前言 继上一篇，我们介绍了广播变量后，本篇将以某报警规则为例进一步说明广播变量的使用。 具体场景如下： 1、数据源有两种消息：Route Msg和Alarm Msg 2、 Route Msg中有两个关键字段：resultType和resultMark，其中resultType需要和每条报警规则对应，resultMark标志该条消息是有效或者无效。 3、 Alarm Msg根据报警规则验证
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2024-02-21 14:15:10
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## 使用 Flink 广播流连接 MySQL 数据库
### 背景介绍
Apache Flink 是一个用于流式处理和批处理的开源框架，可以实现高效且可伸缩的数据处理。在实际的应用场景中，有时需要将 Flink 流处理作业与外部数据库进行连接，以便获取或更新数据。本文将介绍如何在 Flink 中使用广播流连接 MySQL 数据库，并提供相应的代码示例。
### 流程图
```mermai
原创
2024-03-03 04:11:39
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# 使用 Apache Flink 实现 MySQL 广播流
在数据处理领域，我们常常需要将流式数据与静态数据相结合。对于使用 Apache Flink 进行数据流处理的开发者来说，将 MySQL 数据库的表以广播流的方式引入 DataStream 是一个重要的任务。下面，我们将逐步了解如何实现这一过程。
## 流程概述
在实现 MySQL 广播流的过程中，通常可以分为以下几个步骤。我们使用
Flink的广播变量1、Flink可以将数据广播到TaskManager上，数据存储到内存中，可以大量减少shuffle的操作；比如在数据join阶段，不可避免的就是大量的shuffle操作，我们可以把其中一个DataSet广播出去，加载到TaskManager的内存中，可以直接在内存中加载数据，这样就能避免大量的shuffle操作导致的集群性能下降。 2、广播变量创建后，可以被使用在集群任何一个
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2023-10-20 14:13:05
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文章目录广播流广播状态基本用法代码实例 广播流关于两条流的连接，还有一种比较特殊的用法：DataStream 调用.connect()方法时，传入的参数也可以不是一个 DataStream，而是一个“广播流”（BroadcastStream），这时合并两条流得到的就变成了一个“广播连接流”（BroadcastConnectedStream）。广播状态从概念和原理上讲，广播状态非常容易理解：状态广
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2023-10-12 20:42:52
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Flink中广播状态假设存在这样一种场景，一个是用户行为数据，一个是规则数据，要求通过规则去匹配用户行为找到符合规则的用户，并且规则是可以实时变更的，在用户行为匹配中也能根据规则的实时变更作出相应的调整。这个时候就可以使用广播状态，将用户行为数据看做是一个流userActionStream，规则数据也看做是一个流ruleStream，将ruleStream流中数据下发到userActionStre
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2024-02-20 08:24:13
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1- 简介在开发过程中，如果遇到需要下发/广播配置、规则等低吞吐事件流到下游所有 task 时，就可以使用 Broadcast State。Broadcast State 是 Flink 1.5 引入的特性。 下游的 task 接收这些配置、规则并保存为 BroadcastState, 将这些配置应用到另一个数据流的计算中 。场景例子:1)动态更新计算规则: 如事件流需要根据最新的规则进行计算，则
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2024-02-22 01:01:38
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1 Apache Flink 中广播状态的实用指南自版本 Flink 1.5.0 以来，Apache Flink 提供了一种新的状态类型，称为广播状态（Broadcast State）。在本文中，将解释什么是广播状态，并通过示例演示如何将广播状态应用在评估基于事件流的动态模式的应用程序，并指导大家学习广播状态的处理步骤和相关源码，以便在今后的实践中能实现此类的应用。2 什么是广播状态假设电子商务类
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2024-03-19 11:32:40
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# Flink 广播流读取 MySQL 的实现指南
Apache Flink 是一种强大的流处理框架，广泛应用于实时数据分析和处理。通过将数据从 MySQL 数据库中读取并使用广播流的形式发送给 Flink 中的任务，可以实现高效的实时数据处理。本文将介绍如何使用 Flink 广播流读取 MySQL 数据，并提供相应的代码示例。
## 什么是广播流？
广播流是一种特殊的流，它允许将数据从一个
原创
2024-10-12 03:12:20
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需求现在有一个 “学生表”、一个 “成绩表”，要将学生表发布到广播。学生表如下：|学生 ID | 姓名 |
|------ |------|
List((1, "张三"), (2, "李四"), (3, "王五"))成绩表如下：|学生 ID | 学科 | 成绩 |
|------|------|-----|
List( (1, "语文", 50),(2, "数学", 70), (3, "英文
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2024-02-20 14:54:16
