1.流关联1.1 joinDataStream<Integer> orangeStream = ...
DataStream<Integer> greenStream = ...
orangeStream.join(greenStream)
.where(<KeySelector>)
.equalTo(<KeySelector>)
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2023-11-17 15:41:24
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文章目录一.基本程序结构二.创建表环境三.在 Catalog 中注册表3.1 表（Table）的概念3.2 连接到文件系统（Csv 格式）3.3 连接到 Kafka四. 表的查询4.1 Table API 的调用4.2 SQL 查询五. 将DataStream 转换成表5.1 代码表达5.2 数据类型与 Table schema 的对应六. 创建临时视图（Temporary View）七. 输出
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2023-08-25 16:41:44
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目录0. 相关文章链接1. 开发目的2. 核心代码2.1. 异步IO工具类 AsyncJoinDimUtil2.1.1. 方法属性说明2.1.2. 具体实现2.2. 关联接口 AsyncJoinFunction2.2.1. 方法属性说明2.2.2. 具体实现2.3. 线程池工具类 ThreadPoolUtil2.3.1. 方法属性说明2.3.2. 具体实现3. 具体使用3.1.
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2024-01-03 15:16:38
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Flink Sql1、简介2、网址3、SQL客户端4、Queries5、Create6、Drop7、Alter8、Insert9、ANALYZE10、Describe11、Explain12、Use13、Show14、Load15、Unload16、Set17、Reset18、Jar19、Windowing TVF19.1、TUMBLE（滚动窗口）19.2、HOP（滑动窗口）19.3、CUMUL
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2023-11-29 16:03:20
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今日需求kafakasource -> flinkcep -> kafkasink mysqlsink模拟数据设计表设计cep事件匹配逻辑设计json转javabeanjson格式：如果javabean中字段为字符串，则一定要用“字段”：“数据”格式，不能“字段”：数据，否则JSON…parseObject识别不出mysqlsink//数据写入MySQL策略
JdbcE
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2024-10-01 10:58:50
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记录一次使用Flink对Kafka数据流与Mysql广播流关联使用的踩坑接到一个这样的需求：kafka接收实时数据流，需要根据MySQL中的一张表的某个字段进行过滤，然后再写入到MySQL中Kafka中的数据格式为json格式，跟后端沟通发现MySQL中配置表基本上是不会变化的，但是保险起见还是使用Flinkcdc了，读取MySQL形成配置流在广播出去首先，准备一些测试数据，读取kafka数据和m
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2024-07-18 17:28:16
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10、Flink join1、Regular Joins将两个关联表长存再状态中，可以一直关联上
会导致状态越来越大
和批处理关联结果是一样的-- 创建学生表流表，数据再kafka中
drop table student_join;
CREATE TABLE student_join (
id String,
name String,
age int,
gender STRING,
cl
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2023-10-12 12:18:06
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导读： 对于社交、媒体关系网络实体，最终给用户展示的是各个实体关系及属性的聚合结果，传统关系型聚合更新是非常难解的，因为涉及多张表进行级联查询，同时关系网络或属性实时变更，要触达周边关系的消息通知，引发性能差和编程上高复杂性。
优酷也同样如此，视频内容数据天然呈现巨大的网络结构，各类数据实体连接形成了数十亿顶点和百亿条边的数据量。我们的解法采用图来组织更新联动，利用子图来实现
实时统计分析技术主要是为了满足数据应用中大家对数据的变化情况有一个较高时间灵敏度需求的情况。应用要求能够近乎及时的反映数据的整体变化情况。那么实时统计分析的核心关键点是实时性，也就是性能。其还伴有另一个明确的特征，就是对于要统计的内容是十分明确的。
传统上，我们的数据统计分析方法是在一个关系数据库中创建表，然后将数据存储到表中。最后利用S
数据流往往需要访问外部的数据源来丰富自己的信息，比如通过record中的ip地址查询ip数据库maxmind的GeoIP2 Databases得到ip对应的城市名称，城市经纬度，将这些作为新的字段添加到原来的record中。这就涉及到本篇的主题：维表关联。网上关于flink中维表关联的博文很多，本文我想谈一谈个人对不同方案的理解和尝试后发现的一些问题。如果想要比较全面地了解维表关联的各个解决方案，
