这一章说一下Flink动态表的概念。阿里的一篇文章，可以先看看会对动态表有一个模糊的概念。动态表就是一个根据流在动态变化的表。从阿里的例子可以看出，当一个表Stream发生改变的时候，就会引起Keyed Table这张表的一个动态变化，表Stream是一个无法撤回的表，Stream表是只能不停增加的一张表，但是Keyed Table 会根据Strea
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2023-12-27 11:55:19
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Flink异步IO源码简析。 使用Redisson框架封装的异步请求API。 对key进行异步累计递增计数和计算业务值并保存在Redis中。 Lua脚本和事务API。FLINK v2-异步IO的设计与实现Flink使用异步IO访问外部数据AsyncRedisJob代码AsyncFunction AsyncFunction是一个异步算子接口，本身继承Function和Serializable。 a
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2023-07-31 17:11:11
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问题现象当Key数量较少时，Flink流执行KeyBy()，并且设置的并行度setParallelism()不唯一时，会出现分到不同task上的key数量不均匀的情况，即：某些subtask没有分到数据，但是某些subtask分到了较多的key对应的数据Key数量较大时，不容易出现这类不均匀的情况。原因分析在多并行度配置下，Flink会对Key进行分组，即得到Key Group，Key Group
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2022-06-01 22:39:00
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一.概述生成时间戳/水印与在事件时间有关。有关事件时间， 处理时间和摄取时间，参考：事件时间概述为了处理事件时间，流式传输程序需要相应地设置时间特征。val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime)二.分
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2023-12-20 08:58:15
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flink-connector-redis的使用方式和其他连接器几乎一样，除了一些公共的参数外(connector.type, format.type, or update-mode等)，还支持以下参数 为了满足业务和数据的多样性，根据connector.data.type来确定写入的数据结构1.string取sql的第一个字段为key,第二个字段为value,调用s
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2023-06-04 16:28:47
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Flink学习笔记前言：今天是学习flink的第四天啦！学习了物理分区的知识点，这一次学习了前4个简单的物理分区，称之为简单分区篇！ Tips：我相信自己会越来会好的，明天攻克困难分区篇，加油！二、Flink 流批一体 API 开发3. 物理分区3.1 Global Partitioner该分区器会将所有的数据都发送到下游的某个算子实例(subtask id = 0)实例：编写Flink程序，接收
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2024-10-08 13:37:32
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# Flink RedisMapper 动态生成 Key 实现方法
## 概述
在使用 Flink 中的 RedisMapper 时，有时候我们需要动态生成 Key，以便在 Redis 中存储数据。本文将详细介绍如何实现 "Flink RedisMapper 动态生成 Key"，帮助刚入行的开发者快速掌握这个技巧。
## 整体流程
下面是实现 "Flink RedisMapper 动态生成 K
原创
2023-10-15 04:35:23
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## Flink 动态 Key 写 Redis
### 引言
在大数据处理过程中，Flink 是一种流式计算框架，它可以处理实时和批处理数据，并提供了强大的事件驱动机制和分布式处理能力。而 Redis 是一种高性能的内存数据库，它支持各种数据结构和功能，如缓存、消息队列等。
本文将介绍如何使用 Flink 动态 Key 写 Redis，主要包括以下几个方面的内容：
1. Flink 简介
原创
2023-07-31 17:41:15
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# 如何实现“flink sql mysql 组合key”
## 流程图
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 步骤一 | 创建Flink SQL环境和表 |
| 步骤二 | 在MySQL数据库中创建表 |
| 步骤三 | 读取MySQL表数据到Flink |
| 步骤四 | 在Flink中实现组合key功能 |
| 步骤五 | 输出结果到控制台或其他目的地 |
原创
2024-02-23 05:40:59
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简述实时数据处理领域中，使用 Flink 方式，除了从日志服务订阅埋点数据外，总离不开从关系型数据库订阅并处理相关业务数据，这时就需要监测并捕获数据库增量数据，将变更按发生的顺序写入到消息中间件以供计算（或消费）。 本文主要介绍如何通过 CloudCanal 快速构建一条高效稳定运行的 MySQL -> Kafka -> Flink 数据同步链路。技术点兼容多种常见消息结构CloudC
