一、Flink 处理模型：flink的处理方式主要有两种是流处理与批处理。Flink 专注于无限流处理，有限流处理是无限流处理的一种特殊情况。可以通过调节阈值来设置多少数据处理一次，这是批处理的一种，我们也可以设置时间阈值。这种攒一批再处理的方式可能会有延迟，kafka应该也有这个思路。1、流处理无限流处理：输入的数据没有尽头，像水流一样源源不断数据处理从当前或者过去的某一个时间 点开始，持续不停
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2023-12-02 13:34:13
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Flink的流处理与批处理Flink通过执行引擎，能够同时支持批处理与流处理任务。在执行引擎这一层，流处理系统与批处理系统最大的不同在于节点的数据传输方式。流处理系统对于一个流处理系统，其节点间数据传输的标准模型是：当一条数据被处理完成后，序列化到缓存中，然后立刻通过网络传输到下一个节点，由下一个节点继续处理。批处理系统而对于一个批处理系统，其节点间数据传输的模型是：当一条数据被处理完成后，序列化
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2023-10-27 05:17:06
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Flink中的state是什么？ 首先flink从消息队列中读取到的每一条数据称之为事件，虽然很多操作中一次只查看一个单独的事件，但是有些操作会记录多个事件信息，这些操作称为有状态的操作。有状态操作的一些示例：当应用程序搜索某些事件模式时，状态将会存储目前为止遇到的时间序列。 当聚合每分钟/小时/天，状态会保存挂起的聚合。 在数据流上训练机器模型，状态会保存当前模型的参数的版本。 当需要管理历史事
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2023-11-09 07:09:11
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在大数据实时处理领域，Apache Flink 是一种流行的框架，尤其是在处理批处理数据与 MySQL 的交互时。当前，许多公司面临着将大规模数据批处理与关系型数据库无缝连接的挑战。本文将记录一个在 Flink 批处理 MySQL 过程中的问题及解决方案。
### 问题背景
在一次批处理任务中，我们需要将从多个数据源中收集到的数据写入 MySQL 数据库中。然而，当我们运行任务时经常遇到性能问
在数据处理领域，Apache Flink 是一个强大的流处理引擎，而批处理 MySQL 数据的需求在许多场景中不可忽视。特别是在大数据处理和异构数据源整合的过程中，能够高效地从 MySQL 中读取和处理数据，会极大提高我们的生产力和数据分析能力。本博文将围绕“Flink 批处理 MySQL”的问题，详细记录问题的背景、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试和预防优化等方面。
### 问题背景
# Flink 和 MySQL 的批处理集成
Apache Flink 是一个流处理框架，同时也支持批处理。与 MySQL 的结合使得数据从流处理和批处理的世界中轻松沟通。本文将介绍如何在 Flink 中进行 MySQL 的批处理，并给出代码示例。
## Flink 批处理简介
Flink 的批处理通常使用 DataSet API 或者 Table API 来处理静态数据集。这种处理方式适合
全文完全由chatGPT生成，不对文中的正确性和严谨性作出保证，仅供参考。 Flink是一个流处理引擎，它提供了快速、可扩展的流处理和批处理能力。本教程将介绍Flink的基本概念、架构、数据处理模式和常用API，并提供详细的案例和图片。基本概念流和批处理在Flink中，有两种数据处理模式：流处理和批处理。流处理是指实时处理无限流数据的过程，而批处理是指处理有限大小的数据集的过程。任
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2024-01-10 16:56:33
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问题描述近期业务反馈， 开启了 mini-batch 之后， 出现了数据不准的情况， 关掉了 mini-batch 之后， 就正常了， 因此业务方怀疑，是不是 Flink 的 mini-batch 存在 bug ？问题排查初步分析mini-batch 已经在内部大规模使用， 目前没有发现一例和开启 mini-batch 有关， 同时 mini-batch 本质只是将数据进行攒批然后计算， 并没有修
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2023-12-20 06:09:38
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目录Flink前言1、flink和spark本质的区别2、流处理和批处理3、无界流和有界流4、实时计算需要考虑的问题Flink简介1、什么是Flink2、Flink的特征3、Blink--基于Flink开发的一个分支4、Flink技术栈5、Flink APIs6、数据流编程模型7、Flink的代码结构Flink前言Flink和spark的功能很相似，spark能做的flink也能做，flink能做
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2023-11-29 06:11:28
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同样的算子其输出结果在（批/流）中的不同表现行为摘要1.流处理和批处理的api2.DataSet批处理reduce3.DatStream3.1 DatStream流处理reduce3.2 DatStream批处理reduce4.分析结果5.我们重点来分析流处理结果：6.总结 摘要流处理和批处理很多算子基本都是一样的，比如reduce,map,flatMap等等。但是有些时候流处理和批处理同样的算
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2023-12-07 03:39:56
