动态表的概念是社区很早就提出的但并没有全部实现，下文中所有介绍都是基于已有规划和proposal给出的，可能与之后实现存在出入仅供参考复制代码 概念动态表直观上看是一个类似于数据库中的Materialized View概念。动态表随着时间改变；类似静态的batch table一样可以用标准SQL进行查询然后一个新的动态表；可以和流无损地互相转换(对偶的)。对现有的API最大的改进关键在表的内容随
转载
2024-03-31 09:10:00
65阅读
背景接入Kafka实时数据经过数据处理写入HBase，后续会应用于类似变量系统以及实时日志中，对于变量系统这类中间需要做实时缓存宽表可能使用HBase连接极其频繁，所以是使用客户端还是Sink的方式就看实际情况而定，具体数据处理后的落库Sink还是比较方便的；摘要关键字Flink，Sink，HBase，数据处理，数据流转设计使用的是Max Well数据源，将业务数据接入Kafka，Flink-So
转载
2023-07-06 21:30:59
72阅读
在本系列的第一篇文章中，我们对欺诈检测引擎的目标和所需功能给出了高层次的描述。我们还解释了如何让 Apache Flink 中的数据分区基于可修改的规则来定制，替代使用硬编码的 KeysExtractor 实现。我们特意略过了关于如何初始化应用的规则，以及在运行时有哪些方法来更新这些规则的细节内容。在这篇文章中我们将具体介绍这些细节。你将学习如何将第一部分中描述的数据分区方法与动态配置结合起来使用
转载
2024-08-27 19:03:34
26阅读
前言：本文是对视频课程《基于flink与groovy实现亿用户级实时动态规则智能运营系统》的介绍说明； 本项目极具行业实用价值，可为各企业开发人员提供系统设计思路与灵感，而且，它不光可用于智能运营，也可以应用在实时规则推荐，实时广告推送，实时规则封控，实时交通监控等纪委广泛的场景中； 当然，各类培训机构学员也可以通过学习此项目来丰富自己的就业简历，绝对杀手锏级别！在面试中运用得当，可以起到一锤定音
转载
2024-04-28 18:59:15
80阅读
前言在本系列博客中，你将学习到三种构建 Flink 应用程序的强大案例：动态更新应用程序的逻辑动态的数据分区（shuffle），在作业运行时进行控制基于自定义窗口逻辑的低延迟告警（不使用 Window API）这几个案例扩展了使用静态定义的数据流可以实现的功能，并提供了满足复杂业务需求的基础。动态更新应用程序的逻辑 允许作业在运行时进行更改，不需要将作业停止后修改代码再发布。动态的数据分
转载
2024-07-29 11:40:04
79阅读
分区：分区（Partitioning）是将数据流划分为多个子集，这些子集可以在不同的任务实例上进行处理，以实现数据的并行处理。 数据具体去往哪个分区，是通过指定的 key 值先进行一次 hash 再进行一次 murmurHash，通过上述计算得到的值再与并行度进行相应的计算得到。 分组：分组（Grouping）是将具有相同键值的数据元素归类到一起，以便进行后续操作（如聚合、窗口计算等）。 key值
转载
2024-06-14 06:33:16
34阅读
Table API 和 SQL，本质上还是基于关系型表的操作方式；而关系型表、关系代数，以及SQL 本身，一般是有界的，更适合批处理的场景。这就导致在进行流处理的过程中，理解会稍微复杂一些，需要引入一些特殊概念。 文章目录流处理和关系代数（表，及 SQL）的区别动态表（Dynamic Tables）流式持续查询的过程将流转换成表（Table）持续查询（Continuous Query）将动态表转换
转载
2024-03-16 01:33:08
86阅读
Flink/Spark 如何实现动态更新作业配置由于实时场景对可用性十分敏感，实时作业通常需要避免频繁重启，因此动态加载作业配置（变量）是实时计算里十分常见的需求，比如通常复杂事件处理 (CEP) 的规则或者在线机器学习的模型。尽管常见，实现起来却并没有那么简单，其中最难点在于如何确保节点状态在变更期间的一致性。目前来说一般有两种实现方式：轮询拉取方式，即作业算子定时检测在外部系统的配置是否有变更
转载
2024-04-18 11:13:31
188阅读
背景日志系统接入的日志种类多、格式复杂多样，主流的有以下几种日志：filebeat采集到的文本日志，格式多样winbeat采集到的操作系统日志设备上报到logstash的syslog日志接入到kafka的业务日志以上通过各种渠道接入的日志，存在2个主要的问题：格式不统一、不规范、标准化不够如何从各类日志中提取出用户关心的指标，挖掘更多的业务价值为了解决上面2个问题，我们基于flink和drools
转载
2024-04-29 12:30:09
71阅读
前言本案例是一个专注于flink动态规则计算的项目，核心技术组件涉及flink、hbase、clickhouse、drools等 项目可根据各类个性化需求进行二次开发后，直接用于实时运营，实时风控、交通监控等场景的线上生产画像标签体系用户基本属性标签用户订单属性标签用户退换货属性标签用户购物车属性标签用户活跃属性标签用户偏好属性标签用户基本属性标签用户属性指标主要根据业务数据来源（业务系统中的用户
转载