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2023-09-24 10:09:13
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一、维表服务维度或者是维表概念熟知应该是从数据仓库维度建模开始了解的，区别于事实表业务真实发生的数据，通常用来表示业务属性，比如订单业务中，商品属性、商家属性都可以称之为维度表。在flink 流处理实时分析中或者实时数仓中，同样需要使用维表来完成一些数据过滤或者字段补齐操作，但是我们所需要的维度数据通常存储在Mysql/Redis/Hbase/Es这样的外部数据库中，并且可能是会随时变动的，根据业
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2024-03-07 08:59:36
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上篇博客提到 Flink SQL 如何 Join 两个数据流，有读者反馈说如果不打算用 SQL 或者想自己实现底层操作，那么如何基于 DataStream API 来关联维表呢？实际上由于 Flink DataStream API 的灵活性，实现这个需求的方式是非常多样的，但是大部分用户很难在设计架构时就考虑得很全面，可能会走不少弯路。针对于此，笔者根据工作经验以及社区资源整理了用 DataStr
概述 无论是基本的简单转换和聚合，还是基于窗口的计算，我们都是针对一条流上的数据进行处理的。而在实际应用中，可能需要将不同来源的数据连接合并在一起处理，也有可能需要将一条流拆分开，所以经常会有对多条流进行处理的场景。本章我们就来讨论 Flink 中对多条流进行转换的操作。 简单划分的话，多流转换可以分为“分流”和“合流”两大类。目前分流的操作一般是通过侧输出流（side output）来实现
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2024-04-24 12:11:41
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Data Enrichment在流式处理作业（特别是实时数仓ETL作业）中，我们的数据流可以视为无界事实表，其中往往缺乏一些维度信息。例如，对于埋点日志流而言，为了减少传输冗余，可能只会带有城市ID、商品ID等，如果要映射到对应的名称，就需要与外部存储中的维度表进行关联。这里的外部存储一般是指适合OLTP场景的数据库，如MySQL、Redis、HBase等。英文语境里习惯将上述操作称为data e
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2024-03-11 11:16:01
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前言 本文是结合Flink官网，个人理解所得，若是有误欢迎留言指出，谢谢！文中图皆来自官网（链接[1]）。 本文将随着下面这个问题展开，针对该问题更为生动的解释可以参见金竹老师的分享（链接[2]）。 SQL适合流计算场景吗？ 对于流计算，每一条数据的到来都会触发一次查询产生一个结果，并发射出去。我们发现对于相同的数据源，使用相同的SQL查询时，批、流的结果是相同的，即在不同模式下，SQL的
在做维表关联如果要求低延时，即维表数据的变更能够被立刻感知到，所以就要求在查询时没有缓存策略，直接查询数据库维表信息。本篇以实时查询redis为例，要求redis 客户端支持异步查询，可以使用io.lettuce包，支持redis不同模式：单点模式、sentinel模式、集群模式，需要在pom中引入：<dependency> <groupId>io.l
原创
2021-02-05 20:48:22
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# 从Hive中读取数据并进行关联操作：Flink SQL实践
在大数据处理领域，Flink作为一种流式计算框架在近年来备受关注。而作为Flink的SQL查询引擎，Flink SQL提供了一种更简单、更灵活的数据处理方式。在实际应用中，通常需要从Hive等数据仓库中读取数据并进行关联操作，本文将介绍如何使用Flink SQL从Hive中读取数据并进行关联操作。
## Flink SQL简介
原创
2024-05-03 07:50:43
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在中国HBase技术社区第十届Meetup杭州站上，阿里巴巴高级产品工程师高旸为大家分享了实时计算技术相关的发展背景，并介绍了基于Flink+HBase的实时计算场景化解决方案，并对于在线教育、城市大脑、实时风控等典型的实时计算方案应用场景进行了介绍。演讲嘉宾简介：高旸（花名：吾与），阿里云计算平台事业部实时计算高级产品专家。以下内容根据演讲视频以及PPT整理而成。阿里云实时计算团队一直都在思考一
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2024-09-13 19:46:27
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# Flink与HBase关联的科普文章
Apache Flink是一款流处理框架，被广泛应用于实时数据处理场景，而HBase则是一个分布式、可扩展的NoSQL数据库，适用于大规模数据存储。将Flink与HBase结合，可以实现高效的数据实时读取和写入，在大数据分析中具有重要意义。
## Flink与HBase的关系
在实际应用中，Flink可以用于从HBase读取数据进行流式处理，或者将处
原创
2024-10-21 03:56:53
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# 用Flink进行批量关联MySQL的实现步骤
在大数据工程中，Apache Flink是一个强大的框架，用于处理数据流和批量数据。与MySQL的结合为我们提供了灵活的数据存储与处理能力。本文将逐步教你如何用Flink实现批量关联MySQL的功能，并展示每个步骤所需的代码实现及其注释。
## 流程概述
我们可以将整个实现过程分为以下几个步骤：
| 步骤编号 | 步骤描述
