以案例驱动对join的认知 一、前提：要想两个数据流进行Join，必须对两个流数据划分相同的窗口，在同一个窗口中，进行数据的Join连接。这里使用EventTime，划分滚动窗口Flink只支持等值Join，即key相等的 二、数据源 1、StreamDataSourceAimport org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple3;
import org.apach
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2023-08-09 23:27:51
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1、简介Flink的特点是高吞吐低延迟。但是Flink中的某环节的数据处理逻辑需要和外部系统交互，调用耗时不可控会显著降低集群性能。这时候就可能需要使用异步算子让耗时操作不需要等待结果返回就可以继续下面的耗时操作。2、本章可以了解到啥异步算子源码分析异步算子为啥能够保证有序性flinksql中怎么自定义使用异步lookup join3、异步算子的测试代码import java.io.Seriali
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2024-05-21 11:17:25
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Flink LookupJoin攒批查询需求背景使用Lookup Join进行维表关联时，流表数据需要实时与维表数据进行关联。使用Cache会导致数据关联不准确，不使用Cache会造成数据库服务压力。攒批查询是指攒够一定批数量的数据，相同的查询Key只查询一次，从而减少查询次数。对短时间Key重复率比较高的场景有不错的性能提升。技术实现如下流程图所示，技术实现主要包含两个部分：解析Flink SQ
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2024-08-14 20:08:19
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前言 不同 Flink 的 API 拥有不同或者相同的 Data source，那么在此针对于 Flink -1.8.0 版本，总结
原创
2022-11-03 14:04:53
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流式计算分为无状态和有状态两种情况。无状态的计算观察每个独立事件，并根据最后一个事件输出结果。例如，流处理应用程序从传感器接收温度读数，并在温度超过90度时发出警告。有状态的计算则会基于多个事件输出结果。以下是一些例子。所有类型的窗口。例如，计算过去一小时的平均温度，就是有状态的计算。所有用于复杂事件处理的状态机。例如，若在一分钟内收到两个相差20度以上的温度读数，则发出警告，这是有状态的计算。流
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2024-04-24 10:51:33
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文章目录1-Flink运行时的组件1）作业管理器（JobManager）2）任务管理器（TaskManager）3）资源管理器（ResourceManager）4）分发器（Dispatcher）2-任务提交流程3-任务调度原理 1-Flink运行时的组件1）作业管理器（JobManager）2）任务管理器（TaskManager）3）资源管理器（ResourceManager）4）分发器（Dis
PMBOX介绍了3种项目管理的组织结构，分别是职能型，项目型和矩阵型结构。下面我们来具体看看各种组织结构的实际应用。 职能型 -〉以工作方法和技能作为部门划分的依据。在现代企业中随着劳动分工而产生。IT领域中职能型的例子是：研发，运营/销售，财务，行政，人力资源。研发分为产品，开发，测试，运维。这种组织结构存在于几乎所有的公司中。并在此基础上根据需要向矩阵型，项目型演化。在职能型组织中，
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2023-09-12 17:19:27
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ApacheFlink起源于Stratosphere项目，Stratosphere是在2010~2014年由3所地处柏林的大学和欧洲的一些其他的大学共同进行的研究项目，2014年4月Stratosphere的代码被复制并捐赠给了Apache软件基金会，参加这个孵化项目的初始成员是Stratosphere系统的核心开发人员，2014年12月，Flink一跃成为Apache软件基金会的顶级项目。&nb
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2024-06-01 15:55:19
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官网算子介绍：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-master/dev/batch/dataset_transformations.htmltransformation算子常用transformation算子Map：输入一个元素，然后返回一个元素，中间可以做一些清洗转换等操作FlatMap：输入一个元素，可以返回零个，一个或者多个元素Ma
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2024-03-20 14:38:37
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Flink中的算子是将一个或多个DataStream转换为新的DataStream，可以将多个转换组合成复杂的数据流拓扑。在Flink中，有多种不同的DataStream类型，他们之间是使用各种算子进行的。如下图所示： flink中常用的算子mapDataStream --> DataStream]：输入一个参数产生一个参数，map的功能是对输入的参数进行转换操作。flatMap
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2023-07-26 10:42:30
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复杂事件处理（CEP）是一种基于流处理的技术，将系统数据看作不同类型的事件，通过分析事件之间的关系，建立不同的事件关系序列库，并利用过滤、关联、聚合等技术，最终由简单事件产生高级事件，并通过模式规则的方式对重要信息进行跟踪和分析，从实时数据中发掘有价值的信息。复杂事件处理主要应用于防范网络欺诈、设备故障检测、风险规避和智能营销等领域。Flink 基于 DataStrem API 提供了 Flink
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2024-06-12 23:00:08
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Flink中的算子是将一个或多个DataStream转换为新的DataStream，可以将多个转换组合成复杂的数据流拓扑。在Flink中，有多种不同的DataStream类型，他们之间是使用各种算子进行的。如下图所示：以下列举下常用的算子，用到的代码例子都是Flink监听9000端口做为数据源。以下方法可以启动一个9000的socket端口服务。Linux平台上可以使用bash
nc -lk 90
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2024-04-25 17:03:31
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一、内存模型 从大的方面来说，TaskManager进程的内存模型分为JVM本身所使用的内存和Flink使用的内存，Flink使用了堆上内存和堆外内存。1.Flink使用的内存 1）JVM堆上内存 a.