2024-05-27 17:12:08
133阅读
传统的数据库SQL在设计时并未考虑流数据。但是结果，传统的数据库SQL处理与流处理之间在概念上几乎没有差距。本文主要是想说一下Flink动态表的思路。主要是可以类比传统数据库的物化视图。 数据流上的关系查询传统的数据库SQL和实时SQL概念没差别，但是处理的差别还是很大的，这里简单列出一些区别：传统数据库SQL处理实时流处理传统数据库的表数据是有界限的实时数据无界限的在批处理数据的查询是需要获取全
转载
2023-11-30 00:01:30
52阅读
1.物化视图传统的数据库SQL和实时SQL处理的差别还是很大的，这里简单列出一些区别：尽管存在这些差异，但使用关系查询和SQL处理流并非不可能。高级关系数据库系统提供称为物化视图的功能。物化视图定义为SQL查询，就像常规虚拟视图一样。与虚拟视图相比，物化视图缓存查询的结果，使得在访问视图时不需要执行查询。缓存的一个常见挑战是避免缓存提供过时的结果。物化视图在修改其定义查询的基表时会过时。Eager
转载
2024-06-20 09:07:52
65阅读
Flink个人学习整理-TableAPI篇（十三）Flink将批数据看作一个有界流数据，将批处理看作流计算的一个特例，从而实现流批统一动态表：与表示批处理数据的静态表不同，动态表是随时间变化的。可以像查询静态批处理表一样查询它们。查询动态表将生成一个连续查询(Continuous Query)动态表与流的转换 将动态表table转换为数据流，有两种方式 1、toAppendStream 追加流 只
转载
2024-02-20 08:30:17
196阅读
动态表和动态表对应的是静态表——常规的数据库中的表或批处理中的表等，其在查询时数据不再变化。动态表是随时间变化的，即使是在查询的时候。怎么理解了？流上的数据是源源不断的，一条数据的到来会触发一次查询，这次查询在执行时还有下一条数据到来，对表本身数据是在变化的，所以称为动态表。连续查询 物化
转载
2023-12-20 08:58:23
62阅读
Flink Table Api & SQL 翻译目录SQL和关系代数在设计时并未考虑流数据。所以，关系代数（和SQL）与流处理之间在概念上有一些差距。本页讨论了这些差异，并说明了Flink如何在无界数据上实现与常规数据库引擎在有界数据上相同的语义。数据流上的关系查询动态表和连续查询在流上定义表连续查询更新和追加查询查询限制表到流的转换数据流上的关系查询下表针对输入数据、执行和输出结果，比较
转载
2024-03-28 22:06:49
30阅读
文章目录仅追加（Append-only）流撤回（Retract）流更新插入（Upsert）流 与关系型数据库中的表一样，动态表也可以通过插入（Insert）、更新（Update）和删除（Delete）操作，进行持续的更改。将动态表转换为流或将其写入外部系统时，就需要对这些更改操作进行编码，通过发送编码消息的方式告诉外部系统要执行的操作。在 Flink 中，Table API 和 SQL支持三种编
转载
2024-02-22 16:31:13
64阅读
FLINK流式概念整理 –动态表1、将流转换为动态表。 2、在动态表上计算一个连续查询，生成一个新的动态表。 3、生成的动态表被转换回流。–时间属性 时间属性可以像普通的时间戳的列一样被使用和计算。 一旦时间属性被用在了计算中，它就会被物化，进而变成一个普通的时间戳。 普通的时间戳是无法跟 Flink 的时间以及watermark等一起使用的，所以普通的时间戳就无法用在时间相关的操作中。–注意列计
转载
2024-03-21 13:15:27
197阅读
前言项目介绍在线视频： https://www.bilibili.com/video/BV1zv41157yY本案例是一个专注于flink动态规则计算的项目，核心技术组件涉及flink、hbase、clickhouse、drools等 项目可根据各类个性化需求进行二次开发后，直接用于实时运营，实时风控、交通监控等场景的线上生产 项目完整视频教程和资料代码等，兵马未动，粮草先行巧妇难为无米之炊，本运
转载
2024-01-29 06:05:52
55阅读
摘要：本篇内容整理自美团数据平台工程师冯斐、王非凡在 Flink Forward Asia 2021 生产实践专场的演讲。主要内容包括：相关背景大作业部署优化Checkpoint 跨机房副本状态稳定性相关优化未来规划一、相关背景美团 Flink 的应用场景覆盖了社区定义的三种场景：应用比较多的是数据管道场景，比如数仓 ODS 层数据的实时接入，或跨数据源的实时数据同步；比较典型的应用场景是数据分析
转载
2024-04-23 09:39:53
140阅读
Flink算子扩缩容过程中的状态迁移根据数据量动态调整Flink应用的算子并行度，在实际业务应用中很常见。对于无状态的算子来说，更改算子并行度非常的容易。但对于有状态的算子来说，调整算子并行度时，需要考虑状态的重新分配。之前文章里提到，Flink中的状态分为键值分区状态、算子列表状态、算子聚合状态、广播状态，那么这些状态在并行度改变时，是如何在子任务实例间迁移的？这篇文章，将分别使用代码示例介绍这
转载
2024-03-27 17:26:01
44阅读