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上一篇Flink的状态管理中，我们提到了Operator state，本文介绍的广播状态（Broadcast State）是 Apache Flink 中支持的第三种类型的operator state。Broadcast State使得 Flink 用户能够以容错、一致、可扩缩容地将来自广播的低吞吐的事件流数据存储下来，被广播到某个 operator 的所有并发实例中，然后与另一条流数据连接进
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2024-01-10 19:40:46
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Flink从1.5.0开始支持广播状态(Broadcast State)。广播状态可以用来解决如下问题: 一条流需要根据规则或配置处理数据，而规则或配置又是随时变化的。此时，就可将规则或配置作为广播流广播出去，并以Broadcast State的形式存储在下游Task中。下游Task根据Broadcast State中的规则或配置来处理常规流中的数据。场景举例:动态更新计算规则: 如事件流需要根据
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2024-03-11 09:24:51
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广播变量Flink Broadcast（广播变量）广播变量允许编程人员在每台机器上保持一个只读缓存变量，而不是传送变量的副本给tasks，广播变量创建之后，他可以运行在集群中任何function上，而不需要多次传递给集群节点，另外不要更改广播变量，这样才能确保每个节点获取到的数据是一致的，简单理解就是一个公共的共享变量，我们可以把dataSet数据集广播出去，然后不同的task在节点上都能获取到，
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2023-10-10 16:38:39
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最近在做项目的时候，涉及到这样的一个场景，就是要把一个比较小并且不会经常改动的表作为维表，和实时流进行匹配。这张表是MySQL中的一个表，我的第一反应就是读取这张表进行广播。 文章目录不优雅的广播流使用使用广播流造成的写入检查点失败优雅使用广播流 不优雅的广播流使用简要代码如下：val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
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2024-04-03 19:25:16
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目录一、Flink中的状态1）键控状态（Keyed State）1、控件状态特点2、键控状态类型3、状态有效期 (TTL)1）过期数据的清理2）全量快照时进行清理3）增量数据清理4）在 RocksDB 压缩时清理4、键控状态的使用2）算子状态（Operatior State）1、算子状态特点2、算子状态类型3）广播状态 (Broadcast State)二、状态后端（State Backends）
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2024-02-17 13:05:10
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概要往往我们在做flink任务计算的时候，需要动态的匹配规则，但是我们又不能每次修改都去重新部署服务，所以我们这里需要借助于flink的动态广播状态机制，来实时的处理我们的规则变化 Working with State描述了运算符状态，该状态在恢复时均匀分布于运算符的并行任务之间，或unioned，使用整个状态初始化恢复的并行任务。描述Flink支持的第三种操作符状态是广播状态（Broadcast
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2023-11-06 19:37:43
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Distributed Cache为我们提供了一种扩展数据的方案，但有些时个并不能满足需求，如我们有一个MySql表中存储了部分一些字典数据，并且它可能随时更新，这时我们需要动态感知其变化（近实时）来对数据进行计算。这时可以使用一个通用的做法：将小"表"广播出去。以下是我们运行类all.in.one.c06.Chapter06时，WebUI给出的图：其主要的实现逻辑在someDataStream
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2024-04-01 14:03:45
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1、广播状态 (Broadcast State)广播状态是一种特殊的算子状态，支持将一个流中的元素需要广播到所有下游任务的使用情形，广播状态用于保持所有子任务状态相同。2、广播状态和其他算子状态的区别：它具有 map 格式，它仅在一些特殊的算子中可用，这些算子的输入为一个广播数据流和非广播数据流，这类算子可以拥有不同命名的多个广播状态 。3、广播状态 API案例：存在一个序列，序列中的元素是具有不
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2024-08-02 18:00:38
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目录一、基本概念1、什么是状态2、状态的分类3、什么情况下需要保存状态3、为什么要广播状态3、广播状态的应用场景二、广播状态的设计实践1、数据分流2、补全用户信息3、评论过滤4、用户消费优惠券奖励机制三、广播状态的开发应用（1）数据分流开发实践参考Flink动态分流到kafka，hbase_阿飞不会飞丶的博客-CSDN博客_flink hbase phoenix（2）补全用户信息开发实践（已测试通
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2024-03-29 13:52:51
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文章目录一 自定义累加器实现奇数和偶数分别相加1.1 确定累加器的输入和输出1.2 实现累加系统提供的AccumulatorV2的类1.3 编写测试类二 自定义累加器实现统计总数，最大数、最小数平均数2.1 累加器输入输出分析2.2 编写累加器类2.3 测试三 广播变量四 总结 一 自定义累加器实现奇数和偶数分别相加需求描述：给定一个List集合，对list集合中的元素进行一次遍历统计出奇数和偶
