说明：本文为《Flink大数据项目实战》学习笔记，想通过视频系统学习Flink这个最火爆的大数据计算框架的同学，推荐学习课程：大数据项目实战：http://t.cn/EJtKhaz 2.4字段表达式实例-Java以下定义两个Java类：public static class WC {
public ComplexNestedClass complex;
private
支付宽表支付宽表的目的，最主要的原因是支付表没有到订单明细，支付金额没有细分到商品上， 没有办法统计商品级的支付状况。 所以本次宽表的核心就是要把支付表的信息与订单明细关联上。解决方案有两个一个是把订单明细表（或者宽表）输出到 Hbase 上，在支付宽表计算时查询 hbase， 这相当于把订单明细作为一种维度进行管理。一个是用流的方式接收订单明细，然后用双流 join 方式进行合并。因为订单与支付
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2024-05-05 22:07:34
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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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目录一、初始Flink1.1 Flink 的源起和设计理念1.2 Flink的应用1.3 流式数据处理的发展和演变1.3.1 流处理和批处理1.3.2 传统事务处理1.3.3 有状态的流处理1.3.4 Lambda架构1.3.5 新一代流处理器 1.4 Flink的特性总结1.4.1 Flink 的核心特性 1.4.2 分层API1.5 Fl
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2024-04-02 20:37:56
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大数据之Flink简介第三部分十、Flink容错机制1、检查点检查点的保存检查点的配置保存点（Savepoint）2、状态一致性状态一致性概念端到端精确一次Flink和Kafka十一、Flink TableAPI和SQL1、基本API1.1 创建表环境1.2 创建表1.3 表的查询1.4 输出表1.5 表和流的转换1.6 支持的数据类型2、流处理中的表动态表和持续查询更新查询和追加查询动态表转换
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2024-04-18 16:45:32
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flink sql 实战实例 及延伸问题Flink SQL 计算用户分布Flink SQL 计算 DAU多topic 数据更新mysql topic接入mysql引入 upsert-kafka-connector 以1.14.4版本为例数据倾斜问题：让你使用用户心跳日志（20s 上报一次）计算同时在线用户、DAU 指标，你怎么设计链路？多维高阶聚合FlinkSql Upsert 与 Primar
Flink一、Flink流处理API1. Environment2. Source3. Transform3* 支持的数据类型3** 实现UDF函数（更细粒度的控制流）4. Sink二、Flink Window API1. Window概念2. Window API 流处理系统由于需要支持无限数据集的处理，一般采用一种数据驱动的处理方式。它会提前设置一些算子，然后等到数据到达后对数据进行处理。为
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2024-04-22 21:13:35
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flink目录：1.传统的数据处理模式：1.1中心数据库模式中心数据库负载很大，而且中心数据库一旦出现问题，所有业务系统都将崩溃1.2 lamda数仓模式但是lamda模式的数仓，一般采用关系型数据库，无法满足海量数据的存储 1.3 基于Hadoop的hdfs搭建的lamda数仓模式一定程度上解决了，不同计算模式（实时和离线）的业务需求。但是，这种流批模式，等于是实时和离线两套架构，导致
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2024-04-05 14:36:01
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flink简介1.大数据4代计算引擎 第1代——Hadoop MapReduce 批处理 &n
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2024-02-26 12:36:20
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# Flink的实时架构设计浅析
Apache Flink 是一个开源的流处理框架，专为大规模数据处理而设计。它以高吞吐量和低延迟而著称，能够处理无界和有界数据流。在本文中，我们将探讨 Flink 的实时架构设计，并通过代码示例加深理解。
## Flink架构概述
Flink 的架构主要包括以下几个关键组件：
1. **数据源**（Source）：获取数据的组件，例如 Kafka、文件系统
前言Flink 1.9 版本开源了很多 Blink 方面的功能，尤其是在 SQL 方面，这使得我们在开发 Flink 实时任务变得更加方便。目前 Blink SQL 支持了 Create Table 功能，以及维表的功能。我们的实时任务整体流程为，读取Kafka的数据，然后去关联 HBase 维表的数据，最后在输出到 Kafka 中，虽然整体流程跑通，但是其中也遇到了很多坑，这里记录一下，和大家一
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2024-02-09 21:22:25
