实时统计分析技术主要是为了满足数据应用中大家对数据的变化情况有一个较高时间灵敏度需求的情况。应用要求能够近乎及时的反映数据的整体变化情况。那么实时统计分析的核心关键点是实时性，也就是性能。其还伴有另一个明确的特征，就是对于要统计的内容是十分明确的。
传统上，我们的数据统计分析方法是在一个关系数据库中创建表，然后将数据存储到表中。最后利用S
Inner Join 的用法SELECT *
FROM Orders
INNER JOIN Product
ON Orders.productId = Product.id优点：使用简单和离线数仓一样缺点：因为历史数据默认不会被清理，因为资源问题一般只用做有界数据流的 Join，或者需要设置状态，设置过期时间。Outer Joinouter join包括left join和right
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2023-08-18 16:36:10
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今日需求kafakasource -> flinkcep -> kafkasink mysqlsink模拟数据设计表设计cep事件匹配逻辑设计json转javabeanjson格式：如果javabean中字段为字符串，则一定要用“字段”：“数据”格式，不能“字段”：数据，否则JSON…parseObject识别不出mysqlsink//数据写入MySQL策略
JdbcE
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2024-10-01 10:58:50
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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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10、Flink join1、Regular Joins将两个关联表长存再状态中，可以一直关联上
会导致状态越来越大
和批处理关联结果是一样的-- 创建学生表流表，数据再kafka中
drop table student_join;
CREATE TABLE student_join (
id String,
name String,
age int,
gender STRING,
cl
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2023-10-12 12:18:06
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# 用Flink进行批量关联MySQL的实现步骤
在大数据工程中，Apache Flink是一个强大的框架，用于处理数据流和批量数据。与MySQL的结合为我们提供了灵活的数据存储与处理能力。本文将逐步教你如何用Flink实现批量关联MySQL的功能，并展示每个步骤所需的代码实现及其注释。
## 流程概述
我们可以将整个实现过程分为以下几个步骤：
| 步骤编号 | 步骤描述
1.流关联1.1 joinDataStream<Integer> orangeStream = ...
DataStream<Integer> greenStream = ...
orangeStream.join(greenStream)
.where(<KeySelector>)
.equalTo(<KeySelector>)
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2023-11-17 15:41:24
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文章目录一 Flink Table API & SQL1 什么是 Table API 和 Flink SQL2 引入依赖3 动态表（1）动态表和连续查询（2）在流上定义表（3）连续查询a 聚合操作b 开窗口二 使用FlinkSQL实现实时TopN 一 Flink Table API & SQL1 什么是 Table API 和 Flink SQLFlink 本身是批流统一的处理框
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2023-07-11 16:56:34
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首先，我是一个做前端的应届生，今天朋友想让我帮忙爬取猫眼电影票房总榜的数据，但是我之前一点都没接触过爬虫，但我还是说：okk，我试试； 然后试试就逝世，各种坑接踵而来；提前声明：这篇文章暂时只是获取到了页面的数据，还没有使用正则提取关键数据；(后续会继续更新)—已更新关键一点： 获取猫眼电影票房总榜的数据，需要使用node模拟浏览器去访问这个网址：https://piaofang.maoyan.c
上篇博客提到 Flink SQL 如何 Join 两个数据流，有读者反馈说如果不打算用 SQL 或者想自己实现底层操作，那么如何基于 DataStream API 来关联维表呢？实际上由于 Flink DataStream API 的灵活性，实现这个需求的方式是非常多样的，但是大部分用户很难在设计架构时就考虑得很全面，可能会走不少弯路。针对于此，笔者根据工作经验以及社区资源整理了用 DataStr
目录
前言一、flink是什么？1.flink api层级2.flink sql api二、安装步骤步骤 1：下载 #步骤 2：启动集群 #步骤 3：提交作业（Job） #步骤 4：停止集群 #三、SQL 客户端 #1、准备sql涉及的lib包2、编写sql脚本3、web ui查看总结前言
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2023-09-20 16:31:18
