1、A流和B流时间相隔较短，几分钟或者几小时①策略：直接使用join操作②解释：join底层走的是：A来B没来，A会缓存起来(默认1.5天)，B流来去缓存查A，join成功，然后输出。③注意点：如果是A left join B ，A来B没来A会先输出一条没join上的数据，B来的时候会将之前的输出做逻辑撤回，然后将join上的最新结果重新输出(下游要做好过滤等操作，保证输出的幂等性)2、A流和B流
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2023-07-18 13:13:53
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1. Apache Flink 介绍Apache Flink 是近年来越来越流行的一款开源大数据计算引擎，它同时支持了批处理和流处理，也能用来做一些基于事件的应用。使用官网的一句话来介绍 Flink 就是 “Stateful Computations Over Streams”。首先 Flink 是一个纯流式的计算引擎，它的基本数据模型是数据流。流可以是无边界的无限流，即一般意义上的流处理。也可以
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2024-04-26 09:29:12
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Flink一览什么是FlinkApache Flink is a framework and distributed processing engine for stateful computations over unbounded and bounded data streams. Apache Flink 是一个框架和分布式处理引擎，用于在无边界和有边界数据流上进行有状态的计算。Flink
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2024-03-19 10:40:56
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Apache Flink是一种可以处理批处理任务的流处理框架。该技术可将批处理数据视作具备有限边界的数据流，借此将批处理任务作为流处理的子集加以处理。为所有处理任务采取流处理为先的方法会产生一系列有趣的副作用。这种流处理为先的方法也叫做Kappa架构，与之相对的是更加被广为人知的Lambda架构（该架构中使用批处理作为主要处理方法，使用流作为补充并提供早期未经提炼的结果）。Kappa架构中会对一切
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2024-04-26 11:32:05
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Apache Flink 可实现可扩展并行度的 ETL、数据分析以及事件驱动的流式应用程序。Flink AP
原创
2021-12-30 10:32:23
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背景:数据量激增传统的时代，不同的业务场景都有大量的业务数据产生，对于这些不断产生的数据应该如何进行有效地处理，成为当下大多数公司所面临的问题。 但随着数据的不断增长，新技术的不断发展，人们逐渐意识到对实时数据处理的重要性，企业需要能够同时支持高吞吐、低延迟、高性能的流处理技术来处理日益增长的数据。 相对于传统的数据处理模式，流式数据处理则有着更高的处理效率和成本控制。Apac
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2023-11-03 19:19:23
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在 Flink 1.10 的 Table API 和 SQL 中，表支持的格式有四种：CSV Format
JSON Format
Apache Avro Format
Old CSV Format官网地址如下：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.10/dev/table/connect.html#table-form
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2023-07-11 17:30:21
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一、基础概念：批处理：持续收取数据，以时间作为划分多个批次的依据，再周期性地执行批次运算。（块状的划分） 不足：如果事件转换跨越了所定义的时间划分，传统批处理会将中介运算结果带到下一个批次进行计算；除此之外，当出现接收到的事件顺序颠倒情况下，传统批处理仍会将中介状态带到下一批次的运算结果中。流处理：假设有一个无穷无尽的数据源在持续收取数据，以代码作为数据处理的基础逻辑，数据源的数据经过代码处理后产
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2024-05-03 13:04:30
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文章目录Flink 流处理 API1.EnvironmentgetExecutionEnvironmentcreateLocalEnvironmentcreateRemoteEnvironmentSource2.从集合读取数据从文件读取数据读kafka 的数据自定义 SourceTransformmapflatMapFilterKeyBy滚动聚合算子（Rolling Aggregation）re
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2024-06-22 14:29:22
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文章目录应用案例——Top N使用 ProcessAllWindowFunction使用 KeyedProcessFunction 应用案例——Top N窗口的计算处理，在实际应用中非常常见。对于一些比较复杂的需求，如果增量聚合函数无法满足，我们就需要考虑使用窗口处理函数这样的“大招”了。网站中一个非常经典的例子，就是实时统计一段时间内的热门 url。例如，需要统计最近10 秒钟内最热门的两个 u
