窗口Join（Window Join）window join将共享相同key并位于同一窗口中的两个流的元素联接在一起。可以使用窗口分配器定义这些窗口，并根据两个流中的元素对其进行评估。然后将双方的元素传递到用户定义的JoinFunction或FlatJoinFunction，在此用户可以发出满足联接条件的结果。通用用法可总结如下：stream.join(otherStream)
.wher
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2023-11-28 13:30:28
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从csv格式的数据集中读取数据，创建我自定义的GeoMessage对象，把对象放在集合里，通过flink的fromCollection()方法把集合作为数据源，然后通过实现map接口转换数据。需要注意的是GeoMessage类必须继承实现序列化接口，即public class GeoMessage implements Serializableimport org.apache.flink.api
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2024-05-01 22:58:31
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Flink读取csv文件遇到中文乱码今天用了项目的数据集来探索Flink的API,但是发现输出的中文乱码.因为对Flink不太熟,先确定了Flink默认读取文件的编码就是UTF-8,但贼心不死又去确认了一遍System.out.println(env.readCsvFile("E:\\Project\\a09\\data\\station.csv").getCharset());
//UTF-8用
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2023-06-17 19:46:42
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基本操作我们先下载个csv文件用作后面的测试数据。将数据文件 http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data下载到本地，文件路径为 /Users/yangxu/flinkml/data/iris/iris.data，使用文本编辑器打开如下所示，每行为一条数据，每条数据包括4个数值字段和一个
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2024-03-25 16:48:13
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Alink是基于Flink的机器学习算法平台，欢迎访问Alink的github获取更多信息。
基本操作我们先下载个csv文件用作后面的测试数据。将数据文件 http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data下载到本地，文件路径为 /Users/yangxu/flinkml/data/iris/i
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2024-01-19 19:44:17
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Flink目前对于外部Exactly-Once写支持提供了两种的sink，一个是Kafka-Sink，另一个是Hdfs-Sink，这两种sink实现的Exactly-Once都是基于Flink checkpoint提供的hook来实现的两阶段提交模式来保证的，主要应用在实时数仓、topic拆分、基于小时分析处理等场景下。本篇将会介绍StreamingFileSink的基本用法、如何压缩数据以及合并
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2024-09-19 09:59:36
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文章内容大数据环境之下，各种数据来源参差不齐，本次数据来源于 kochava，kochava 译为 快出海，是全球领先的移动广告归因分析与优化及全球最大的DMP，有兴趣的伙伴可以了解一下这款产品 https://www.kchuhai.com/company/view-60.html ，本次的任务就是从该产品中获取数据来源并通过 flink 写入到 Kafka ,最后写入到 Doris中。下面是简
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2024-04-26 12:13:52
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【代码】flink: table api之读取csv文件。
原创
2024-03-29 16:29:05
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文章目录流式聚合MiniBatch 聚合Local-Global 聚合拆分 distinct 聚合数据类型ARRAYMAPMULTISETROW 流式聚合
这一节介绍一些实用的优化选项以及流式聚合的内部原理，它们在某些情况下能带来很大的提升。MiniBatch 聚合MiniBatch 聚合的核心思想是将一组输入的数据缓存在聚合算子内部的缓冲区中。当输入的数据被触发处理时，每个 key 只需一个操
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2024-05-01 19:56:04
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首先到该http://ostermiller.org/utils/download.html 地址下载com.Ostermiller.util cvs的jar包。 public class CsvFileParser{ private LabeledCSVParser csvParser;//csv解析器，对于第一行的表头信息，自动加载为索引关键字 private
原创
2023-02-19 10:34:40
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# Java读取CSV文件的实现
## 目录
1. 简介
2. 整体流程
3. 代码实现步骤
4. 类图
5. 总结
## 1. 简介
CSV（Comma-Separated Values）是一种常见的文件格式，用于存储和传输表格数据。在Java中，读取CSV文件可以使用第三方库或者自己实现。本文介绍如何使用Java自带的类库实现读取CSV文件的功能。
## 2. 整体流程
下表展示了整个
原创
2023-10-24 23:18:06
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1、使用第三方jar包：javacsv.jar下载地址：https://sourceforge.net/projects/javacsv/API地址：http://javacsv.sourceforge.net/2、写一个读的类import java.io.*;
import com.csvreader.CsvReader;
public class fenlie {
public voi
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2023-06-16 18:58:46
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csv文件的介绍以下是来自百度百科的介绍逗号分隔值（Comma-Separated Values，CSV，有时也称为字符分隔值，因为分隔字符也可以不是逗号），其文件以纯文本形式存储表格数据（数字和文本）。纯文本意味着该文件是一个字符序列，不含必须像二进制数字那样被解读的数据。CSV文件由任意数目的记录组成，记录间以某种换行符分隔；每条记录由字段组成，字段间的分隔符是其它字符或字符串，最常见的是逗号
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2023-08-29 23:42:57
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opencsvjava读取csv的类库主要有两种，opencsv和javacsv，研究发现，javacsv最后一次更新是2014-12-10，很久不维护了。opencsv是apache的项目，并且至今仍在维护，所以决定使用opencsv。csvcsv文件，全名 comma separated values，默认以逗号分隔，是纯文本文件。虽然用excel打开后格式排版了，但是那是excel对他进行了
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2023-08-16 22:03:57
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背景：产品希望能让客户上传csv格式的文件，Java后端解析文件并将记录更新到mysql数据库。上网搜了下api，于是找到了opencsv-2.3.jar这个jar包，pom依赖如下：<!-- https://mvnrepository.com/artifact/net.sf.opencsv/opencsv -->
<dependency>
<groupId&
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2024-01-18 17:29:30
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目录1.架构设计1.1 数据存储层1.2 数据处理层1.3 集成接口层2.核心技术实现2.1 数据分区与并行处理2.2 容错与恢复机制2.3 状态管理与一致性保障2.4 优化执行策略3.Flink数据分区与并行处理详细设计和原理分析3.1 数据分区设计3.1.1 分区策略3.1.2 分区实现3.2
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2024-08-23 19:00:57
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Spark读取文本文件时，面对繁多的文件格式，是一件很让人头疼的事情，幸好databricks提供了丰富的api来进行解析，我们只需要引入相应的依赖包，使用Spark SqlContext来进行读取和解析，即可得到格式化好的数据。
下面我们讲述spark从hdfs读写解析常见的几种文本文件的方式。
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2023-07-17 20:47:31
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一. 启动kafka生产者造数据二. 使用Flink connector kafka 映射kafka topic三. 使用 hudi connector 创建hudi表四. 将kafka表的数据写入到hudi表中五. 查询hudi表数据六. 在kafka的producer的发送数据,然后在客户端进行hudi表数据查询,发现数据都过来了.七. 在FlinkSQL客户端直接进行表关联7.1 启动kaf
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2023-09-25 03:12:40
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目录一、CSV文件简介1.1.CSV文件介绍1.2.CSV文件特点 1.3. CSV文件规则1.4.编者记录 二、CSVParser文件读取 2.1.POM文件----commons-csv作为三方类库 2.2.测试代码 2.3.优缺点三、将CSV文件转化为Excel的xlsx文件3.1.POM文件 3.2.测试代
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2023-06-16 10:56:28
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java 读取csv package com.vfsd;
import java.io.IOException;
import com.csvreader.CsvReader;
public class ReadCSVData {
public static void main(String[] args) throws IOException {
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2023-05-29 15:29:25
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