先把Flink的开发环境配置好。 创建maven项目：db_flink首先在model中将scala依赖添加进来。 然后创建scala目录，因为针对flink我们会使用java和scala两种语言 创建包名 在src/main/java下创建com.imooc.java 在src/main/scala下创建com.imooc.scala接下来在pom.xml中引入flink相关依赖，前面两个是针对
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2024-02-10 01:03:49
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# Java编写Flink程序
## 引言
Flink是一个开源的流处理和批处理框架，它提供了高性能、可靠性和可扩展性。它是基于Java编写的，具有丰富的API和工具，可以轻松地构建和部署分布式数据处理应用程序。
本文将介绍如何使用Java编写Flink程序，并提供一些代码示例，帮助读者更好地了解和使用Flink。
## 准备工作
在开始编写Flink程序之前，我们需要先安装和配置Fli
原创
2024-02-08 10:17:43
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# 如何停止Flink程序
## 一、整体流程
以下是停止Flink程序的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 打开Flink Web界面 |
| 2 | 选择要停止的作业 |
| 3 | 点击“Cancel”按钮 |
| 4 | 确认停止作业 |
## 二、具体步骤及代码示例
### 步骤一：打开Flink Web界面
首先，你需要打开Flink
原创
2024-03-05 05:50:02
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# Java Flink程序调用
Flink是一种快速、可靠且可扩展的流处理框架，可用于处理实时和批处理数据。它是由Apache软件基金会开发和维护的开源项目。本文将介绍如何使用Java编写和调用Flink程序。
## 简介
Flink是一种分布式流处理框架，它可以处理各种类型的数据，包括实时流数据和批处理数据。它支持事件时间和处理时间，并提供了丰富的操作符和API，用于处理、转换和分析数据
原创
2023-11-03 12:21:25
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# 如何部署Java程序到Flink
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我们经常需要将Java程序部署到Flink上进行大数据处理。对于刚入行的小白来说，这可能是一个比较陌生的过程。本文将为您详细介绍如何实现“flink 部署 Java 程序”。
## 流程图
```mermaid
erDiagram
Process -->|编写Java程序| Deploy
Deploy
原创
2024-07-03 06:11:38
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我们之前学习的转换算子是无法访问事件的时间戳信息和水位线信息的。而这在一些应用场景下，极为重要。例如MapFunction 这样的map 转换算子就无法访问时间戳或者当前事件的事件时间。基于此，DataStream API 提供了一系列的Low-Level 转换算子。可以访问时间戳、watermark 以及注册定时事件。还可以输出特定的一些事件，例如超时事件等。Process Function 用
FLINK安装及提交任务FLINK安装编写测试代码自带UI界面提交JOB命令提交JOBYARN模式提交JOBSession-cluster 模式Per-Job-Cluster 模式并行度拓展 FLINK安装1.安装前确认有java环境,我这里有三台机器,分别是hadoop1,hadoop2,hadoop3；
2.将tar包上传到服务器的一个节点上：flink-1.10.0-bin-scal
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2023-09-18 15:54:59
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1. Flink 的开发环境我们这里Flink 选择的是 Apache Flink 1.9.1 版本，是目前最新的稳定版本，并且兼容性比较好。下载地址：https://flink.apache.org/zh/downloads.html1) 开发工具先说明一下开发工具的问题。官方建议使用 IntelliJ IDEA，因为它默认集成了 Scala和 Maven 环境，使用更加方便，当然使
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2023-08-20 18:14:53
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背景：独立（Standalone）模式由 Flink 自身提供资源，无需其他框架，这种方式降低了和其他 第三方资源框架的耦合性，独立性非常强。但我们知道，Flink 是大数据计算框架，不是资源 调度框架，这并不是它的强项；所以还是应该让专业的框架做专业的事，和其他资源调度框架 集成更靠谱。而在目前大数据生态中，国内应用最为广泛的资源管理平台就是 YARN 了。所 以接下来我们就将学习，在强大的 Y
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2023-09-04 13:04:12
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Flink程序开发步骤Flink程序由相同的基本部分组成：获取执行环境创建或加载初始数据（Source）指定此数据的转换（Transformation）指定将计算结果放在何处（Sink）触发程序执行获取执行环境Flink程序首先需要声明一个执行环境，这是流式程序执行的上下文。// getExecutionEnvironment：创建本地或集群执行环境，默认并行度
ExecutionEnvironm
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2024-04-07 13:43:17