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2024-03-20 15:15:21
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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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有状态程序 在本节中，您将了解Flink为编写有状态程序提供的API。请看一下Stateful Stream Processing来了解有状态流处理背后的概念。带键值的数据流如果要使用键控状态，首先需要在DataStream上指定一个键，这个键应该用来分割状态（也包括流中的记录本身）。你可以在DataStream上使用keyBy(KeySelector)指定一个键
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2023-10-17 14:51:51
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Flink的FlinkKafkaConsumer、FlinkKafkaProducer，在消费、生成kafka数据的时候，不能指定key，又时候，我们又需要这个key。valkafkaSource=newFlinkKafkaConsumer[ObjectNode]("kafka_demo",newJsonNodeDeserializationSchema(),Common.getProp)va
原创
2021-02-08 17:44:26
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# 使用 Flink CDC 读取 Redis 对应 Key 的步骤
Apache Flink 是一个强大的流处理框架，而 Flink CDC（Change Data Capture）则可以帮助我们实时读取数据变化。在本教程中，我们将介绍如何使用 Flink CDC 从 Redis 中读取指定的 Key 值，适合刚入门的小白跟随操作。以下是实现的基本流程：
## 实现流程
| 步骤
ArchitectureClient连接其中的⼀个代理服务区然后发送查询请求给Proxy服务器，查询指定key所对应的状态数据，底层Flink按照KeyGroup的⽅式管理Keyed State，这些KeyGroup被分配给了所有的TaskMnager的服务。每个TaskManage服务多个KeyGroup状态的存储。为了找到查询key所在的KeyGroup所TaskManager服务，Proxy
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2024-03-07 10:43:43
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学习目标1.入门案例(掌握) 2.DataStream的输入数据集source(掌握) 3.DataStream的Transformation(掌握) 4.DataStream数据输出sink(掌握)1.入门案例def main(args: Array[String]): Unit = {
/**
* 实现思路：
* 1. 获取流处理运行环境
* 2. 构建s
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2024-07-22 12:51:38
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Data Sinks数据接收器使用DataStreams并将其转发到文件，套接字，外部系统或打印它们。Flink带有多种内置输出格式，这些格式封装在DataStreams的操作后面：writeAsText()/ TextOutputFormat-将元素按行写为字符串。通过调用每个元素的toString（）方法获得字符串。writeAsCsv(…)/ CsvOutputFormat-将元组写为逗号分
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2024-04-24 12:39:05
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CEP复杂事件处理(Complex Event Processing,CEP)Flink CEP是在 Flink 中实现的复杂事件处理(CEP)库CEP 允许在无休止的事件流中检测事件模式,让我们有机会掌握数据中重要的部分一个或多个由简单事件构成的事件流通过一定的规则匹配,然后输出用户想得到的数据 —— 满足规则的复杂事件CEP 的特点• 目标:从有序的简单事件流中发现一些高阶特征• 输入:一个或
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2024-03-17 10:42:36
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文章目录1.Row定义2.常用方法2.1.构造函数2.2.getArity()2.3.getField(int pos)2.4.setField(int pos, Object value)2.5. Row of(Object... values)2.6. copy(Row row)2.7.project(Row row, int[] fields)2.8.Row join(Row first,
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2023-11-02 21:33:52
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使用ParameterTool读取配置文件Flink读取参数的对象
Commons-cli： Apache提供的，需要引入依赖
ParameterTool：Flink内置ParameterTool 比 Commons-cli 使用上简便；ParameterTool能避免Jar包的依赖冲突建议使用第二种使用ParameterTool对象可以直接获取配置文件中的信息，需要如下依赖<!-- Fli
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2024-06-30 19:16:20
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