1.Streaming1.1 Overviewer（1）Data SourcesDataSources 操作 可以通过StreamExecutionEnvironment.addSource(sourceFunction) 方式将source加入到集群内部中，Flink预先提供了很多Source方法来帮助你来实现数据操作。当然也可以通过实现SourceFunction 的方式来实现非并行数据，或者
Flink（一）概述一.概述1.Flink是什么2.Flink优势3.分层API二.Flink集群1.集群搭建2.三种部署模式3.Yarn结合部署模式3.1 前期准备3.2 Yarn-会话模式3.3 Yarn-单作业模式3.4 Yarn-应用模式三.Flink架构简介1.系统架构2.提交作业流程3.数据流图（StreamGraph）4.并行度5.算子链6.作业图和执行图7.任务（Tasks）和任
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2024-03-24 18:23:08
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文章目录1. Flink 概述1.1. Flink 特点1.2. Flink 和 Spark Streaming 对比2. Filnk 运行架构2.1. Yarn 任务运行流程2.2. Flink 线上部署2.3. Flink 运行组件2.3.1. Flink Client 客户端2.3.2. JobManager 作业管理器2.3.3. ResourceManager 资源管理器2.3.4.
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2024-03-26 20:53:53
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Flink主要有两种基础类型的状态：keyed state 和operator state。 Operator State 对于Operator State(或者non-keyed state)，每个operator state绑定到一个并行operator实例上。在Flink中，Kafka Connector是一个使用Operator State的很好的例子。每个并行Kafka消费者实例维护一个
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2024-03-26 21:53:59
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Flink 为流处理和批处理分别提供了 DataStream API 和 DataSet API。正是这种高层的抽象和 flunent API 极大地便利了用户编写大数据应用。不过很多初学者在看到官方 Streaming 文档中那一大坨的转换时，常常会蒙了圈，文档中那些只言片语也很难讲清它们之间的关系。所以本文将介绍几种关键的数据流类型，它们之间是如何通过转换关联起来的。下图展示了 Flink 中
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2024-05-12 17:05:23
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实验 1 基于 SequoiaDB 的 Flink 应 Flink API 抽象级别： 从上图中可以看到，Flink 的 Core（也称之为 Runtime ）可运行在常见的资源环境中，如本地 JVM，集群和云平台中。其基础 API 可以看到分为用于流场景的 DataStream 与批场景的 DataSet，基于这两种 API，Flink 又抽象出 Table API 与 CEP 和 ML 等高级
前言前面 FLink 的文章中我们已经介绍了说 Flink 已经有很多自带的 Connector。1、《从0到1学习Flink》—— Data Source 介绍 2、《从0到1学习Flink》—— Data Sink 介绍其中包括了 Source 和 Sink 的，后面我也讲了下如何自定义自己的 Source 和 Sink。那么今天要做的事情是啥呢？就是介绍一下 Flink 自带的 E
目录特点Use CaseFlink (最新 1.10 版本) vs Spark (最新 2.4.5)架构运行模式Layered APIs & Component StackDataStream 例子DataSet 例子状态Time、Watermark、Late DataWindowsCheckpointDataStream 的 Sources、Transformations、SinksDa
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2024-05-06 09:34:10
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第1章 简介接上一篇文章，启动TaskManager之后；本篇文章介绍TaskManager向ResourceManager注册Slot，然后提供给JobManager。第2章 具体步骤2.1 启动TaskExecutor org.apache.flink.runtime.taskexecutor.TaskExecutor#startTaskExecutorServicesprivate
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2024-03-20 20:55:09
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目录使用自定义状态序列化器 状态序列化器和模式演化TypeSerializerSnapshot 抽象Flink 如何与 TypeSerializer 和 typeseriizersnapshot 抽象交互堆外状态后端(例如rocksdbstateback后端)堆状态后端(例如 memorystateback、fsstateback )预定义的方便的TypeSerializerSnapsh
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2024-10-10 07:38:34
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文章目录1.Row定义2.常用方法2.1.构造函数2.2.getArity()2.3.getField(int pos)2.4.setField(int pos, Object value)2.5. Row of(Object... values)2.6. copy(Row row)2.7.project(Row row, int[] fields)2.8.Row join(Row first,
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2023-11-02 21:33:52
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# 实现“Python row json”教程
## 1. 整体流程
首先，让我们来看一下整个实现“Python row json”的流程。可以通过以下表格展示步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 读取Json文件 |
| 3 | 将Json文件转换为Python对象 |
| 4 | 提取所需的数据行 |
| 5 | 将数据
原创
2024-05-17 04:13:07
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目录一 注意二 map三 flatMap四 filter五 keyBy六 shuffle七 Connect和Union 八 简单滚动聚合算子九 reduce十 process十一&
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2024-03-31 21:56:54
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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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【README】本文记录了flink对数据的转换操作，包括基本转换，map，flatMap，filter；滚动聚合（min minBy max maxBy sum）；规约聚合-reduce；分流；connect连接流；union合流；富函数；重分区；本文使用的flink为 1.14.4 版本；maven依赖如下： <dependency>
<groupId
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2024-04-29 12:51:25
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大数据技术AI使用最优算法_convert/bcd6de69d398473400a879e3e0839213.png)当TopN的输入是非更新流（例如Source），TopN只有一种算法AppendRank。当TopN的输入是更新流时（例如经过了AGG/JOIN计算），TopN有2种算法，性能从高到低分别是：UpdateFastRank 和RetractRank。算法名字会显示在拓扑图的节点名字上
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2024-05-21 16:09:22
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1.Environment1.1 getExecutionEnvironment 创建一个执行环境，表示当前执行程序的上下文。 如果程序是独立调用的，则此方法返回本地执行环境；如果从命令行客户端调用程序以提交到集群，则此方法返回此集群的执行环境，也就是说，getExecutionEnvironment会根据查询运行的方式决定返回什么样的运行环境，是最常
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2024-08-16 13:49:38
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目录Flink数据转换方法使用案例MapFlatMapFilterKeyByReduceAggregationsWindowJoinUnionProjectDistinctSortPartitionIterateFold使用 Flink 数据转换 Conclusion 的案例问题描述解决方案结论 Flink数据转换方法使用案例Apache Flink是一个分布式流处理框架，它提供了丰富的数据转换
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2024-02-08 15:25:31
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本系列每篇文章都比较短小，不定期更新，从一些实际的 case 出发抛砖引玉，提高小伙伴的姿♂势水平。本文介绍 Flink sink schema 字段设计小技巧，阅读时长大概 3 分钟，话不多说，直接进入正文！sink schema 中添加 version 版本字段如 title，直接上实践案例和使用方式。实践案例及使用方式「非故障场景下产出的每条记录的 version 字段值为 1」「故障场景下
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2024-03-18 08:01:55
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文章目录一、概念二、设计初衷2.1、关联一张版本表2.2、关联一张普通表三、时态表3.1、声明版本表3.2、声明版本视图3.3、声明普通表四、时态表函数4.1、定义时态表函数五、案例5.1、参考： 一、概念时态表（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
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2024-03-16 10:03:53
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