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2024-02-26 21:56:13
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Flink流处理APIEnvironmentSource从集合读取数据从文件读取数据从Kafka读取数据自定义Source转换算子Transform简单的转换算子（Map、FlatMAp和Filter）键控流的转换算子（keyBy、滚动聚合和reduce）多流的转换算子（Split、select、connect、CoMap
原创
2022-03-30 18:05:30
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本章介绍Flink的DataStream API的基础知识。我们将展示一个标准的Flink流式应用程序的结构和组件，还会讨论Flink的类型系统及其支持的数据类型，并给出数据转换和分区转换。我们将在下一章将讨论窗口操作符【windows operator】、基于时间的转换【time-based transformations】、有状态操作符【stateful operators】和连接器【conn
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2024-05-15 18:04:12
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批处理的特点是有界、持久、大量，非常适合需要访问全部记录才能完成的计算工作，一般用于离线统计。流处理的特点是无界、实时, 无需针对整个数据集执行操作，而是对通过系统传输的每个数据项执行操作，一般用于实时统计。 而在Flink中，一切都是由流组成的，Flink认为有界数据集是无界数据流的一种特例，离线数据是有界限的流，实时数据是一个没有界限的流，这就是所谓的有界流和无界流。无界流：意思很明显，只有开
创建执行环境 getExecutionEnvironment 创建一个执行环境，表示当前执行程序的上下文。 如果程序是独立调用的，则此方法返回本地执行环境；如果从命令行客户端调用程序以提交到集群，则此方法返回此集群的执行环境，也就是说，getExecutionEnvironment 会根据查询运行的 ...
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2021-09-02 16:32:00
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入门需要掌握：从入门demo理解、flink 系统架构（看几个关键组件）、安装、使用flink的命
原创
精选
2023-06-11 11:29:55
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Streaming 高性能 & 低延迟 Flink的流计算实现，仅需要很低的配置，就能实现高吞吐量和低延迟的流数据处理。 下面的图表显示了一个分布式流数据的计数任务，的性能和cpu核数的比值。 正好一次语义状态的计算 流数据应用可以在计算过程中保持自定义状态（state）。 Flink's checkpoint 的机制保证了，当发生故障时，状态的仅一次的语义。
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2024-04-26 12:07:12
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DataPartObjpackage pers.aishuang.flink.streaming.entity;
import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Data;
import lombok.NoArgsConstructor;
/**
* 定义原始数据中jsob对象对应的部分所需字段对象
*/
@Data
@NoArgsCons
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2024-06-28 08:42:41
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流处理引入为了理解流处理，我们先来看看批处理。批处理是把我们感兴趣的数据一起搜集下来加以处理，产生结果。比如说双十一当天有多少个用户购买了商品，每个用户分别买了多少件，分别是哪些品类的商品。过去需要第二天或者几个小时后才能出统计结果，我们才能知道双十一当天或者截止到某个小时有多少人买了东西等，这些是批处理的结果。批处理的结果生成相距用户实际行为的发生间隔了很长一段时间，往往是一天或者几小时。在现在
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2024-01-17 07:35:17
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前言碎语为了应对凯京科技集团的飞速发展，凯京科技研发中心2019定下了数据中台的目标。数据处理我们选择了批处理+流处理结合的大数据应用软件新秀Apache Flink，前几天阿里又发出好信息称将开源Blink（Flink早期分支迁出迭代优化），所以今天来近距离感受下Flink。博主之前没接触过大数据相关的东西，所以不细究其设计概念了。目标就是跑一个最简单的流处理的例子，后面慢慢深入后在和大家
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2024-03-07 15:17:09
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流处理 package com.shujia.flink.core //导入隐式转换 import org.apache.flink.streaming.api.scala._ object Demo1StreamWordCount { def main(args: Array[String]): ...
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2021-08-04 20:27:00
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