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2024-03-15 14:42:59
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以下定义两个Java类：public static class WC {
public ComplexNestedClass complex;
private int count;
public int getCount() {
return count;
}
public void setCount(int c) {
上一篇说到了是由于新技术的创新及应用在一定程度上导致了“看病难、看病贵”的问题，那哪些IT、信息技术可以很好地应用到医疗行业中来呢？1. 集视频、RFID、GPS、GPRS、无线传感网络、条码于一体的IT硬件和医疗设备的应用。目前市面上的电脑都是一种通用的个人PC、很难做到以上几种技术的熔合。而在医疗上有很多的信息需要实时、快捷、方便地采
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2023-09-27 06:22:38
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随着深度学习的普及开来，设计一个网络结构变得越来越“简单”，如果一个新的网络只是简单的卷积、池化、全连接，改改其中的参数，那就大错特错了。所以网络在应用中，往往要面临的问题是：如何设计一个好的网络结构。目前常见的网络结构：AlexNet、ZF、GoogLeNet、VGG、ResNet等等都可谓曾一战成名，它们都具有自身的特性，它们都提出了创新点。设计一个优秀网络的第一步是学习这些优秀的网络。LeN
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2023-08-10 16:42:15
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Flink提供了一个流式文件系统的连接器：StreamingFileSink，它继承自抽象类RichSinkFunction，而且集成了Flink的检查点机制，保证精确一次的一致性语义 文章目录输出到文件输出到kafka输出到Redis输出到Elasticsearch输出到MySQL（JDBC） 输出到文件StreamingFileSink为批处理和流处理提供了一个统一的Sink，它可以将分区文件
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2024-03-21 12:36:31
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目录前言一、执行环境1、创建执行环境2、执行模式(Execution Mode)3、触发执行二、源算子（Source）1、读取数据的算子就是源算子。 2、源算子种类3、Flink 支持的数据类型三、转换算子（Transformation）1、基本转换算子2、聚合算子（Aggregation）3、匿名函数（Lambda） 4、富函数类（Rich Function Classes）
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2024-05-10 22:19:39
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Flink中容错机制 完整使用一、容错机制1、检查点（Checkpoint）1、 检查点的保存1. 周期性的触发保存2. 保存的时间点3. 保存的具体流程2、从检查点恢复状态（1）重启应用（2）读取检查点，重置状态（3）重放数据（4）继续处理数据3、检查点算法1. 检查点分界线（Barrier）2. 分布式快照算法（1）JobManager发送指令，触发检查点的保存；Source任务保存状态，插
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2024-05-24 23:29:48
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Flink特点1.flink简介2.处理无界和有界数据3.在任何地方部署应用程序 1.flink简介Apache Flink是一个框架和分布式处理引擎，用于对无边界和有边界的数据流进行有状态的计算。Flink被设计为可在所有常见的集群环境中运行，以内存速度和任意规模执行计算。2.处理无界和有界数据任何类型的数据都是作为事件流产生的。信用卡交易，传感器测量，机器日志或网站或移动应用程序上的用户交互
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2024-02-27 08:27:06
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