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Flink入门基础编程框架wordcount批处理版本wordcount流处理版本Flink基本APIExecutionEnvironmentLazy EvaluationSpecifying KeysSpecifying Transformation Functions使用lambda function自定义FunctionRich Function代码Function体系结构 基础编程框架不
Flink简介Apache Flink是一个开源的分布式、高性能、高可用的流处理框架。主要有Java代码实现，支持scala和java API。支持实时流（stream）处理和批（batch）处理，批数据只是流数据的一个极限特例。Flink原生支持了迭代计算、内存管理和程序优化。 Flink、Spark和Storm对比Flink、Spark Streaming、Storm、Storm T
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2023-07-11 17:47:26
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二、流处理，批处理珠联璧合1.同一个运行时环境，同时支持流处理，批处理1.flink的一套runtime环境，统一了流处理，批处理，两大业务场景
2.flink本质是一个流处理系统，同时它将批处理看出特殊的流处理，因此也能应付批处理的场景
注意：
1.这与spark相反，spark本质是一个批处理系统，它将流处理看成特殊的批处理的。
2.spark-streaming本质是mirc-batch，
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2024-01-08 13:30:21
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-----------更新说明----------突然就想水一篇博客，刚好说明一下这段时间基本没有更新的问题。简单介绍下我的职业生涯，大家有留意的话，可以在上看到，我的博客是从2015年11月开始的，公众号则是去年才有的。我15年毕业，就职某外企Java开发，17年进入某曾经很知名的公司做大数据离线（抬高一点，还负责离线报表的前后端/数据库/接口等），18年底以外包的身份进入某互联网大
数据架构设计领域发生了重大的变化，基于流的处理是变化的核心。分布式文件系统用来存储不经常更新的数据，他们也是大规模批量计算所以来的数据存储方式。批处理架构（lambda架构）实现计数的方式：持续摄取数据的管道（flume）每小时创建一个文件，由调度程序安排批处理作业分析最近生成的文件，然后输出计数结果。该架构缺点：1.组件多，设计管道、调度、作业程序，学习成本、管理成本大 2.修改分析时间周期不方
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2023-11-16 20:27:56
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## 用 Flink 批处理从 MySQL 中读取数据
### 背景介绍
Apache Flink 是一个流式处理引擎，可以用于实时数据处理、数据分析和批处理。它提供了丰富的 API 和工具，可以方便地实现各种数据处理任务。在实际的应用中，我们常常需要从关系型数据库中读取数据进行处理，本文将介绍如何使用 Flink 批处理从 MySQL 中读取数据。
### 准备工作
在开始之前，我们需要
原创
2024-03-10 06:08:49
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# 管理 Flink MySQL 批处理的入门指南
Apache Flink 是一个功能强大的流处理框架，同时也支持批处理操作。在本篇文章中，我们将学习如何使用 Flink 连接 MySQL 数据库并进行批处理操作。对于刚入行的小白而言，这整个过程可能看起来复杂，但我们将通过一个简单的分步流程来解释。
## 流程概述
| 步骤 | 描述
for命令是一种对一系列对象依次循环执行同一个或多个命令的在命令行或批处理中运行的命令，结合一些Windows管理中的程序后，其处理功能强大、应用灵活方便程度令人刮目相看。但是，其帮助信息也因此复杂往往令初学者望而生畏，这里根据本人的学习理解,把其用法分解简化，疏忽和错误也许在所难免。基本格式(这里写的是在命令行里用的格式，如果是在批处理中,需要把其中%再多加个%形成%%)：for /参数 %变量
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2024-04-08 22:46:36
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文章目录（一）开发环境搭建（二）Flink Job开发步骤（三）开发Streaming WordCount（1）stream wordcount（2）Batch WordCount（四）Flink Streaming和Batch的区别 （一）开发环境搭建添加Scala依赖，这里使用Scala 2.12.11依赖： pom.xml 中添加flink依赖dependency>
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2023-12-25 10:24:22
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一、Flink的基本组件1.DataSource-- 数据源顾名思义，DataSource也就是数据源，可以来源于任何地方。2.Transformation-- 算子Transformation，算子，是一个计算单位，意味着你如何去处理来自DataSource的数据3.DataSink – 数据输出数据输出的位置可以自行选择，数据库、分布式文件系统、文件等等。小结：三个基本组件很简单，就好比是一个
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2024-01-03 06:45:08
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