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
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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一、设计思想及介绍基本思想：“一切数据都是流，批是流的特例”1.Micro Batching 模式在Micro-Batching模式的架构实现上就有一个自然流数据流入系统进行攒批的过程，这在一定程度上就增加了延时。具体如下示意图： 2.Native Streaming 模式Native Streaming 计算模式每条数据的到来都进行计算，这种计算模式显得更自然，并且延时性能达到更低。具
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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到目前为止，您已经了解了流处理如何解决传统批处理的局限性，以及它如何支持新的应用程序和体系结构。您已经熟悉了开源的流处理空间的演变，并对Flink流应用程序有了简单的了解。在这一章，你将进入流世界中，并得到本书本书剩下部分所必要的基础知识。这一章仍然与Flink无关。它的目标是介绍流处理的基本概念并讨论流处理框架的需求。我们希望在阅读本章之后，您能够更好地理解流应用程序需求，并能够评估现代流处理系
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2024-04-03 06:59:57
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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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目录 总览：并行 Dataflows自定义时间流处理有状态流处理通过状态快照实现的容错总览：如何实现流数据处理管道（pipelines）flink如何管理状态及为何需要状态管理如何使用事件时间来一致并准确的进行计算分析如何在流式数据构建事件驱动分析如何提供具有exactly-one计算语义的可容错、有状态流处理流处理分析数据时，可以围绕 有界流（bounded）或 无
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2024-05-06 19:46:08
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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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第1章 状态化流处理概述目录第1章 状态化流处理概述1.1 传统数据处理架构1.1.1 事务型处理1.1.2 分析型处理1.2 状态化流处理1.2.1 事件驱动型应用1.2.2 数据管道1.2.3 流式分析1.3 开源流处理的演变1.4 Flink 快览null参考书籍Stream Processing with Apache Flinkhttps://www.oreilly.com/librar
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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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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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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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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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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Flink简介Apache Flink是一个框架和分布式处理引擎，用于对无边界和有边界的数据流进行有状态的计算。（unbounded and bounded data streams）有界流和无界流（unbounded and bounded data streams）Flink中计算的数据都是流，离线数据就是有界的流，实时数据就是无界流。无界流： 无界流有一个起点，但没有定义的终点。它们不会终止
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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