1、业务背景介绍广告主和代理商通过广告投放平台来进行广告投放，由多个媒介进行广告展示 ，从而触达到潜在用户。整个过程中会产生各种各样的数据，比如展现数据、点击数据。其中非常重要的数据是计费数据，以计费日志为依据向上可统计如行业维度、客户维度的消耗数据，分析不同维度的计费数据有助于业务及时进行商业决策，但目前部门内消耗统计以离线为主，这种T+1延迟的结果已经无法满足商业分析同学的日常分析需求，所以我
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2024-03-28 13:45:41
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目录Flink支持的数据类型支持的数据源：在StreamExecutionEnvironment中有以下几个预定义的源：基于文件的： 基于socket的：基于集合的：自定义的：简单的wordCount就不再演示了，可以移步官网-https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.8/tutorials/local_setup
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2024-05-22 12:57:23
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一、前情开发完Flink作业，压测的方式很简单，先在kafka中积压数据，之后开启Flink任务，出现反压，就是处理瓶颈。相当于水库先积水，一下子泄洪。数据可以是自己造的模拟数据，也可以是生产中的部分数据。造测试数据的工具：DataFactory、datafaker 、DBMonster、Data-Processer 、Nexma
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2022-06-20 21:17:50
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文章目录Flink Table 和 DataStream 转换1. 表(Table) 转换为 流(DataStream)1.1 处理（仅插入）流1.1.1 fromDataStream()方法：1.1.1.1 fromDataStream(DataStream var1)1.1.1.2 fromDataStream(DataStream var1, Expression... var2)1.1.
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2024-03-04 15:56:38
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什么是 FlinksqlFlink SQL 是基于 Apache Calcite 的 SQL 解析器和优化器构建的，支持ANSI SQL 标准，允许使用标准的 SQL 语句来处理流式和批处理数据。通过 Flink SQL，可以以声明式的方式描述数据处理逻辑，而无需编写显式的代码。使用 Flink SQL，可以执行各种数据操作，如过滤、聚合、连接和转换等。它还提供了窗口操作、时间处理和复杂事件处理等
原创
2023-10-13 10:50:43
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我们知道因为通常流是无限的（无界的），所以在流上的工作方式与批处理不同，使用相同的方式对流中的所有元素进行计数是不可能的。 但是很多时候又需要使用聚合事件(比如计数、求和)统计流上的数据，这个时候的聚合就用到了 window，因为需要由 window 来划定范围，比如 "计算过去的5分钟" ， "统计最后100个元素的和" 等等。 window 窗口操作是一种可以把无限数据切割
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2024-03-15 05:45:30
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1.需求在大数据的实时处理中，实时的大屏展示已经成了一个很重要的展示项，比如最有名的双十一大屏实时销售总价展示。除了这个，还有一些其他场景的应用，比如我们在我们的后台系统实时的展示我们网站当前的pv、uv等等，其实做法都是类似的。需求如下：实时计算出当天零点截止到当前时间的销售总额计算出各个分类的销售top3每秒钟更新一次统计结果2.数据首先我们通过自定义source 模拟订单的生成，生成了一个T
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2024-03-12 11:14:30
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flink集群搭建# 下载 flink
wget https://archive.apache.org/dist/flink/flink-1.13.0/flink-1.13.0-bin-scala_2.12.tgz
tar xf flink-1.13.0-bin-scala_2.12.tgz
cd flink-1.13.0/
# 创建namespace为flink
kubectl create
文章目录一、概述1.1、流处理技术的演变1.2、初识Flink1.3、Flink核心计算框架二、Flink基本架构2.1、JobManager和TaskManager2.2、无界数据流和有界数据流2.3、数据流编程模型三、Flink运行架构3.1、任务提交流程3.2、TaskManager与Slots3.3、DataFlow3.3、并行数据流3.5、task和operator chains3.6
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2023-12-15 12:17:12
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EnvironmentFlink 可以在各种上下文环境中执行，不同的环境，代码提交的过程有所不同。这就要求在提交作业执行计算时，首先必须获取当前Flink的运行环境，从而建立起与Flink框架之间的联系，只有获取了上下文环境信息，才能将具体的任务调度到不同的TaskManager上执行。1、创建执行环境编写Flink程序的第一步，就是创建执行环境。要获取的执行环境，是StreamExecution
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2024-08-19 14:32:10
