本文根据陈肃老师在 Apache Kafka x Flink Meetup 深圳站的分享整理而成，文章首先
将从数据融合角度，谈一下 DataPipeline 对批流一体架构的看法，以及如何设计和使用一个基础框架。
其次，数据的一致性是进行数据融合时最基础的问题。
如果数据无法实现一致，即使同步再快，支持的功能再丰富，都没有意义。
另
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2024-08-27 13:21:51
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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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背景适用于配置化操作流，无需终止流式程序实现配置，并且以广播流的形式在流式程序中使用；实现MySQL_Source配置信息动态定时更新；实现MySQL_Source广播流，此处使用最常用的keyby广播流KeyedBroadcastProcessFunction；摘要关键字MySQL_Source、Flink广播流；设计MyJdbcSource日常创建一个继承源富函数的类；初始化单连接；配置更新时
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2023-07-26 10:52:02
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摘要：今天和大家聊聊Flink双流Join问题。这是一个高频面试点，也是工作中常遇到的一种真实场景。作者：大数据兵工厂 如何保证Flink双流Join准确性和及时性、除了窗口join还存在哪些实现方式、究竟如何回答才能完全打动面试官呢。。你将在本文中找到答案。1 引子1.1 数据库SQL中的JOIN我们先来看看数据库SQL中的JOIN操作。如下所示的订单查询SQL，通过将订单表的id和订
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2024-03-23 17:01:39
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8 多流转换8.1 分流简单实现对流三次filter算子操作实现分流// 筛选 Mary 的浏览行为放入 MaryStream 流中
DataStream<Event> MaryStream = stream.filter(new FilterFunction<Event>()
{
@Override
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2024-03-26 06:10:47
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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
概述
Flink是构建在数据流之上的有状态计算的流计算框架，通常被人们理理解为是 第三代 大数据分析方案。
第一代 - Hadoop的MapReduce计算（静态）、Storm流计算（2014.9） ；两套独立计算引擎，使用难度大
第二代 - Spark RDD 静态批处理理(2014.2)、DSt
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2024-04-05 00:04:04
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基本知识TableSource提供了从外部系统（消息队列，KV存储，数据库，文件系统等）接入数据，之后注册到TableEnvironment中，然后可以通过Table API或者SQL进行查询。TableSink提供了将flink内部注册的Table中的数据写出到外部系统（Es ,Hbase ,消息队列数据库，文件系统等）。TableFactory用来创建TableSource 、TableSin
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2024-02-27 21:41:39
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Window Join窗口join将共享相同key并位于同一窗口中的两个流的元素连接在一起。可以试用WindowAssigner定义这些窗口，并根据两个流的元素对其进行评估。然后将双方的元素传递到用户定义的JoinFunction或FlatJoinFunction，在此用户可以发出满足连接条件的结果。代码如下streamA.join(streamB)
.where(<KeySelector
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2023-08-31 06:45:29
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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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百度在边缘计算领域有了新的突破。11月29日，备受Flink开发者和使用者关注的盛会——Flink Forward Asia 2019火热开幕，展示Flink社区的最新动态和发展计划，以及国内外一线大厂围绕Flink生态的生产实践经验。百度智能云资深研发工程师、IoT 实时计算负责人在大会上发表了“基于Apache Flink的边缘流式计算”的主题演讲，并重点介绍了百度基于Flink自研的边缘流式
Apache FlinkFlink是构建在数据流之上的有状态计算的流计算框架，通常被人们理解为第三代大数据分析方案。第⼀代 - Hadoop的MapReduce计算 (2006)（静态）、Storm流计算（2014.9） ；两套独⽴计算引擎，使⽤难度⼤，吞吐量小，但计算相对较快。 第⼆代 - Spark RDD 静态批处理(2014.2)、DStream|Structured Streaming
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2024-07-15 17:21:09
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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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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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1、大数据计算引擎发展的四个阶段第一代 Hadoop 承载的 MapReduce第二代 持 DAG（有向无环图） 的框架： Tez 、 Oozie，主要还是批处理任务第三代 Job 内部的 DAG（有向无环图） 支持（不跨越 Job），以及强调的实时计算：Spark第四代 对流计算的支持，以及更一步的实时性：Flink如图表示：2、flink特性（1）高吞吐 & 低延时（2）支持 Even
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2024-03-23 12:08:48
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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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目录1 引子1.1 数据库SQL中的JOIN1.2 离线场景下的JOIN2 实时场景下的JOIN2.1 方案思路3 Flink的双流JOIN3.1 内部运行机制3.2 JOIN实现机制4 基于Window Join的双流JOIN实现机制 4.1 join算子4.2 coGroup算子5 基于Interval Join的双流JOIN实现机制6 基于Connect的双流JOIN实
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2024-03-06 13:35:02
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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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1. 分流在Flink的使用过程中，经常可能会遇到将一个流的数据拆分成多个流，此时就需要将一个DataStream拆分成独立的两个或多个DataStream，一般情况下可能需要根据一些条件将不同的数据过滤出来写入不同的流。在1.13版本中，使用处理函数（process function）的侧输出流（side output）将一个流进行拆分。处理函数本身可以认为是一个转换算子，它的输出类型比较单一，
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2024-03-16 07:50:24
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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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