探索FlinkExample:一个实时大数据处理的实战指南项目地址:https://gitcode.com/xuwei517/FlinkExample项目简介FlinkExample 是一个基于Apache Flink的实践项目,旨在帮助开发者更好地理解和运用Flink进行实时数据处理。该项目包含了多个示例,涵盖了基础操作到复杂的流处理任务,为初学者和进阶者提供了丰富的学习资源。技术分析Apach            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-07-28 11:48:08
                            
                                64阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            click 是一个以尽可能少的代码、以组合的方式创建优美的命令行程序的 Python 包。它有很高的可配置性,同时也能开箱即用。它旨在让编写命令行工具的过程既快速又有趣,还能防止由于无法实现预期的 CLI API 所产生挫败感。它有如下三个特点:任意嵌套命令自动生成帮助支持运行时延迟加载子命令1、业务逻辑首先定义业务逻辑,是不是感觉到有些难以置信呢?不论是 argparse&n            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                                29阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            一、什么是state         流式计算场景,简单的说就说来一条数据就处理一条数据,对数据进行实时处理。这个时候就会自然而言的有一类需求,我的业务逻辑依赖之前我已经输入的数据。        举一个场景就是Flink程序接收Kafka传输过来的数字,例如1到100            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2024-03-21 09:37:28
                            
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            https://cloud.google.com/bigquery/public-data/描述A public dataset collected by National Climatic Data Center, which contains the daily climatic data collected at their climatic stations around the ...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2021-09-02 15:30:33
                            
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            # -*- coding: utf-8 -*-"""Spyder EditorThis is a temporary script file."""import google.authfrom google.cloud import bigqueryfrom google.cloud import bigquery_storage_v1beta1# Explicitly create a cred            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2023-01-13 06:38:47
                            
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            FLINK获取json数据本文为您介绍FLINK如何获取JSON(多层嵌套含数组)数据数据{     "a":"abc",     "b":1,     "c":{         "e":["1","2","3","4"],         "f":{"m":"567"}     }}源表DDL定义CREATE TEMPORARY TABLE `kafka_table` (   `a` VARC            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2021-09-29 10:27:04
                            
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            1 流计算中流的状态1.1 数据状态首先是流数据状态。在流计算过程中,我们需要处理事件窗口、时间乱序、多流关联等问题。解决这些问题,通常需要对部分流数据进行临时缓存,并在计算完成时再将这些临时缓存清理掉。因此,我们将这些临时保存的部分流数据称为“流数据状态”。1.2 信息状态在流计算过程中,我们会得到一些有用的业务信息,比如时间维度的聚合值、关联图谱的一度关联节点数、CEP 的有限状态机等,这些信            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-03-24 14:27:38
                            
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            点击打开英文链接发送反馈解决方案将Google Analytics for Firebase数据导入BigQuery本教程介绍了如何将Google Analytics for Firebase中的事件日志导出到Google BigQuery中,以便深入分析数据。Firebase 是一个构建移动应用程序的平台,其中包括数据和文件存储,实时同步,身份验证等功能。 Google An            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            一、Hudi1. 简介Apache Hudi (发音为 “Hoodie”)在 DFS 的数据集上提供以下流原语:插入更新 (如何改变数据集?)增量拉取 (如何获取变更的数据?)Hudi 维护在数据集上执行的所有操作的时间轴 (timeline),以提供数据集的即时视图。Hudi 将数据集组织到与 Hive 表非常相似的基本路径下的目录结构中。数据集分为多个分区,文件夹包含该分区的文件。每个分区均由            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            传统的分析方式通常是利用批查询,或将事件(生产上一般是消息)记录下来并基于此形成有限数据集(表)构建应用来完成。为了得到最新数据的计算结果,必须先将它们写入表中并重新执行 SQL 查询,然后将结果写入存储系统比如 MySQL 中,再生成报告。 Apache Flink 同时支持流式及批量分析应用,这就是我们所说的批流一体。Flink 在上述的需求场景中承担了数据的实时采集、实时计算和下游            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            BigQuery 是一款强大的数据仓库工具,广受工程团队青睐,尤其适用于处理海量数据的场景。
然而,与所有云的服务一样,BigQuery 也是按使用量收费,如果管理不善,费用可能会迅速攀升,导致超支问题。            
                
