产品模型 项目空间（Project）项目空间是实时计算 Flink最基本的业务组织单元，是您管理集群、作业、资源、人员的基本单元。您可以选择创建项目，也可以用子账号身份加入其它Project中。实时计算的项目空间，通过阿里云RAM主子账号支持多人协作。作业（Job）类似于MaxCompute或Hadoop Job，一个实时计算的作业描述了一个完整的流式数据处理业务逻辑，是流式计算的基础业务单元。
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2024-02-22 23:15:29
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Flink集成Kafka 并将评估状态存入状态让外界查询首先需要在工具类上添加两个get方法用来获取应用信息应用名登录用户名来作为状态键有关这个工具类请看前篇博客《接风控责任链之测试与数据抽取工具类》//取登录应用信息应用名
public static String getUserIdentify(String input){
//指定一个验证数据对象
Ev
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2024-03-19 01:39:02
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Watermark案例 步骤：1、获取数据源2、转化3、声明水印（watermark）4、分组聚合，调用window的操作5、保存处理结果数据源：01,158648956600001,158648956700001,158648956800001,158648956900001,158648957000001,158648957100001,158648957200001,1586489
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2024-05-30 00:25:46
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1、时间语义1.1、Event time（重点关注）事件创建时间，时间值取决于 数据产生记录的事件；只登记一次，并且EventTime也可以从记录中提取出来；事件事件是每个单独事件在其进程上发生的事件，这个时间通常在记录进入Flink之前记录在对象中1.2、Ingestion timeIngestionTime是数据进入Apache Flink框架的时间，是在Source Operator中设置的
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2024-03-29 07:55:30
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# 使用 Apache Flink 和 Kafka 实现订单累计
在现代大数据处理场景中，Apache Flink 和 Kafka 是两个非常强大的工具组合。在这篇文章中，我们将一步一步理解如何使用 Flink 和 Kafka 来处理订单累计的需求。本文适合刚入行的小白，内容会以详细的步骤和代码示例进行说明。
## 1. 项目流程概述
在实现订单累计的过程中，我们可以将整个流程分成几个关键步
学Flink第八章多流转换的时候，进行合流操作.connect()使用到了第九章状态编程的知识，感觉总体不是很清晰，因此学完状态编程后现在进行重温并细化一些细节业务背景步骤一：用户进行支付的时候，后台是需要调用第三方服务平台进行服务，即用户支付请求，页面将会跳转到第三方支付平台支付步骤二:用户进行支付之后，第三方支付平台给到用户前端支出反馈，并且给我们平台发送用户已经付款的消息步骤三：第三方支付平
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2024-03-20 19:57:19
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你是不是经常体验或看到以下这些场景？小田，你看能不能做个监控大屏实时查看促销活动销售额（GMV）？小朱，搞促销活动的时候能不能实时统计下网站的 PV/UV 啊？小鹏，我们现在搞促销活动能不能实时统计销量 Top5 啊？小李，怎么回事啊？现在搞促销活动结果服务器宕机了都没告警，能不能加一个？小刘，服务器这会好卡，是不是出了什么问题啊，你看能不能做个监控大屏实时查看机器的运行情况？小赵，我们线上的应用
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2024-07-24 13:09:24
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这里在补充之前第三关和第四关的解析其实在前面第二关的时候已经把所有的代码都掩饰了,只有聪明人才看地见第3关：参照完整性约束任务描述本关任务： 1.订单拥有订单详情。订单表orders是主表，订单详情表lineitem是子表，外键是订单号orderid。为订单详情表lineitem定义外键orderid，通过外键参照订单表orders，并保证更新订单表时，订单详情表自动更新；只要某个订单在订单详情表
概述Flink是构建在数据流之上的有状态计算的流计算框架，通常被⼈们理解为是 第三代 ⼤数据分析⽅案。概念Task和Operator Chain（阶段和运算链）Flink是⼀个分布式流计算引擎，该引擎将⼀个计算job拆分成若⼲个Task(等价于Spark中的Stage)，每个Task都有⾃⼰的并⾏度，每个并⾏度都由⼀个线程表示，因为⼀个Task是并⾏执⾏的，因此⼀个Task底层对应⼀系列的线程，F
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2024-02-20 17:24:19
