目前为止遇到的事件序列。当聚合每分钟/小时/天的事件时，状态持有待处理的聚合。在数据点流上训练机器学习模型时，状态保存模型参数的当前版本。当需要管理历史数据时，状
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2024-03-25 12:58:44
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概述Flink是一个用于对无界和有界数据流进行有状态计算的框架。Flink在不同的抽象级别提供多个API，并为常见用例提供专用库。流媒体应用程序的构建块可以由流处理框架构建和执行的应用程序类型由框架控制流，状态和时间的程度来定义。在下文中，我们描述了流处理应用程序的这些构建块，并解释了Flink处理它们的方法。流显然，流是流处理的一个基本方面。但是，流可以具有不同的特征，这些特征会影响流的处理方式
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2024-04-25 21:07:04
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-----------更新说明----------突然就想水一篇博客，刚好说明一下这段时间基本没有更新的问题。简单介绍下我的职业生涯，大家有留意的话，可以在上看到，我的博客是从2015年11月开始的，公众号则是去年才有的。我15年毕业，就职某外企Java开发，17年进入某曾经很知名的公司做大数据离线（抬高一点，还负责离线报表的前后端/数据库/接口等），18年底以外包的身份进入某互联网大
二、流处理，批处理珠联璧合1.同一个运行时环境，同时支持流处理，批处理1.flink的一套runtime环境，统一了流处理，批处理，两大业务场景
2.flink本质是一个流处理系统，同时它将批处理看出特殊的流处理，因此也能应付批处理的场景
注意：
1.这与spark相反，spark本质是一个批处理系统，它将流处理看成特殊的批处理的。
2.spark-streaming本质是mirc-batch，
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2024-01-08 13:30:21
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数据架构设计领域发生了重大的变化，基于流的处理是变化的核心。分布式文件系统用来存储不经常更新的数据，他们也是大规模批量计算所以来的数据存储方式。批处理架构（lambda架构）实现计数的方式：持续摄取数据的管道（flume）每小时创建一个文件，由调度程序安排批处理作业分析最近生成的文件，然后输出计数结果。该架构缺点：1.组件多，设计管道、调度、作业程序，学习成本、管理成本大 2.修改分析时间周期不方
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2023-11-16 20:27:56
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Flink一览什么是FlinkApache Flink is a framework and distributed processing engine for stateful computations over unbounded and bounded data streams. Apache Flink 是一个框架和分布式处理引擎，用于在无边界和有边界数据流上进行有状态的计算。Flink
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2024-03-19 10:40:56
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Flink简介Apache Flink是一个开源的分布式、高性能、高可用的流处理框架。主要有Java代码实现，支持scala和java API。支持实时流（stream）处理和批（batch）处理，批数据只是流数据的一个极限特例。Flink原生支持了迭代计算、内存管理和程序优化。 Flink、Spark和Storm对比Flink、Spark Streaming、Storm、Storm T
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2023-07-11 17:47:26
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同样的算子其输出结果在（批/流）中的不同表现行为摘要1.流处理和批处理的api2.DataSet批处理reduce3.DatStream3.1 DatStream流处理reduce3.2 DatStream批处理reduce4.分析结果5.我们重点来分析流处理结果：6.总结 摘要流处理和批处理很多算子基本都是一样的，比如reduce,map,flatMap等等。但是有些时候流处理和批处理同样的算
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2023-12-07 03:39:56
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Flink入门基础编程框架wordcount批处理版本wordcount流处理版本Flink基本APIExecutionEnvironmentLazy EvaluationSpecifying KeysSpecifying Transformation Functions使用lambda function自定义FunctionRich Function代码Function体系结构 基础编程框架不
005Flinksource简介数据源之collection自定义单并行度数据源自定义多并行度数据源 获取source的方式（自带的） 基于文件：readTextFile() 基于socket：socketTextStream  
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2023-10-11 16:03:40
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