1. Flink的引入 这几年大数据的飞速发展，出现了很多热门的开源社区，其中著名的有 Hadoop、Storm，以及后来的 Spark，他们都有着各自专注的应用场景。Spark 掀开了内存计算的先河，也以内存为赌注，赢得了内存计算的飞速发展。Spark 的火热或多或少的掩盖了其他分布式计算的系统身影。就像 Flink，也就在这个时候默默的发展着。在国外一些社区，有很多人将大数
Distributed Cache为我们提供了一种扩展数据的方案，但有些时个并不能满足需求，如我们有一个MySql表中存储了部分一些字典数据，并且它可能随时更新，这时我们需要动态感知其变化（近实时）来对数据进行计算。
这时可以使用一个通用的做法：将小"表"广播出去。以下是我们运行类all.in.one.c06.Chapter06时，WebUI给出的图：
其主要的实现逻辑在
someDataS
原创
2021-08-10 10:42:13
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Flink之State代码实战--理论篇，下一次我会发实战篇
原创
2021-08-10 14:11:07
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1 Flink 和 storm,spark 对比要求消息投递语义为 Exactly Once 的场景；数据量较大，要求高吞吐低延迟的场景；需要进行状态管理或者窗口统计的场景，建议使用 flink2 入门案例创建空的 maven 工程<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
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2024-03-05 09:33:50
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根据官网的介绍，Flink 的特性包含：支持高吞吐、低延迟、高性能的流处理
支持有状态计算的 Exactly-once 语义
支持带有事件时间的窗口 （Window） 操作
支持基于轻量级分布式快照（Snapshot）实现的容错
支持高度灵活的窗口 （Window） 操作，支持基于 time、count、session 以及 data-driven 的窗口操作
支持具有 Backpressure
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2024-03-26 14:04:08
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9、状态编程9.1、Flink 中的状态在流处理中，数据是连续不断到来和处理的。每个任务进行计算处理时，可以基于当前数据直接转换得到输出结果；也可以依赖一些其他数据。这些由一个任务维护，并且用来计算输出结果的所有数据，就叫作这个任务的状态。9.1.1、有状态算子在 Flink 中，算子任务可以分为无状态和有状态两种情况。 无状态的算子任务只需要观察每个独立事件，根据当前输入的数据直接转换输出结果，
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2024-03-01 15:06:21
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一、概述 Flink流式计算的核心概念，就是将数据从Source输入流一个个传递给Operator进行链式处理，最后交给Sink输出流的过程。本篇文章主要讲解Sink端比较强大一个功能类StreamingFileSink,我们基于最新的Flink1.10.0版本进行讲解，之前版本可能使用BucketingSink,但是BucketingSink从Flink 1.9开始已经被废弃，并会在后续的
原创
2021-03-10 09:29:21
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昨天发了《Flink之State代码实战篇--理论》，发现设计还是不够严谨，今天我做了升级。
原创
2021-08-10 13:44:07
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Flink CDC 实战
原创
2021-09-01 11:49:51
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一、Flink核心概念 1、Flink核心概念 （1）Flink是什么 ？ 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计算。 可部署在各种集群环境，对各种大小的数据规模进行快速计算。 官网： https://flink.apache.orghttps:/ ...
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2021-10-13 15:34:00
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# Flink实战架构：流处理的未来
Apache Flink是一种开源的流处理框架，具备实时处理大规模数据的能力。相较于传统的批处理框架，Flink支持事件驱动的流处理，能够实时分析和处理来自各种数据源的数据。这篇文章将深入探讨Flink的架构和使用示例，帮助你理解如何在真实项目中有效利用Flink。
## Flink架构概述
Flink的架构主要包括四个核心组件：
1. **JobMa
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
概念动态规划(dynamic programming)是运筹学的一个分支，是求解决策过程(decision process)最优化的数学方法。20世纪50年代初美国数学家R.E.Bellman等人在研究多阶段决策过程(multistep decision process)的优化问题时，提出了著名的最优化原理(principle of optimality)，把多阶段过程转化为一系列单阶段问题，利用
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2024-07-29 16:58:51
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一、Flink核心概念 1、Flink核心概念 （1）Flink是什么 ？ 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计算。 可部署在各种集群环境，对各种大小的数据规模进行快速计算。 官网： https://flink.apache.orghttps:/ ...
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2021-10-13 15:34:00
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# Python Flink实战指南
## 一、简介
Apache Flink是一个用于流处理和批处理的分布式计算框架。在Python中，我们可以使用PyFlink来进行相应的开发。本文将引导初学者如何利用Python和Flink进行简单数据处理。
## 二、整体流程
下面是完成一个简单的“Python Flink实战”的流程：
| 步骤 | 描述
在flink中，watermark用于标识数据当前的进度、触发窗口计算、通过延迟设置容忍部分数据的乱序，详细定义可见：https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.16/docs/dev/table/sql/create/那么，watermark具体如何计算以及怎样对乱序数据起作用？特此通过代码加以解析。注：下文中所涉及的flink
目录： Linux虚拟机的安装问题 Linux虚拟机环境搭建、JAVA安装、flink安装 flink开发环境搭建、maven环境搭建、IDEAL环境搭建 自己编译flink
原创
2021-05-26 21:55:41
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# Flink 实战架构实现指南
## 介绍
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何实现 "Flink 实战架构"。这个任务对于刚入行的小白可能会有些困难，但通过本文的指导，相信你能够顺利完成。
## 流程概述
首先，让我们来看一下整个实现过程的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建 Flink 项目 |
| 2 | 定义数据源 |
| 3 | 设
原创
2024-06-13 05:25:32
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文章目录一、前言二、CEPTest三、Alert四、MonitoringEvent五、TemperatureEvent一、前言根据Flink CEP library来监控数据中心中每个机柜的温度。当在一定的时间内，如果有2个连续的Event中的温度超过设置的阈值时，就产生一条警告；一条警告也许还不是很坏的结果，但是如果我们在同一个机柜上连续看到2条这种警告，这种情况比较严重了。所以根据第一个警告流
Flink 基本原理与生产实践分享【入门必读，概念清晰】 Apache Flink是由Apache软件基金会开发的开源流处理框架，其核心是用Java和Scala编写的分布式流数据流引擎。Flink以数据并行和流水线方式执行任意流数据程序，Flink的流水线运行时系统可以执行批处理和流处理程序。此外，Flink的运行时本身也支持迭代算法的执行。Flink提供高吞吐量、低延迟的流数据引擎以及
