# 如何使用Flink Java实现实时累加器累加
## 流程概述
为了实现在Flink Java中实时累加器累加的功能，我们需要按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 创建一个Flink作业 |
| 2 | 初始化一个累加器 |
| 3 | 将累加器注册到作业中 |
| 4 | 在处理数据流时更新累加器的值 |
| 5 | 获取累加器的结果 |
原创
2024-03-12 03:39:02
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原理分析：原始订单数据 》 Flink CDC(其实可以做简单的维表Join) 》 Kafka(ODS) 本身存储30h 消费 Kafka ODS 的数据: 累加窗口：(1 MINUTE,1 DAY) 按照1分钟划分窗口，每分钟计算当前分钟的数据 merge 当前分钟的前一分钟的数据结果 按照 订单数据事件时间+水位线 进行窗口触发执行得到的结果其实就是当天的累计值cumulate window
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2024-01-29 01:10:25
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想使用flink实现机器学习算法，众所周知很多机器学习算法都需要涉及循环，比如说循环机器学习算法直到loss小于某个阈值，因此使用flink实现机器学习算法最基础的一环就是要学习在flink中怎么写循环。这里演示了最基本的一个循环示例，public static void main(String[] args) throws Exception {
final ExecutionEnvir
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2023-07-11 17:01:06
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Flink Java 累加器是 Apache Flink 中一个强大的特性，帮助我们在流数据处理过程中实现对状态的持久化和范围的跟踪。在大数据环境下，尤其是在使用 Apache Flink 进行大规模数据处理时，了解如何使用累加器以及如何优化它们成为一个重要的议题。
## 背景定位
在某些项目中，我们发现需要统计输入流中重要指标，比如事件计数和消息延迟等。然而，部分用户反馈累加器的实现过程复杂
Flink中的类加载机制Flink中的类加载机制Flink中的类加载配置项类图关系parent-first类加载child-first类加载类冲突处理 Flink中的类加载机制Flink中的类加载配置项Flink中关于类加载有以下配置选项配置项默认值说明classloader.resolve-order“child-first”类加载顺序。child-first优先从Flink任务(jar包)中
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2023-11-13 17:15:46
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Flink 作业运行时，最常见的问题就是积压问题， 当作业出现积压时，如何才能快速定位到积压原因，并针对性解决呢？积压的发现通过我们会通过配置作业的积压报警来及时发现作用的积压情况，下面是一些常用的积压监控指标：freshnessfreshness 一般代表当前消费的消息体时间和当前时刻的差值，如果差值越大，说明积压也就越严重。
无论是消息队列还是数据湖，消息体本身就带有时间戳，因此可以非常方便计
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2023-09-08 23:19:12
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Accumulator简介 Accumulator是spark提供的累加器，顾名思义，该变量只能够增加。 只有driver能获取到Accumulator的值（使用value方法），Task只能对其做增加操作（使用 +=）。你也可以在为Accumulator命名（不支持Python），这样就会在spark web ui中显示，可以帮助你了解程序运行的情况。 Accumulator使用 使用示例 举
一、窗口函数在定义了窗口分配器之后，我们需要为每一个窗口明确的指定计算逻辑，这个就是窗口函数要做的事情，当系统决定一个窗口已经准备好执行之后，这个窗口函数将被用 来处理窗口中的每一个元素(可能是分组的)。 1.ReduceFunction含义:ReduceFunction定义了如何把两个输入的元素进行合并来生成相同类型的输出元素的过程， Flink使用ReduceFunction来对窗口
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2024-02-27 12:18:19
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# 教你如何在 Flink 中实现 Redis HSet 累加
## 一、整体流程
首先，让我们来看一下整个流程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建 Flink 程序 |
| 2 | 初始化 Redis 连接 |
| 3 | 实现累加逻辑 |
| 4 | 将结果写入 Redis |
## 二、具体操作步骤
### 步骤1：创建 Flink 程序
原创
2024-05-17 06:48:38
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Flink SQL & Table简单实例简介pom依赖数据源流源码数据源流源码FlinkSQL处理代码OutputSelector处理解析表数据转流数据toRetractStream实现效果附录问题描述问题现象原因解决方案SQL DDL/DML 简介与传统的SQL查询相比，FlinkSQL是动态表查询，SQL不会中止，会不断的执行；Kafka数据不断的被注入到动态表中，FlinkSQL