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作者 | Fabian Hueske and Vasiliki Kalavri目录一、系统架构 1.Flink架构组件 2.应用部署 3.任务执行 4.高可用配置
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2024-03-22 08:25:49
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表定义动态表(dynamic table)：动态表是流的另一种表达方式，动态表作为一个逻辑的抽象概念，使我们更容易理解flink中将streaming发展到table这个层次的设计，本质都是对无边界、持续变更数据的表示形式，所以动态表与流之间可以相互转换。版本表(dynamic table)：动态表之上的定义，版本是一个拥有主键和时间属性的动态表(建表语句必需包含PRIMARY KEY和WATER
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2024-01-30 00:29:51
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不去记录，有些事情都好像没有发生过。示例作用 1.示例提供了docker命令启动，可以查看控制台的各项指标。 2.可以参考docker编排脚本，自己开发基于docker的交付软件 3.参考此项目的上一级项目flink-playground的data-generator项目，获得使用kafka模拟持续数据流入的示例 4.学习docker操作命令 编码值得借鉴的点： 1.SpendReportTest
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2024-03-23 17:02:05
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文章目录DWD层流量域未经加工的事务事实表(※)流量域独立访客事务事实表流量域用户跳出事务事实表Join方式介绍(附)交易域加购事务事实表交易域订单预处理表(※)交易域下单事务事实表交易域取消订单事务事实表交易域支付成功事务事实表交易域退单事务事实表交易域退款成功事务事实表工具域优惠券领取事务事实表工具域优惠券使用（下单）事务事实表工具域优惠券使用（支付）事务事实表互动域收藏商品事务事实表互动域
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2024-03-15 12:39:08
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背景Flink SQL 是 Flink 实时计算为简化计算模型，降低用户使用实时计算门槛而设计的一套符合标准 SQL 语义的开发语言。自 2015 年开始，阿里巴巴开始调研开源流计算引擎，最终决定基于 Flink 打造新一代计算引擎，针对 Flink 存在的不足进行优化和改进，并且在 2019 年初将最终代码开源，也就是我们熟知的 Blink。Blink 在原来的 Flink 基础上最显著的一个贡
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2023-08-08 11:09:54
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需要异步I / O操作先决条件异步I / O API超时处理结果顺序活动时间容错保证实施技巧警告本页介绍了Flink API与外部数据存储的异步I / O的使用。对于不熟悉异步或事件驱动编程的用户，有关Futures和事件驱动编程可能是有用的准备。注：有关异步I / O实用程序的设计和实现的详细信息，请参阅提议和设计文档 FLIP-12：异步I / O设计和实现。需要异步I / O操作当
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2024-05-22 18:57:14
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课程介绍在开始学习前给大家说下什么是Flink？1.Flink是一个针对流数据和批数据的分布式处理引擎，主要用Java代码实现。 2.Apache Flink作为Apache的顶级项目，Flink集众多优点于一身，包括快速、可靠可扩展、完全兼容Hadoop、使用简便、表现卓越。通过以上的描述大家对Flink有了一个基本的认识，本套课程不会讲解基础内容，因此建议有Flink基础的同学进行认购。 开始
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2024-06-27 18:35:37
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一、ElasticSearchSink介绍在使用Flink进行数据的处理的时候，一个必要步骤就是需要将计算的结果进行存储或导出，Flink中这个过程称为Sink，官方我们提供了常用的几种Sink Connector，例如:Apache Kafka ElasticsearchElasticsearch 2xHadoop FileSystem…这篇就选取其中一个常用的ElasticsearchSink
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2024-02-19 20:41:55
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文章目录一、DataStream的三种流处理Api1.1 DataSource1.2 Transformation1.3 Sink二、DataSet的常用Api2.1 DataSource2.2 Transformation2.3 Sink Flink主要用来处理数据流，所以从抽象上来看就是对数据流的处理，正如前面大数据开发-Flink-体系结构 && 运行架构提到写Flink程
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2024-04-20 22:27:00
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