前言在本系列博客中，你将学习到三种构建 Flink 应用程序的强大案例：动态更新应用程序的逻辑动态的数据分区（shuffle），在作业运行时进行控制基于自定义窗口逻辑的低延迟告警（不使用 Window API）这几个案例扩展了使用静态定义的数据流可以实现的功能，并提供了满足复杂业务需求的基础。动态更新应用程序的逻辑 允许作业在运行时进行更改，不需要将作业停止后修改代码再发布。动态的数据分
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2024-07-29 11:40:04
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动态表的概念是社区很早就提出的但并没有全部实现，下文中所有介绍都是基于已有规划和proposal给出的，可能与之后实现存在出入仅供参考复制代码 概念动态表直观上看是一个类似于数据库中的Materialized View概念。动态表随着时间改变；类似静态的batch table一样可以用标准SQL进行查询然后一个新的动态表；可以和流无损地互相转换(对偶的)。对现有的API最大的改进关键在表的内容随
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2024-03-31 09:10:00
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文章目录动态表和持续查询持续查询（Continuous Query） 当我们将一个 Table 转换成 DataStream 时，有“仅插入流”（Insert-Only Streams）和“更新日志流”（Changelog Streams）两种不同的方式，具体使用哪种方式取决于表中是否存在更新（update）操作。将关系型表/SQL 与流处理做一个对比关系型表/SQL流处理处理的数据对象字段元组
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2023-10-14 07:41:55
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## Flink MySQL CDC 动态表转 Flink Table
### 1. 介绍
Flink 是一个用于大规模流式数据处理的开源框架。MySQL CDC（Change Data Capture）是一种用于捕获数据库变更的技术。将 MySQL CDC 数据转换为 Flink Table 可以让我们方便地进行数据分析和实时处理。
本文将介绍如何使用 Flink 和 MySQL CDC
原创
2023-07-20 17:23:25
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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Stream中数据的增长的变化来修改自己count出来的值，随着count值的改变就会使得以c...
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2021-06-10 21:35:39
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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Stream中数据的增长的变化来修改自己count出来的值，随着count值的改变就会使得以c...
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2021-06-10 20:14:05
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动态表和动态表对应的是静态表——常规的数据库中的表或批处理中的表等，其在查询时数据不再变化。动态表是随时间变化的，即使是在查询的时候。怎么理解了？流上的数据是源源不断的，一条数据的到来会触发一次查询，这次查询在执行时还有下一条数据到来，对表本身数据是在变化的，所以称为动态表。连续查询 物化
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2023-12-20 08:58:23
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Flink个人学习整理-TableAPI篇（十三）Flink将批数据看作一个有界流数据，将批处理看作流计算的一个特例，从而实现流批统一动态表：与表示批处理数据的静态表不同，动态表是随时间变化的。可以像查询静态批处理表一样查询它们。查询动态表将生成一个连续查询(Continuous Query)动态表与流的转换 将动态表table转换为数据流，有两种方式 1、toAppendStream 追加流 只
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2024-02-20 08:30:17
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1.物化视图传统的数据库SQL和实时SQL处理的差别还是很大的，这里简单列出一些区别：尽管存在这些差异，但使用关系查询和SQL处理流并非不可能。高级关系数据库系统提供称为物化视图的功能。物化视图定义为SQL查询，就像常规虚拟视图一样。与虚拟视图相比，物化视图缓存查询的结果，使得在访问视图时不需要执行查询。缓存的一个常见挑战是避免缓存提供过时的结果。物化视图在修改其定义查询的基表时会过时。Eager
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2024-06-20 09:07:52
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传统的数据库SQL在设计时并未考虑流数据。但是结果，传统的数据库SQL处理与流处理之间在概念上几乎没有差距。本文主要是想说一下Flink动态表的思路。主要是可以类比传统数据库的物化视图。 数据流上的关系查询传统的数据库SQL和实时SQL概念没差别，但是处理的差别还是很大的，这里简单列出一些区别：传统数据库SQL处理实时流处理传统数据库的表数据是有界限的实时数据无界限的在批处理数据的查询是需要获取全
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2023-11-30 00:01:30
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Flink Table Api & SQL 翻译目录SQL和关系代数在设计时并未考虑流数据。所以，关系代数（和SQL）与流处理之间在概念上有一些差距。本页讨论了这些差异，并说明了Flink如何在无界数据上实现与常规数据库引擎在有界数据上相同的语义。数据流上的关系查询动态表和连续查询在流上定义表连续查询更新和追加查询查询限制表到流的转换数据流上的关系查询下表针对输入数据、执行和输出结果，比较
