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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Apache Flink 是以高效、可扩展方式处理海量数据的大数据处理框架。本文介绍它的一些核心概念，以及标准数据转换Java版本api，这些API以流畅的方式可以很容易使用Flink的核心数据结构——分布式集合。 首先介绍Flink DataSet API实现统计单词频次程序，然后简要看下用于实时流式数据处理的DataStream API。maven依赖<dependency>
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2024-02-13 21:43:00
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Flink开发环境部署和配置1、开发环境部署和配置需要安装的环境有Java，Maven，Git其中至于用来干什么的应该不用细说，一般Java开发都是有这些环境其中需要注意的是Java版本需要Java8 或者Java8 以上 Maven版本需要使用Maven 3 推荐版本为Maven 3.2.5 （这是两年前的文档现在不一定适用，如果出现问题可以作为解决问题的思路）在国内使用Maven 大家一般都修
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2024-03-06 12:23:05
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文章目录FlinkAPIEnvironmentSourceTransformationFlink数据类型Sink FlinkAPIEnvironment执行Flink程序首先要判断flink环境。Flink中有3种获取执行环境的方式。1）getExecutionEnvironment获取当前执行程序的上下文。如果是直接在IDEA中运行的JAVA代码，则此方法返回本地执行环境。如果是从
首先window的时间范围是一个自然时间范围，比如你定义了一个TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(3))窗口，那么会生成类似如下的窗口(左闭右开)：[2018-03-03 03:30:00,2018-03-03 03:30:03)[2018-03-03 03:30:03,2018-03-03 03:30:06)...[2018-03-03 03:30:
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2024-08-05 20:16:04
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Apache Flink 和 Apache Spark 是两种流行的大数据处理框架，它们在架构、性能和使用场景等方面都有各自的特点和优势。下面是对 Flink 和 Spark 主要区别的详细对比：1. 处理方式：流处理 vs 微批处理Apache Flink：Flink 被设计为一个“真正”的流处理框架，它以非常低的延迟处理实时数据流。Flink 提供了 Event Time（事件时间）、Proc
初识Flink 完整使用一、Flink的源起和设计理念1、特点2、是什么3、框架处理流程二、Flink的应用1. 电商和市场营销2. 物联网（IOT）3. 物流配送和服务业4. 银行和金融业1、为什么选择三、流式数据处理的发展和演变1、流处理和批处理2、传统事务处理3、有状态的流处理1. 事件驱动型（Event-Driven）应用2.数据分析（Data Analysis）型应用3. 数据管道（Da
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2024-01-11 10:28:15
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作者：邱从贤1. Window & Time 介绍Apache Flink（以下简称 Flink） 是一个天然支持无限流数据处理的分布式计算框架，在 Flink 中 Window 可以将无限流切分成有限流，是处理有限流的核心组件，现在 Flink 中 Window 可以是时间驱动的（Time Window），也可以是数据驱动的（Count Window）。下面的代码是在 Flink 中使用
1.1 环境准备 1.系统环境为Windows10。 2.需提前安装Java 8和Scala2.12。 3.集成开发环境（IDE）使用IntelliJ IDEA，具体的安装流程参见Int
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2023-10-08 21:30:53
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时刻记住自己要成为什么样的人。——你
flink入门基础1.项目前提：设置maven【配置pom.xml文件】<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.apache.
flink</groupId>
<artifactId>
flink-scala_2.12<
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2024-02-28 11:14:12
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本文是《Flink的DataSource三部曲》系列的第二篇，上一篇《Flink的DataSource三部曲之一：直接API》学习了StreamExecutionEnvironment的API创建DataSource，今天要练习的是Flink内置的connector，即下图的红框位置，这些connector可以通过StreamExecutionEnvironment的addSource方法使用：
文章目录01 引言02 Flink概述2.1 什么是Flink01 引言在上一节《Flink教程（01
原创
2022-03-25 14:39:53
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9、状态编程9.1、Flink 中的状态在流处理中，数据是连续不断到来和处理的。每个任务进行计算处理时，可以基于当前数据直接转换得到输出结果；也可以依赖一些其他数据。这些由一个任务维护，并且用来计算输出结果的所有数据，就叫作这个任务的状态。9.1.1、有状态算子在 Flink 中，算子任务可以分为无状态和有状态两种情况。 无状态的算子任务只需要观察每个独立事件，根据当前输入的数据直接转换输出结果，
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2024-03-01 15:06:21
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文章目录说明Transformation 数据处理SingleDataStreamMapFlatMapFilterKeyByReduceAggregationsMultiDataStreamUnioConnect,CoMap,CoflatMapsplitSelectIterate物理分区随机分区（Random Partitioning）平衡分区（Roundrobin Partitioning）R
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2024-02-26 12:43:26
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目录Flink组件source基于本地集合的source基于文件的 source基于网络套接字的 source自定义的 source自定义source尝试自定义MySQL数据源接入，四种不同模式继承SourceFunction继承RichSourceFunctiontransformmap传入Scala函数传入Java函数继承MapFunction继承RichMapFunction （可以做op
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2023-08-29 16:58:19
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Flink快速上手 完整使用一、环境准备二、创建项目1、创建项目