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CategoryPojo first = list.get(0);
if (categoryPojo.getTotalPrice()>first.getTotalPrice()){
list.remove(first);
list.add(categoryPojo);
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2024-07-24 12:45:32
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目录1 需求2 数据3 编码步骤4 代码实现5 效果 1 需求 在电商领域会有这么一个场景，如果用户买了商品，在订单完成之后，一定时间之内没有做出评价，系统自动给与五星好评，我们今天主要使用Flink的定时器来简单实现这一功能。 2 数据自定义source模拟生成一些订单数据. 在这里，我们生了一个最简单的二元组Tuple3,包含用户id,订单id和订单完成
原创
2021-09-10 22:54:21
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用户点击商品 A，但购买了同类商品 B，则商品 A 记为一次订单流失。
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2021-07-20 15:43:23
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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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一、窗口概念在大多数场景下，我们需要统计的数据流都是无界的，因此我们无法等待整个数据流终止后才进行统计。通常情况下，我们只需要对某个时间范围或者数量范围内的数据进行统计分析：如每隔五分钟统计一次过去一小时内所有商品的点击量；或者每发生1000次点击后，都去统计一下每个商品点击率的占比。在 Flink 中，我们使用窗口 (Window) 来实现这类功能。按照统计维度的不同，Flink 中的窗口可以分
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2024-03-26 12:28:27
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订单是统计分析的重要的对象，围绕订单有很多的维度统计需求，比如用户、地区、商品、品类、品牌等等。为了之后统计计算更加方便，减少大表之间的关联，所以在实时计算过程中将围绕订单的相关数据整合成为一张订单的宽表。那究竟哪些数据需要和订单整合在一起？
1.需求分析订单是统计分析的重要的对象，围绕订单有很多的维度统计需求，比如用户、地区、商品、品类、品牌等等。为了之后
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2024-03-07 12:26:27
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实时订单开发，说实话，最近开发，掉了一半的头发，复杂度，我就点到为止，还是希望大家多看看flink，这个可是开发利器。写这篇文章的目的，就是给大家分享一下实时订单的开发思路和遇到问题如何去解决。我就写的比较简单点，很多花里胡哨的业务逻辑我就隐藏了，以及给下游提供数据，给策略提供数据这些我就不追溯了。难点•订单日志信息单一，结构固定，且几年不会变动，如果想要olap分析，需要给订单日志扩容纬度，这就
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2024-06-13 14:54:00
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实时订单开发
原创
2021-08-10 10:05:33
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摘要本次实践案例利用数据kaggle数据进行分析。链接如下该数据集为西班牙在线杂货店Ulabox订单数据，数据集包括匿名的子集30K订单从2017年开始的所有类型的客户。整个分析分为五个步骤：“提出问题”，“理解数据”，“数据清洗”，“建立模型”，“总结”。提出问题所谓提出问题就是建立目标，我们进行数据分析的过程最终就是为了完成目标。那么这次项目的目标是：什么样的客户喜欢在Ulabox平台上购物。
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2024-02-04 01:28:49
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订单是统计分析的重要的对象，围绕订单有很多的维度统计需求，比如用户、地区、商品、品类、品牌等等。为了之后统计计算更加方便，减少大表之间的关联，所以在实时计算过程中将围绕订单的相关数据整合成为一张订单的宽表。那究竟哪些数据需要和订单整合在一起？
原创
2022-03-17 23:19:00
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实战一:通过socket模拟产生单词数据场景：需要实现每隔1秒对最近2秒内的数据进行汇总计算package org.jy.data.yh.bigdata.streaming.flink;
import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.java.util
