Flink核心编程1、Environment Flink Job在提交执行计算时,需要首先建立和Flink框架之间的联系,也就指的是当前的flink运行环境,只有获取了环境信息,才能将task调度到不同的taskManager执行。而这个环境对象的获取方式相对比较简单。批处理环境ExecutionEnvironment benv = ExecutionEnvironment.getExecutio
转载 2024-03-23 12:49:41
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目录一、简单示例与程序模板1、一个简单示例2、程序架构二、聚合查询1、分组聚合2、窗口聚合3、开窗(Over)聚合三、TopN1、普通TopN2、窗口TopN 四、自定义函数(UDF)1. 整体调用流程(1)注册函数(2)使用 Table API 调用函数(3)在 SQL 中调用函数2. 标量函数(Scalar Functions)3. 表函数(Table Functions)4. 聚合
1、Flink编程入门案例1.1、实时处理代码开发(1)实现统计socket当中的单词数量第一步:创建maven工程,导入jar包<dependencies> <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.flink/flink-streaming-scala --> <dependency&gt
转载 2024-02-22 17:15:53
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      在上一篇博客<Flink创建数据源的各种方式–Java和scala实现>中,介绍了Flink的创建数据源的各种方式,本篇就开始介绍大数据处理的第二步,转换。同样,本文均参考自Flink官网,有不懂的可以直接看官网,更权威。https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/de
转载 2023-11-28 20:35:45
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1 环境准备-创建项目引入依赖<dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-java</artifactId> <version>1.14.4</version> </dependency> <de
第1章 简介本篇文章采用Flink DataStream API完成一次端到端的完成流计算案例,将数据从Kafka抽取,写入Elasticsearch中,并且用kibana动态的展示出来。(客户端=>Web API服务=>Kafka=>Flink=>Elasticsearch=>Kibana)。 第2章 案例设计先定一个简单的需求(就根据当下的疫情情况来做吧):统计各
转载 2024-01-04 09:14:53
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Flink Time和Watermark的理解1. Time背景在实际开发过程中,我们可能需要接入各种流数据源,比如在线业务用户点击流数据、监控系实时收集到的事件流数据、从传感器采集到的实时数据,等等,为了处理方便他们可能会写入Kafka消息中间件集群中某个/某些topic中,或者选择其它的缓冲/存储系统。这些数据源中数据元素具有固定的时间属性,是在流数据处理系统之外的其它系统生成的。比如,上亿用
转载 2024-06-06 01:02:13
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Apache Kylin 是一个开源的分布式数据分析引擎,专为实现超大规模数据集的实时在线分析处理(OLAP)而设计。它能够在 Hadoop 上构建多维数据集(Cubes)并提供超快的查询响应时间。以下是对 Apache Kylin 技术的详细总结。概述 Apache Kylin:一个开源的分布式数据分析引擎,专为实现超大规模数据集的实时在线分析处理(OLAP)而设计。 由 eBay Inc. 开
转载 2024-06-12 22:36:38
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package com.atguigu.bean; public class UserBehavior { /** * 用户ID */ private Long userId; /** * 商品ID */ private Long itemId; /** * 品类ID */ private Integer categoryId; /** * 用户的行为类型:pv、buy、.
原创 2021-07-11 14:40:58
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代码package com.zxl.flinkimport org.apache.flink.streaming.api.scala.StreamExecutionEnvironment/** * flink的流计算的WordCount */object FlinkStreamWordCount { def main(args: Array[String]): Unit = { //1、
原创 2022-01-18 15:05:35
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代码package com.zxl.flinkimport org.apache.flink.streaming.api.scala.StreamExecutionEnvironment/** * flink的流计算的WordCount */object FlinkStreamWordCount { def main(args: Array[String]): Unit
原创 2021-09-16 10:21:40
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  topN功能是一个非常常见的功能,比如查看最近几分钟的阅读最高数,购买最高数。  flink实现topN的功能也非常方便,下面就开始构建一个flink topN的程序。  还是像上篇博客一样,从kafka读取数据,然后进行计算和数据转换,最后sink到mysql中。  假设有个需求,实现一个统计每5分钟最高购买数的商品。  使用maven创建一个工程,具体步骤可以参考上边博文。然后创建一个数据
转载 2024-03-06 17:09:26
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总体而言,该代码实现了一个简单的单词计数程序,使用 Flink 提供的数据处理功能。它将输入文本拆分为单词,并统计每个单词出现的次
原创 2023-09-02 11:01:46
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以上示例代码使用 Flink 的 REST API 连接到 Flink 作业集群,并定义了一个输入
原创 2023-03-18 08:38:19
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以上示例代码使用 PyFlink 库连接到 Flink 作业集群,并定义了一个输入流和一个输出流。然后,使用 UDF (User Defined Function
原创 2023-03-19 01:18:01
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一、flink简介flink引入大数据技术框架发展阶段总共有四代,mr-->DAG框架(tez)--->Spark流批处理框架,内存计算(伪实时)-->flink流批处理,内存计算(真正的实时计算)flink vs spark什么是flinkflink是一个分布式,高性能,随时可用的以及准确的流处理计算框架,flink可以对无界数据(流处理)和有界数据(批处理)进行有状态计算(f
转载 2024-03-03 08:15:40
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一:1.Spark某些算子有状态 2.Flink的状态是默认存在的 RichFunction中创建 内存状根据配置定时时保存为ChickPoint.在HDFS上。 3.Flink 优势 EventTime Spark仅支持ProcessTime 4.Windonw TimeWindow CountWindow 5.内存管理 Flink基于JVM独立内存管理 提前规定内存大小 固定占用 6.chic
总体而言,该示例代码使用 Kafka 客户端库创建一个 Kafka 生产者,并循环发送随机选择的单词和 UUID 到 Kafka 主题。这段代码是一个简单的 Kafka Flink 消费者示例
原创 2023-09-03 12:16:57
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文章目录 所谓“分流”,就是将一条数据流拆分成完全独立的两条、甚至多条流。也就是基于一个DataStream,得到完全平等的多个子 DataStream使用侧输出流在 Flink 1.13 版本中,已经弃用了.split()方法,取而代之的是直接用处理函数(process function)的侧输出流(side output)。处理函数本身可以认为是一个转换算子,它的输出类型是单一的,处理之后得
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pom完整pom<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache
原创 2022-01-19 15:10:37
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