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2024-03-28 22:06:49
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文章目录仅追加（Append-only）流撤回（Retract）流更新插入（Upsert）流 与关系型数据库中的表一样，动态表也可以通过插入（Insert）、更新（Update）和删除（Delete）操作，进行持续的更改。将动态表转换为流或将其写入外部系统时，就需要对这些更改操作进行编码，通过发送编码消息的方式告诉外部系统要执行的操作。在 Flink 中，Table API 和 SQL支持三种编
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2024-02-22 16:31:13
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Table API 和 SQL，本质上还是基于关系型表的操作方式；而关系型表、关系代数，以及SQL 本身，一般是有界的，更适合批处理的场景。这就导致在进行流处理的过程中，理解会稍微复杂一些，需要引入一些特殊概念。 文章目录流处理和关系代数（表，及 SQL）的区别动态表（Dynamic Tables）流式持续查询的过程将流转换成表（Table）持续查询（Continuous Query）将动态表转换
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2024-03-16 01:33:08
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11 Table API和SQL11.1 快速上手引入TableAPI的依赖桥接器<dependency>
<groupId>org.apache.
flink</groupId>
<artifactId>
flink-table-api-java-bridge_${scala.binary.version}</artifactId>
&
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2024-03-16 15:04:43
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前言在FlinkSQL创建表后，将动态表转换为数据流的时候，我们可以选择两种方式：toAppendStream和toRetractStream。官网对此也有解释，编者在此给你找出来了：Flink官网动态表（表转流）说明部分，此处应有掌声。 表转流的几种多态函数此处我们以toAppendStream为例：源码接口代码<T> DataStream<T> toAppendStre
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2024-04-25 19:42:18
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一、 场景描述实时监控文件目录，将目录中的实时产生的数据文件（文件内容非动态）写入动态分区，分区为3级（设备ID/文件产生日期/文件产生的时间（h））.文件名格式如下（日期+时间+产品ID.txt）二、 主要存在的难点由于flume只支持传入一些简单的参数变量（时间/日期/文件名等），所以这里我们如果想动态的识别我们的文件名并直接生成sink的路径及相应文件名有困难。三、&nb
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2024-03-26 07:51:53
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序言本次主要是弄清楚.批流统一 的处理方式,因为它是使用SQL来操作批流计算的.所以它怎么设置算子并行度?如何设置窗口?如何处理流式数据?等等 有很多疑问.我还是觉得直接使用流计算的API更好.流批一体API最终也是转换成流式计算,最主要的是使用sql来设置算子或者窗口,并不直观. 本身就是转换流操作,我们可以知接使用流.另外,在1.12版本说的是流批一体并不成熟,现在到了1.17虽然没说不成熟,
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2024-05-22 13:07:23
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目录 时态表（Temporal Table）是一张随时间变化的表 – 在 Flink 中称为动态表，时态表中的每条记录都关联了一个或多个时间段，所有的 Flink 表都是时态的（动态的）。 时态表包含表的一个或多个有版本的表快照，时态表可以是一张跟踪所有变更记录的表（例如数据库表的 changelog，包含多个表快照），也可以是物化所有变更之后的表（例如数据库表，只有最新表快照）。版本:
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2024-02-22 17:27:44
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简单来说，本系统，核心是一个基于事件驱动且可进行动态规则计算的实时系统；在技术上，它是通用的；本套架构及系统内核，不仅可以用于“实时运营”，也可以用于“实时风控”，“实时推荐”，“实时交通监控”等场景。运营场景举例：下单促付款，新品发布信息精准送达； 动态规则发布管理本系统可以在线进行规则的灵活定制，新增，修改，发布，停用，无需停机，无需修改代码 实时效果监控&nb
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2024-01-05 22:44:00
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衡量指标 总体来讲，关联维表有三个基础的方式：
实时数据库查找关联(Per-Record Reference Data Lookup)、预加载维表关联(Pre-Loading of Reference Data)和维表变更日志关联(Reference Data Change Stream)，而根据实现上的优化可以衍生出多种关联方式，且这些优化还可以灵活组合产生不同效果(不过为了简单性这里
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2024-05-28 17:16:19
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