前言本系列文章将从热词统计需求讲起，讲解flink在实际项目中的应用、部署、容错。项目中的代码为scala所编写，没有用java的原因是scala语言看起来更加简练，同时与java语言的兼容性较好，可以直接引用java中的类。定义数据格式本篇文章会讲述热词统计最核心的一个功能实现，即消息传递过来的是搜索的单词，程序中进行统计。基于此我们定义传递的数据格式为${timestamp},${word}，
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2024-06-17 05:13:44
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背景flink不论运行在哪种环境，例如Yarn，Mesos，Kebernute以及独立集群，每个应用都会包含重要的几个组件，本文就来讲述下flink的主要组件以及如何实现flink的高可用配置flink主要组件 如图所示，flink主要由Dispatcher，JobManager，ResourceManager，TaskManager是个组件组成，以下我们大概说一下他们的主要用途： Dispatc
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2024-06-27 22:37:29
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# Flink执行Python模块
在大数据处理领域，Apache Flink 是一个非常流行的分布式计算引擎，它提供了高性能、容错和可伸缩的流处理和批处理功能。Flink 支持使用多种编程语言编写应用程序，包括 Java、Scala 和 Python。在本文中，我们将重点介绍如何在 Flink 中执行 Python 模块。
## 为什么选择 Python？
Python 是一种易学易用的编
原创
2024-06-04 07:29:55
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在“flink java kafka 模块开发”中，随着大数据领域的快速发展，Apache Flink 和 Apache Kafka 的结合成为一种流行模式。本文将深入探讨这一模块的开发过程，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南和生态扩展。
### 版本对比
随着时间的推移，Flink 和 Kafka 的版本不断更新，功能与性能也随之增强。以下是版本演进史和适用场景的四象限图
读文档和读源码的目的是不一样的，就拿 Apache Flink 这个项目来说，如果你想知道 Flink 的使用功能，设计思想，实现原理，看官方文档就足够了；如果你想了解的就是具体细节，比如说 StreamGraph 是怎么生成的
原创
2021-09-01 11:49:47
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flink简介简介重要特点事件驱动型（Event-driven）流与批分层api安装wordcount 简介简介pache 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被设计在素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。flink诞生很早，2010年，但是2015年才开始爆发热度，在flink被apache提升为顶级项目后，阿里实时计算
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2023-10-14 20:18:53
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# 在Flink中集成Python的Joblib模块的项目方案
## 1. 项目背景
Apache Flink是一个分布式的大数据处理框架，适合流处理和批处理任务。Python在数据科学和机器学习领域具有广泛的应用，而Joblib是一个常用的Python库，用于高效地序列化和持久化Python对象。将Joblib模块与Flink结合，可以增强数据处理过程中的性能和灵活性，提供更为强大的数据操作
本文是一个由多部分组成的系列文章的第一篇，展示了FlinkSQL应用于市场数据的强大功能和可表达性。该系列的代码和数据可在github上获得。它由量化建模负责人Simudyne和Krishnen Vytelingum合着。 速度在金融市场上至关重要。无论目标是最大化alpha还是最大程度地减少风险，金融技术人员都会投入大量资金，以获取有关市场状况以及行情的最新见解。事件驱动和流式处理体系结构可在事
文章目录package dbus.fullPull;import dbus.config.GlobalConfig;import org.apache.flink.api.common.functions.RichMapFunction;import org.apache.flink.api.common.typeinfo.BasicTypeInfo;import org.apache...
原创
2022-02-15 14:39:46
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文章目录package dbus.fullPull;import dbus.config.GlobalConfig;import org.apache.flink.api.common.functions.RichMapFunction;import org.apache.flink.api.common.typeinfo.BasicTypeInfo;import org.apache...