         
            
            
            
            # Flink CDC 获取 MySQL 数据:一种实时数据同步的解决方案
随着大数据技术的发展,企业在处理实时数据流的需求日益增加。Apache Flink,作为一款强大的流式处理框架,支持各种数据源的实时数据流处理。本文将介绍如何使用 Flink CDC (Change Data Capture) 从 MySQL 中获取数据,并提供完整的代码示例。
## 1. 什么是 Flink CDC?            
                
         
            
            
            
            # Flink实时获取MySQL数据
在当今的数据驱动世界中,实时数据处理变得越来越重要。Apache Flink是一个强大的流处理框架,它能够处理无界和有界的数据流。Flink与MySQL的集成可以帮助我们实现实时数据流的获取和处理。本文将介绍如何使用Flink实时获取MySQL中的数据,并展示一些代码示例。
## 为什么选择Flink?
Apache Flink是一个开源的流处理框架,它            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            背景适用于配置化传入Flink全局参数;项目起源于公司多数据源对接,此Demo只是其中一种,整个过程是公司前端部门因为各方渠道传入的不同数据,风控的业务方需要保留进行规则查询;数据流转过程就是Kafka接入不同数据源,按照不同的要求进行es的直接存储或者查询拼接后的存储;摘要关键字Flink_Elasticsearch查询、Elasticsearch_Sink、Flink全局配置化参数;设计整个过            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # 如何使用 Flink 获取 MySQL 最新数据
## 1. 整体流程
```mermaid
flowchart TD;
    A(连接 Flink) --> B(连接 MySQL);
    B --> C(查询最新数据);
    C --> D(处理数据);
    D --> E(输出结果);
```
## 2. 具体步骤
### 步骤一:连接 Flink
```markd            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # 使用 Flink CDC 获取 MySQL 数据
Apache Flink 是一个强大的流处理框架,而 Flink CDC(Change Data Capture)则是基于 Flink 构建的功能,能够轻松捕获和流式传输数据库中的变更数据。本文将介绍如何使用 Flink CDC 获取 MySQL 数据,并且提供详细的代码示例和步骤。
## 什么是 Flink CDC?
Flink CDC            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            文章目录1. Flink读取Kafka数据2. 读取不同数据类型的kafka数据  Flink有封装好的读写kafka数据的connector可以直接使用,但不同的数据格式该使用什么方法获取?自己想要的自定义数据格式,如byte[]等原生没有,又该如何实现?下面进行详细介绍。 1. Flink读取Kafka数据引入的pom依赖(根据具体kafka的版本选择,笔者使用的kafka是0.9版本)&l            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            5.1 整体介绍获取执行环境读取数据源定义基于数据的转换操作定义计算结果的输出位置触发程序执行5.2 创建集成环境5.2.1 获取执行环境批处理getExecutionEnvironment提交命令行设置bin/flink run -Dexecution.runtime-mode=BATCH ...代码StreamExecutionEnvironment env = StreamExecution            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            笔者在某次实践过程中,搭建了一个Flink监控程序,监控wikipedia编辑,对编辑者编辑的字节数进行实时计算,最终把数据sink到kafka的消费者中展示出来,监控程序本身比较简单,只要在程序中指定好WikipediaEditsSource源并配置好sink与kafka关联就可以,类似一个略微复杂版的wordcount,按照网络上的教程,在实践的最后,开启zookeeper服务和kafka服务            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Prologue在很久之前的《Spark Streaming/Flink广播实现作业配置动态更新》一文中,笔者简单介绍了Flink Streaming API中广播流和广播状态的使用方法。前几天见到社区群内有童鞋询问与广播状态相关的事情,于是写一篇深入一点的文章说说它。                Broadcast[Connected]Stream拿之前的示意图复习一下。其中Stream A是            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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