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2023-10-23 19:39:27
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## 用Flink SQL实现实时累加并将结果存入MySQL
### 介绍
在实时数据处理领域，Apache Flink作为一种流式计算引擎，提供了强大的功能和性能。其中，Flink SQL作为Flink的SQL查询引擎，使得用户可以使用SQL语言来进行流式计算。本文将介绍如何使用Flink SQL实现实时数据的累加，并将结果存入MySQL数据库。
### 准备工作
在开始之前，需要确保已
原创
2024-06-30 05:00:34
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ForewordFlink SQL之所以简洁易用而功能强大，其中一个重要因素就是其拥有丰富的Connector(连接器)组件。Connector是Flink与外部系统交互的载体，并分为负责读取的Source和负责写入的Sink两大类。不过，Flink SQL内置的Connector有可能无法cover实际业务中的种种需求，需要我们自行定制。好在社区已经提供了一套标准化、易于扩展的体系，用户只要按照
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2024-01-22 20:34:02
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（合并多个累加器的结果）功能的一种数据结构，在作业结束后，可以获取所有部分（各个 operator 的各个 subtask）合并后的最终
【代码】flink: 累加器的用法。
原创
2024-03-29 16:29:08
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本次由快手刘建刚老师分享，内容主要分为三部分。首先介绍流式计算的基本概念， 然后介绍 Flink 的关键技术，最后讲讲 Flink 在快手生产实践中的一些应用，包括实时指标计算和快速 failover。一、流式计算的介绍流式计算主要针对 unbounded data（无界数据流）进行实时的计算，将计算结果快速的输出或者修正。这部分将分为三个小节来介绍。第一，介绍大数据系统发展史，包括初始的批处理到
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2024-07-06 18:05:50
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在介绍数据流中算子时，我们根据继承关系介绍，从父类向子类介绍。下面，首先我们来看一下数据流中算子的相关接口。1 KeyContext：支持键控流算子的接口KeyContext 接口为键控算子（Keyed Operation）定义了设置和获取当前键（key）的方法：
setCurrentKey(Object key)：将当前键值设为 key
getCurrentKey()：获取当前键值源码｜Git
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2024-10-29 09:19:15
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# Spark的累加器与Flink的累加器
在大数据处理的世界里，Apache Spark 和 Apache Flink 是两种流行的分布式计算框架。尽管它们的设计理念和用途有所不同，但它们提供了多种工具来简化大数据处理，其中包括累加器（Accumulate）。本文将探讨 Spark 和 Flink 中的累加器，说明它们的工作原理，并提供相关代码示例。
## 累加器概述
累加器是一种可以在不
Accumulators(累加器)是非常简单的，通过一个add操作累加最终的结果，在job执行后可以获取最终结果 最简单的累加器是counter(计数器)：你可以通过Accumulator.add(V value)这个方法进行递增。在任务的最后，flink会吧所有的结果进行合并，然后把最终结果发送到client端。累加器在调试或者你想更快了解你的数据的时候是非常有用的。Flink现在有一下内置累加
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2023-06-19 12:42:37
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目录0. 相关文章链接1. BroadcastState介绍2. 需求-实现配置动态更新3. 编码步骤4. 代码实现1. BroadcastState介绍 在开发过程中，如果遇到需要下发/广播配置、规则等低吞吐事件流到下游所有 task 时，就可以使用 Broadcast State。Broadcast
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2024-07-23 15:07:56
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前言这2天项目上有点事情耽搁了up进度，今天来一篇。顺便补2个小测试代码，说明下groupBy与keyBy的区别，然后补充下计数器的使用。一、Flink API通用基础概念1、DataSet与DataStream2、懒性计算3、那些操作需要指定键（key）4、指定key的方式5、转换函数6、Flink支持的数据类型详解：7、类型擦除和类型推理8、累加器和计数器二、如何使用累加器1、使用内置累加器的
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2023-11-26 13:56:49
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