原创
2021-05-31 18:43:52
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Flash转换层（FTL）是Flash设备驱动的核心构件，除了实现数据块映射外，FTL还实现了管理 Flash 设备的三个最重要的功能，分别是垃圾回收（或垃圾收集）、管理坏块和损耗均衡（有时也叫损益均衡、平均读写）。 坏块管理是实现可靠存储必需的技术，如果Flash不能识别坏块，那么写入坏块的数据的一致性就无法保证。而垃圾回收和损耗均衡则是Flash存储介质的存储容量和存储性
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2024-07-14 13:11:39
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1：搭建Flintk所需的组件：这些组件是：JobManager、ResourceManager、TaskManager和Dispatcher。 （JVM）JobManager：作为主进程（masterprocess) , JobManager控制着单个应用程序的执行。换句话说，每个应用都由一个不同的JobManager掌控。（JobManager还要负责所有需要集中协调的操作，如创建检查点，建立
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2024-04-25 16:06:45
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一、背景说明在Flink中可以使用Window join或者Interval Join实现双流join，不过使用join只能实现内连接，如果要实现左右连接或者外连接，则可以通过connect算子来实现。现有订单数据及支付数据如下方说明，基于数据时间实现订单及支付数据的关联，超时或者缺失则由侧输出流输出//OrderLog.csv 订单数据，首列为订单id，付款成功则类型为pay（第二列），且生成支
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2023-11-19 07:28:12
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JobManager 高可用(HA)jobManager协调每个flink任务部署。它负责调度和资源管理。默认情况下，每个flink集群只有一个JobManager，这将导致一个单点故障(SPOF)：如果JobManager挂了，则不能提交新的任务，并且运行中的程序也会失败。使用JobManager HA，集群可以从JobManager故障中恢复，从而避免SPOF 。 用户在standalone或
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2024-05-21 18:44:04
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一、EventTime的引入在Flink的流式处理中，绝大部分的业务都会使用eventTime，一般只在eventTime无法使用时，才会被迫使用ProcessingTime或者IngestionTime。如果要使用EventTime，那么需要引入EventTime的时间属性，引入方式如下所示：val environment: StreamExecutionEnvironment = Stream
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2024-02-16 20:27:52
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前言Flink版本：1.12.1将实时的数据类比于一个车流（带有一个值），如果你想获得所有车值的总和，那该怎么办呢？求和：不断的将数据相加，像聚合函数一样：Flink的常见算子和实例代码。 但是问题来了：实时数据流是不断的产生数据的，那么作为无界数据流，你永远不可能获得流的完整结果。也许你可以创建一个同样的求和数据流（无界）像这样：关于事件时间和水印与窗口的联合使用及其demo代码：Flink事
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2024-03-01 13:39:10
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文章目录Flink 简介Flink 特性和擅长无界和有界数据应用场景事件驱动型应用什么是事件驱动型应用？事件驱动型应用的优势？Flink 如何支持事件驱动型应用？典型的事件驱动型应用实例数据分析应用什么是数据分析应用？流式分析应用的优势？Flink 如何支持数据分析类应用？典型的数据分析应用实例数据管道应用什么是数据管道？数据管道的优势？Flink 如何支持数据管道应用？典型的数据管道应用实例
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2024-04-08 09:59:23
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DataStream 转换操作 转换就是从一个或多个Datastream生成新的Datastream的过程。所有Datastream的转换操作可以分为单Single-Datastream、Multi-Datastream、物理分区三类类型。1、Single-Datastream 操作 Single-Datas
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2024-03-26 17:17:50
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在互联网越来越快的今天，用户的“耐性”正在变差，企业对数据服务实时化的需求也日益增多，打车、外卖、网购、在线视频等场景下，用户已经不能忍受较长时间的等待，企业对于大数据实时决策的要求也越来越严苛。在这样的背景下，OPPO基于 Flink 打造了实时计算平台 OStream，对Flink进行了系列的改进和优化，探索了实时流计算的行业实践以及变化趋势。为此，OPPO 大数据平台研发负责人张俊接受了In
1、withIdleness 介绍There are two places in Flink applications where a WatermarkStrategy can be used: 1) directly on sources and 2) after non-source operation.The first option is preferable, because it a
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2024-05-22 20:04:20
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