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Flink的开发步骤以及基础1.Environment2.Source2.1.从集合读取数据2.2从文件中读取数据2.3 kafka读取数据2.4 自定义数据源3.Transform3.1 map3.1.1 MapFunction3.1.2 RichMapFunction3.1.3 flatMap3.2. filter3.3 keyBy3.4 shuffle3.5. split3.6 selec
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2024-01-17 11:01:49
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输入的流数据，尽快产生结果在 2 个 event 流上，基于时间进行聚合类的计算提供实时/准实时的警告和通知在多样的数据源中产生关联并分析模式高吞吐、低延迟的处理市场上有多种 CEP 的解决方案，例如 Spark、Samza、Beam 等，但他们都没有提供专门的 library 支持。但是 Flink 提供了专门的 CEP library。二、Flink CEPFlink 为 CEP 提供了专门的
# 用 SQL 表达 Flink Java 程序：一种简化数据流处理的方法
Apache Flink 是一个强大的流处理框架，广泛用于实时数据处理、批量数据处理和数据集成。尽管 Flink 提供了丰富的 API（如 Java、Scala 和 Python），但在某些场合下，使用 SQL 语句进行数据流处理可以更加简便和直观。本文将介绍如何将 Flink 的 Java 程序转化为 SQL 语句，并
原创
2024-10-22 05:16:02
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一、什么是FlinkFlink 是为分布式、高性能、随时可用以及准确 的流处理应用程序打造的开源流处理框架。Flink 是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界和有界数据流进行有 状态计算。Flink 被设计在所有常见的集群环境中运行，以内存执行速度和任意规模 来执行计算。 二、为什么选择Flink1、流数据更真实地反映了我们的生活方式2、低延迟 ➢ 高吞吐 ➢ 结果的准确性和良好的容错
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2023-09-22 19:32:06
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简介： Flink入门——DataSet Api编程指南Apache Flink 是一个兼顾高吞吐、低延迟、高性能的分布式处理框架。在实时计算崛起的今天，Flink正在飞速发展。由于性能的优势和兼顾批处理，流处理的特性，Flink可能正在颠覆整个大数据的生态。DataSet API首先要想运行Flink，我们需要下载并解压Flink的二进制包，下载地址如下：Apache Flink: D
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2024-04-22 07:46:55
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我们还是从wordcount程序说起下面是一段使用 Flink 实现的 WordCount 代码import org.apache.flink.streaming.api.scala._
object WordCount {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val env =
StreamExecutionEnvironmen
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2024-02-04 20:44:51
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FLink-16-Flink程序分布式部署运行Flink程序分布式部署运行1.Job执行流程2.flink standalone集群Standalone session 集群模式的缺点：通过命令 bin/flink run 提交 job3.flink on yarn1.yarn 模式运行时示意图2.Flink on yarn 的三种模式3.yarn session模式提交任务1.具体操作命令：4
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2024-01-25 20:16:07
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作者伍翀（云邪），Apache Flink Committer，阿里巴巴高级开发工程师。本文将从开发环境准备、创建 Maven 项目，编写 Flink 程序、运行程序等方面讲述如何迅速搭建第一个 Flink 应用。在本文中，我们将从零开始，教您如何构建第一个 Flink 应用程序。开发环境准备Flink 可以运行在 Linux, Max OS X, 或者是 Windows 上。为了开发 Flink
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2024-08-16 20:05:57
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作业开发流程 创建输入流
创建输出流
检查输出数据类型是否和结果表一致，如不一致进行格式转换
创建中间流
保存、语法检查
测试发布
生产发布申请FlinkSQL语法参考
创建输入流
语法格式
CREATE TABLE [catalo
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2023-11-20 05:14:04
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我们如果要使用flink进行计算开发，一个完整的开发步骤是怎样的呢？Batch Analytics，右边是 Streaming Analytics。批量计算: 统一收集数据->存储到DB->对数据进行批量处理，对数据实时性邀请不高，比如生成离线报表、月汇总，支付宝年度账单（一年结束批处理计算）Streaming Analytics 流式计算，顾名思义，就是对数据流进行处理，如使用流式分
原创
精选
2022-05-16 19:40:31
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