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1. Regular Joins历史数据也能关联上，进行关联的两个表长久保存在状态里，关联结果也是更新的 优点：可以保证两个表的数据一直可以关联上，数据不是同时到达的也可以关联上 缺点：两个表都缓存在状态中，会越来越大，每次进行checkpoint所需的时间就越长，最后导致flink反压，如果chenkpoint多次超时任务就会失败-- 创建学生表流表，数据再kafka中
CREATE TABLE
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2023-10-20 17:22:48
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方式一 通过JDBCOutputFormat在flink中没有现成的用来写入MySQL的sink，但是flink提供了一个类，JDBCOutputFormat，通过这个类，如果你提供了jdbc的driver，则可以当做sink使用。JDBCOutputFormat其实是flink的batch api，但也可以用来作为stream的api使用，社区也推荐通过这种方式来进行。JDBCOutputFor
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2023-05-23 14:47:34
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流计算 Oceanus 简介流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器，是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标，加速企业实时化数字化的建设进程。本文将为您详细介绍如何使用 MySQL 接入数据，经过流计算 Oceanus 对数据进行处理分析
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2023-12-05 17:51:05
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目录11.6 联结（Join）查询11.6.1 常规联结查询11.6.2 间隔联结查询11.7 函数11.7.1 系统函数11.7.2 自定义函数（UDF）11.6 联结（Join）查询按照数据库理论，关系型表的设计往往至少需要满足第三范式（3NF），表中的列都直接依赖于主键，这样就可以避免数据冗余和更新异常。例如商品的订单信息，我们会保存在一个 “订单表”中，而这个表中只有商品 ID，详情则需要
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2024-09-13 14:48:32
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# Flink SQL 关联 MySQL 表的实践与探索
随着大数据的快速发展，Apache Flink 作为一种流处理框架，越来越受到关注。Flink 不仅可以处理实时数据流，还能够与关系型数据库进行紧密的结合，尤其是 MySQL。本文将为大家展示如何使用 Flink SQL 关联 MySQL 表，并提供相关的代码示例。
## 什么是 Flink SQL？
Flink SQL 是 Apac
原创
2024-08-11 06:43:13
127阅读
# Flink SQL如何关联MySQL
## 引言
随着大数据技术的发展，Apache Flink作为一种流处理框架，得到了广泛应用。Flink不仅支持流处理，还能通过SQL进行批处理。本文将详细探讨如何使用Flink SQL与MySQL进行关联，以解决具体的数据处理问题。
### 问题背景
假设我们有一个电子商务平台，用户购买商品的信息存储在MySQL数据库中。我们希望实时监控各个商品
原创
2024-10-03 03:47:33
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# 如何使用flink关联外部数据MySQL
## 一、流程概览
在flink中关联外部数据MySQL通常包括以下步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建flink环境 |
| 2 | 从MySQL中读取数据 |
| 3 | 在flink中处理数据 |
| 4 | 将处理后的数据写回MySQL |
## 二、具体操作步骤
### 1. 创建flin
原创
2024-03-18 06:39:26
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# Flink 关联 MySQL 维表: 科普与代码示例
在大数据处理过程中，将实时流处理与数据库中的维度信息结合起来，常常是我们所需的功能。Apache Flink 作为一个流处理框架，提供了强大的数据流处理能力，特别是在与外部系统（如 MySQL）集成时能够实现高效的实时数据分析。
## 1. Flink 与 MySQL 的基本概念
在大数据架构中，维表（或维度表）是指存储实体属性的数据
原创
2024-10-05 03:48:29
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1. 基础知识1.抽象出来一个动态表，并未进行存储，是Flink支持流数据的table API 和sql的核心概念，随时间变化的，查询动态表会生成一个连续的查询，结果是一个动态表 2.hive进入命令行需要先启动元数据服务，在查数据的时候数据是不变的 3.除非是有界流，否则连续的查询是不会停止的 4.将流转化（定义）成动态表，在动态表上计算一个连续的查询，生成一个新的动态表，最后转换成流，连续查询
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2023-08-04 18:57:39
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