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Flink运行时的组件包括：作业管理器、任务管理器、资源管理器及分发器。作业管理器：控制一个应用程序执行的主进程，也就是说，每个应用程序都会被一个不同的JobManager 所控制执行。JobManager 会先接收到要执行的应用程序，这个应用程序会包括：作业图（JobGraph）、逻辑数据流图（logical dataflow graph）和打包了所有的类、库和其它资源的JAR包。JobMana
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2024-03-20 11:28:35
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1.初识
Flink 起源于 Stratosphere 项目，Stratosphere 是在 2010~2014 年由 3 所地处柏林的大学和欧洲的一些其他的大学共同进行的研究项目，2014 年 4 月 Stratosphere 的代 码 被 复 制 并 捐 赠 给 了 Apache 软 件 基 金 会 ， 参 加 这 个 孵 化 项 目 的 初 始 成 员 是Stratosphere
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2024-04-03 14:08:58
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目录参考文章算子分类TaskManager和TaskSlotsTask Slot和Parallelism并行度Task SlotParallelism并行度Flink运行时架构作业管理器（JobManager）资源管理器（ResourceManager）任务管理器（TaskManager）分发器（Dispatcher）Flink任务提交流程Flink任务调度原理程序和数据流 Program&
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2024-08-21 22:23:55
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Flink一、基本特性1、Flink简介Flink 是分布式实时和离线计算引擎，用于在无界数据流和有界数据流上进行有状态的计算， 能在常见集群环境中运行，并能以内存速度和任意规模进行计算。应用场景包括：实时数据计算、实时数据仓库和 ETL、事件驱动型场景，如告警、监控；此外，随着 Flink 对机器学习的支持越来越完善，还可以被用作机器学习和人工智能2、Flink特性1.批流一体：Flink从另一
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2023-08-18 16:37:26
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摘要: 随着社会消费模式以及经济形态的发展变化，将催生新的商业模式。腾讯新闻作为一款集游戏、教育、电商等一体的新闻资讯平台、服务亿万用户，业务应用多、数据量大。加之业务增长、场景更加复杂，业务对实时计算高可靠、可监控、低延时、数据可回溯的要求也越来越迫切。比如新闻广告投放、停单、在线推荐、电商搜索中，更快的响应用户需求、精准计费停单，意味着着更好的用户体验和更多的收入。接下
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2024-06-11 22:16:41
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自定义source只需要传入一个SourceFunction即可val stream4 = env.addSource( new MySensorSource() )复制代码举例说明：随机生成传感器数据无非就是通过生成随机数据的方式组装成传感器数据而已Transform转换算子val streamMap = stream.map { x => x * 2 }复制代码flatMap
a、
fl
1、Reduce通过reduce可以实现average, sum, min, max, count 等功能 ,reduce第一个参数以reduce操作结果，
第二个参数是当前元素。reduce每传入一个元素生成一个新的元素下面例子的功能：统计相同名称产品价格总和StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecu
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2023-11-12 13:27:07
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以下操作是在搭建好完全分布式的基础上进行的：目录Anacona搭建Spark搭建Flume搭建Zookeeper搭建Sqoop搭建Flink on Yarn搭建Anaconda搭建下载Anaconda3-2021.11-Linux-x86_64.shIndex of /anaconda/archive/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror拖至/o
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2024-05-13 23:10:45
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1.概览这篇教程将展示如何使用 Flink CDC + Iceberg + Doris 构建实时湖仓一体的联邦查询分析，Doris 1.1版本提供了Iceberg的支持，本文主要展示Doris和Iceberg怎么使用，同时本教程整个环境是都基于伪分布式环境搭建，大家按照步骤可以一步步完成。完整体验整个搭建操作的过程。1.1 软件环境本教程的演示环境如下：Centos7Apahce doris 1.
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2024-05-16 23:06:34
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是一个开源的分布式，高可用，高性能，准确的流处理框 主要由Java实现 支持流（stream）处理和批(batch)处理 flink原生支持迭代计算，内存管理和程序优化优点 Flink的架构图Flink的组件 DataSource: 数据源 Transformations: 算子（处理逻辑） Data Sink：数据沉底（数据保存的位置）流处理与批处理的区别 对于一个流处理系统，其节点的数据传输标
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2024-03-28 12:49:55
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