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
文章目录FlinkCEP——Flink的复杂事件处理FlinkCEP 简单流程Pattern API个体模式(Individual Patterns)量词条件模式组(Groups of Patterns)近邻引入 FlinkCEP——Flink的复杂事件处理FlinkCEP是在Flink之上实现的复杂事件处理 （CEP）库。它使您可以检查无穷无尽的事件流的事件模型，从而使您有机会掌握数据中的重要
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2024-04-06 10:36:07
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Managed Keyed StateManaged Keyed State接口提供不同类型的状态的访问，所有状态都限于当前输入元素的key。这意味着只能在KeyedStream上使用这种类型的状态。用户可以通过stream.keyBy(...)创建，flink内建了以下六种的state。ValueState<T>:使用场景：该状态主要用于存储单一状态值。 保留了一个可以更新和检索的值
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2024-04-25 19:20:08
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1.状态的简单概述之前学习的流处理中的基于Socket的入门案例中其实就已经由Flink帮我们实现了对历史数据/历史状态/状态的记录如,启动程序后,在nc -lk 9999中发送hello world会得出:(hello,1)和(world,1)再次发送hello world会得出:(hello,2)和(world,2)说明Flink帮我们记录了历史数据/历史状态/状态也就是说Flink内置的很多
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2024-05-25 11:34:25
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本文基于事件驱动场景来讲解下在企业中的实际应用以及所遇到的坑。（关于Flink主题的所有文章已整理同步到在线腾讯文档，本文中涉及到其他知识点都可在文档中查看，后台回复【文档】获取链接）。需求背景某日，小明早上10点打卡到公司，先来一杯热水润润嗓子，打开音乐播放器带上心爱的降噪耳机看看新闻，静静等待11点半吃午饭。突然消息框亮了起来，这个时候小明心想要么来需求了，要么数据就有问题了。这个时候运营A部
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2024-07-04 10:47:27
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Per-job 模式的 AM container 加载运行入口是 YarnJobClusterEntryPoint 中的 main()方法YarnClusterDescriptorpublic ClusterClientProvider<ApplicationId> deployJobCluster(
ClusterSpecification clusterSpecificatio
文章目录官网练习数据集说明Schema of Taxi Ride Events 乘坐出租车事件的结构项目工程commonride-cleansingRideCleansingSolutionhourly-tipsHourlyTipsSolutionrides-and-faresRidesAndFaresSolutionlong-ride-alertsLongRidesSolution 官网练习数
# Java Flink例子实现
## 整体流程
为了实现Java Flink例子，我们将按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 描述 |
|----------|------------------------------------------------------
原创
2023-11-17 13:18:42
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一、Regular Join 常规 JOIN（Regular JOIN）是语法最简单的一类 JOIN，和传统数据库的 JOIN 语法完全一致。对于左表和右表的任何变动，都会触发实时计算和更新，因此它的结果是“逐步逼近”最终的精确值，也就是下游可能看到变来变去的结果。为了支持结果的更新，下游目的表需要 定义
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2023-09-01 21:25:18
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文章目录1、简介2、Flink CEP三种状态迁移边3、Flink CEP模式匹配过程 1、简介Flink CEP是Flink的复杂事件处理库，允许用户快速快速检测无尽数据流中的复杂模式。但是CEP仅仅限于对DataStream API进行处理，Flink每个模式包含很多种状态，模式匹配过程就是状态转换的过程，每个状态可以理解成由Pattern构成，为了当前的状态转换成下一个状态，用户可以在Pa
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2023-11-18 20:39:16
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目录1. 什么是Flink CEP2. CEP的使用准备3. Individual Patterns(单个模式)3.1 times、oneOrMore、timesOrMore(不连续匹配)3.2 consecutive(限定连续匹配)3.3 allowCombinations(不确定的不连续匹配)3.3 指定条件的方法3.3.1 where3.3.2 or3.3.3 until3.3.4 sub
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2024-03-11 13:20:15
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标题：使用Flink和Java连接MySQL数据库的例子
## 引言
Apache Flink是一个开源的分布式流处理和批处理框架，它可以处理大规模的数据集，并且具备高吞吐量和低延迟的特点。本文将介绍如何使用Flink和Java连接MySQL数据库的示例，通过一个旅行图的案例来说明。
## 准备工作
在开始之前，我们需要准备以下工作：
1. 安装Java和Flink：确保你已经在本地环境
原创
2023-12-30 09:30:07
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作者 | 汪磊（网易云音乐 / 数据平台开发专家）整理 | 杨涛（Flink 社区志愿者）如何基于 Flink 的新 API 升级实时数仓架构？背景介绍网易云音乐从 2018 年开始搭建实时计算平台，到目前为止已经发展至如下规模：机器数量：130+单 Kafka 峰值 QPS：400W+在线运行任务数：500+开发者：160+业务覆盖：在线业务支持，实时报表统计，实时特征处理，实时索引支持2020
在今天的博文中，我将针对“python flink 简单例子”进行详细的探讨。Flink 是一个强大的流处理框架，Python 接口的提供使得其实现变得更加简单直观。接下来，我们将逐一分析版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南及性能优化。
### 版本对比
在 Flink 的不同版本中，Python 支持逐步增强，尤其是在 SQL 和表的处理上。以下是各版本之间特性差异的总结：
1. 引言笔者早年间有很长一段时间都在阿里云DataWorks上带着团队进行数据开发，后来因为一个契机自己搞起了大数据平台XSailboat。刚开始开发平台的主要的数据开发能力是基于DAG图的可视化离线分析开发和运维。后来手头有一个项目需要使用流式计算功能，所以就想把Flink也引入到XSailboat。引入进来以后，它应该至少起以下作用：降低Flink计算任务开发的门槛。因为现在小公司做服务型项
生成WaterMark对应的源码方式1：assignTimestampsAndWatermarks(new AssignerWithPeriodicWatermarks<T>)/**
* Assigns timestamps to the elements in the data stream and periodically creates
* watermarks to sig
At Most once,At Least once和Exactly once在分布式系统中，组成系统的各个计算机是独立的。这些计算机有可能fail。一个sender发送一条message到receiver。根据receiver出现fail时sender如何处理fail，可以将message delivery分为三种语义: At Most once: 对于一条message,receiv
文章目录将表（Table）转换成流（DataStream）将流（DataStream）转换成表（Table）支持的数据类型全代码展示： 在 Flink 中我们可以将 Table 再转换成 DataStream，然后进行打印输出。这就涉及了表和流的转换。将表（Table）转换成流（DataStream）（1）调用 toDataStream()方法 将一个 Table 对象转换成 DataStrea
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2023-12-01 09:01:16
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说什么JOIN 算子是数据处理的核心算子，前面我们在《Apache Flink 漫谈系列(09) - JOIN 算子》介绍了UnBounded的双流JOIN，在《Apache Flink 漫谈系列(10) - JOIN LATERAL》介绍了单流与UDTF的JOIN操作，在《Apache Flink 漫谈系列(11) - Temporal Table JOIN》又介绍了单流与版本表的JOIN，本篇
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2024-04-27 16:09:10
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文章目录1.介绍1.1 简介1.2 案例2.带状态的编程2.1 官网解释2.2 为什么要引入状态？ State => checkpoint3.状态的分类3.1 官网解释3.2 两种基本类型的State 1.介绍1.1 简介Stateful Computations over Data Streams，Flink是一种有状态的流式处理引擎！！！ spark中upDateStateByKey/
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2024-04-09 10:41:19
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