官方介绍 Flink 中的 APIFlink 为流式 / 批式处理应用程序的开发提供了不同级别的抽象。 Flink API 最底层的抽象为有状态实时流处理。其抽象实现是 Process Function，并且 Process Function 被 Flink 框架集成到了 DataStream API 中来为我们使用。它允许用户在应用程序中自由地处理来自单流或多流的事件
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
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2024-02-20 08:30:17
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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
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2024-03-27 17:26:01
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文章目录双流关联大状态问题解决方案SQL 变更状态恢复问题解决方案FlinkSQL 调试繁琐问题解决方案SQL 作业异常定位问题解决方案 双流关联大状态问题首先是双流关联的大状态问题，FlinkSQL 的双流关联会保留左右流的历史数据来互相关联，需要关联的时间间隔越长，保存的历史数据就会越多，状态也就会越大。比如，要关联订单的下单事件和退款事件，并保证计算结果的正确性，需要考虑这两个事件发生的间
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2023-08-18 16:46:26
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一、 场景描述实时监控文件目录，将目录中的实时产生的数据文件（文件内容非动态）写入动态分区，分区为3级（设备ID/文件产生日期/文件产生的时间（h））.文件名格式如下（日期+时间+产品ID.txt）二、 主要存在的难点由于flume只支持传入一些简单的参数变量（时间/日期/文件名等），所以这里我们如果想动态的识别我们的文件名并直接生成sink的路径及相应文件名有困难。三、&nb
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2024-03-26 07:51:53
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flink-connector-redis的使用方式和其他连接器几乎一样，除了一些公共的参数外(connector.type, format.type, or update-mode等)，还支持以下参数 为了满足业务和数据的多样性，根据connector.data.type来确定写入的数据结构1.string取sql的第一个字段为key,第二个字段为value,调用s
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2023-06-04 16:28:47
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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
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2023-07-06 21:30:59
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本文原创作者：林小铂(Paul Lin)，现就职于网易游戏负责游戏数据中心实时平台开发维护工作。点击阅读原文
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2021-12-22 13:39:07
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目录 时态表（Temporal Table）是一张随时间变化的表 – 在 Flink 中称为动态表，时态表中的每条记录都关联了一个或多个时间段，所有的 Flink 表都是时态的（动态的）。 时态表包含表的一个或多个有版本的表快照，时态表可以是一张跟踪所有变更记录的表（例如数据库表的 changelog，包含多个表快照），也可以是物化所有变更之后的表（例如数据库表，只有最新表快照）。版本:
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2024-02-22 17:27:44
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小表Join大表将key相对分散，并且数据量小的表放在join的左边，这样可以有效减少内存溢出错误发生的几率。说明：新版的hive已经对小表JOIN大表和大表JOIN小表进行了优化。小表放在左边和右边已经没有明显区别。示例：insert overwrite table jointable
select b.*
from smalltable s left join bigtable b
on
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2023-08-11 15:51:59
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1.Flink如何保证Exactly-Once使用checkpoint检查点，其实就是 所有任务的状态，在某个时间点的一份快照；这个时间点，应该是所有任务都恰好处理完一个相同 的输入数据的时候。checkpoint的步骤：flink应用在启动的时候，flink的JobManager创建CheckpointCoordinatorCheckpointCoordinator(检查点协调器) 周期性的向该
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2024-03-08 13:38:00
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flink 的对外输出操作都要利用 Sink 完成，常用的 Sink 有 kafka、 redis、elasticsearch、jdbc等。 1、首先引入对应的 connector 依赖 2、创建类实现在 sink 中的方法 3、最后 addSink ...
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2021-09-13 10:16:00
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我们都知道Flink在流式处理上性能强大，且很好地支持ExactlyOnce语义；且这也是Flink核心的技术点，所以成为面试官喜欢追问的一个话题：Flink恰巧语义一次消费，怎么保证？ 在这个思维导图进行了详细的描述及说明。欢迎阅读及下载超全干货--Flink思维导图，花了3周左右编写、校对上述思维导图中也进行了详细地描述：Flink_思维导图（干货）.xm
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2024-04-29 12:17:14
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DataStream API介绍
本次培训的重点是广泛地介绍DataStream API，使你能够开始编写流媒体应用程序。 哪些数据可以流化？ Flink的DataStream APIs for Java和Scala将让你流式处理任何它们可以序列化的东西。Flink自己的序列化器被用于基本类型，即：字符串、长型、整数、布尔型、数组复合类型。Tuples,
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2024-06-08 14:31:06
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目录1. 基于控制台和文件的Sink2. 自定义Sink3. Scala代码演示1. 基于控制台和文件的SinkAPI：ds.print 直接输出到控制台ds.printToErr() 直接输出到控制台,用红色ds.writeAsText("本地/HDFS的path",WriteMode.OVERWRITE).setParallelism(1)注意：在输出到path的时候,可以在前面设置并行度当并
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2024-02-23 12:28:42
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查看Flink 1.9.0版本的官方文档 可以看到连接里面是没有Redis，不过Bahir中有
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2021-10-27 15:59:40
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## 实现Flink HDFS Sink
### 概述
在Flink中，将数据写入HDFS是非常常见的操作，可以通过Flink提供的HDFS Sink实现。HDFS Sink可以将Flink流处理应用程序的输出数据写入到HDFS中，实现数据持久化。
### 实现步骤
下面是实现Flink HDFS Sink的步骤以及对应的代码示例：
| 步骤 | 操作
原创
2024-04-30 11:41:15
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## 实现 Flink Sink 到 MySQL 的流程
### 1. 准备工作
在开始之前，你需要确保已经完成以下准备工作：
1. 安装 Flink：你可以从 Flink 官方网站下载并安装 Flink。
2. 安装 MySQL：确保已经在你的机器上安装了 MySQL 数据库，并且可以通过连接字符串连接到数据库。
### 2. 导入依赖
在你的项目中，你需要导入以下 Flink 和 MyS
原创
2023-08-10 12:14:48
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## 实现 Flink MySQL Sink 的步骤
### 1. 引言
在使用 Flink 进行实时数据处理的过程中，我们通常需要将处理结果存储到外部系统中，如 MySQL 数据库。本文将介绍如何在 Flink 中实现一个 MySQL Sink。
### 2. 整体流程
下面的表格展示了实现 Flink MySQL Sink 的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
原创
2023-08-14 11:39:55
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## 了解 Flink Sink RedisTemplate
Apache Flink 是一个用于大规模流处理的开源框架，它支持实时处理和批处理。Flink 提供了各种内置的 Sink，用于将处理后的数据写入不同的数据存储系统。其中，Sink RedisTemplate 是用于将数据写入 Redis 的 Sink。
### Sink RedisTemplate 的作用
Sink RedisT
原创
2024-03-27 07:04:06
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