Flink系列博客，基于Flink1.6，打算分为三部分：原理、源码、实例以及API使用分析，后期等系列博客完成后再弄一个目录。该系列博客是我自己学习过程中的一些理解，若有不正确、不准确的地方欢迎大伙留言分享。文中引用均已标注，若有侵权，请联系我，立马删除！ 1、前言 在讲Flink基本结构之前，我们的先知道Flink是什么？中文官网上的解释是：Apache Flink 是一个框架和分
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2023-10-26 13:22:34
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文章目录Apache Flink 核心概念和原理1. 流处理特性2. Flink架构3. 窗口3.1 按窗口触发条件划分3.2 按窗口移动方式划分3.3 按窗口计算并行度划分4. 时间概念与watermark4.1 Flink时间概念4.2 watermark5. Flink状态管理与容错5.1 State5.2 Checkpoints Apache Flink 核心概念和原理1. 流处理特性需
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2023-10-09 17:28:15
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# Flink实战架构：流处理的未来
Apache Flink是一种开源的流处理框架，具备实时处理大规模数据的能力。相较于传统的批处理框架，Flink支持事件驱动的流处理，能够实时分析和处理来自各种数据源的数据。这篇文章将深入探讨Flink的架构和使用示例，帮助你理解如何在真实项目中有效利用Flink。
## Flink架构概述
Flink的架构主要包括四个核心组件：
1. **JobMa
# Flink 实战架构实现指南
## 介绍
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何实现 "Flink 实战架构"。这个任务对于刚入行的小白可能会有些困难，但通过本文的指导，相信你能够顺利完成。
## 流程概述
首先，让我们来看一下整个实现过程的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建 Flink 项目 |
| 2 | 定义数据源 |
| 3 | 设
原创
2024-06-13 05:25:32
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Flink实时项目例程一、项目模块完整例程github地址：https://github.com/HeCCXX/UserBehaviorAnalysis.gitHotItemAnalysis 模块 ： 实时热门商品统计，输出Top N 的点击量商品，利用滑动窗口，eventTime（包括本地文件数据源和kafka数据源）NetWorkTrafficAnalysis 模块，实时流量统计，和上面模块类
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2023-08-29 16:58:33
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Flink实战案例四部曲第一部曲:统计5分钟内用户修改创建删除文件的操作日志数量输入
1001,delete
1002,update
1001,create
1002,delte
输出
1001，2
1002，2代码如下。import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.
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2024-03-04 09:05:49
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1. 订单支付状态跟踪统计（CEP运用）功能实现对热销商品的统计， 统计周期为一天， 每3秒刷新一次数据。核心代码主逻辑代码实现：/**
* 执行Flink任务处理
* @throws Exception
*/
private void executeFlinkTask() throws Exception {
// 1. 创建运行环境
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2023-10-10 07:09:00
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Flink项目开发实战总结[1] 项目简介[2] Flink的数据源（1）基于类的流数据产生：（2）基于kafka的流数据产生：[3] Flink的流处理（1）Flink的基本流处理方法：（2）Flink基于时间的窗口计算：[4] Flink的Sink（1）写入Socket（2）持久化到远程mysql[5] 批处理架构的设计方案[6] 常见问题[7] 总结 [1] 项目简介 &nbs
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2023-07-14 19:04:18
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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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1 Flink 和 storm,spark 对比要求消息投递语义为 Exactly Once 的场景；数据量较大，要求高吞吐低延迟的场景；需要进行状态管理或者窗口统计的场景，建议使用 flink2 入门案例创建空的 maven 工程<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
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2024-03-05 09:33:50
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根据官网的介绍，Flink 的特性包含：支持高吞吐、低延迟、高性能的流处理
支持有状态计算的 Exactly-once 语义
支持带有事件时间的窗口 （Window） 操作
支持基于轻量级分布式快照（Snapshot）实现的容错
支持高度灵活的窗口 （Window） 操作，支持基于 time、count、session 以及 data-driven 的窗口操作
支持具有 Backpressure
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2024-03-26 14:04:08
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一、Flink核心概念 1、Flink核心概念 （1）Flink是什么 ？ Apache Flink是一个分布式大数据处理引擎，可对有限数据流和无限数据流进行有状态计算。 可部署在各种集群环境，对各种大小的数据规模进行快速计算。 官网： https://flink.apache.orghttps:/ ...
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2021-10-13 15:34:00
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批处理和流处理的定义有界流（bound stream）：① 有明确的开始和结束；② 可以在获取完所有数据后进行计算；③ 不需要保证数据有序无界流（unbounded stream）：① 有明确的开始，但没有明确的结束；② 需要在每一条数据获取后立即计算；③ 需保证数据有序批处理：① 用于处理有界流（即处理定义的时间范围内的数据）；② 可以对整个数据集进行排序、统计等处理；③ 通常要求高吞吐、高效率
概念动态规划(dynamic programming)是运筹学的一个分支，是求解决策过程(decision process)最优化的数学方法。20世纪50年代初美国数学家R.E.Bellman等人在研究多阶段决策过程(multistep decision process)的优化问题时，提出了著名的最优化原理(principle of optimality)，把多阶段过程转化为一系列单阶段问题，利用
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2024-07-29 16:58:51
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1. Flink的引入 这几年大数据的飞速发展，出现了很多热门的开源社区，其中著名的有 Hadoop、Storm，以及后来的 Spark，他们都有着各自专注的应用场景。Spark 掀开了内存计算的先河，也以内存为赌注，赢得了内存计算的飞速发展。Spark 的火热或多或少的掩盖了其他分布式计算的系统身影。就像 Flink，也就在这个时候默默的发展着。在国外一些社区，有很多人将大数
一、Flink核心概念 1、Flink核心概念 （1）Flink是什么 ？ Apache Flink是一个分布式大数据处理引擎，可对有限数据流和无限数据流进行有状态计算。 可部署在各种集群环境，对各种大小的数据规模进行快速计算。 官网： https://flink.apache.orghttps:/ ...
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2021-10-13 15:34:00
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# Python Flink实战指南
## 一、简介
Apache Flink是一个用于流处理和批处理的分布式计算框架。在Python中，我们可以使用PyFlink来进行相应的开发。本文将引导初学者如何利用Python和Flink进行简单数据处理。
## 二、整体流程
下面是完成一个简单的“Python Flink实战”的流程：
| 步骤 | 描述
在flink中，watermark用于标识数据当前的进度、触发窗口计算、通过延迟设置容忍部分数据的乱序，详细定义可见：https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.16/docs/dev/table/sql/create/那么，watermark具体如何计算以及怎样对乱序数据起作用？特此通过代码加以解析。注：下文中所涉及的flink
目录： Linux虚拟机的安装问题 Linux虚拟机环境搭建、JAVA安装、flink安装 flink开发环境搭建、maven环境搭建、IDEAL环境搭建 自己编译flink
原创
2021-05-26 21:55:41
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文章目录一、前言二、CEPTest三、Alert四、MonitoringEvent五、TemperatureEvent一、前言根据Flink CEP library来监控数据中心中每个机柜的温度。当在一定的时间内，如果有2个连续的Event中的温度超过设置的阈值时，就产生一条警告；一条警告也许还不是很坏的结果，但是如果我们在同一个机柜上连续看到2条这种警告，这种情况比较严重了。所以根据第一个警告流
