CategoryPojo first = list.get(0);
if (categoryPojo.getTotalPrice()>first.getTotalPrice()){
list.remove(first);
list.add(categoryPojo);
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2024-07-24 12:45:32
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实时订单开发，说实话，最近开发，掉了一半的头发，复杂度，我就点到为止，还是希望大家多看看flink，这个可是开发利器。写这篇文章的目的，就是给大家分享一下实时订单的开发思路和遇到问题如何去解决。我就写的比较简单点，很多花里胡哨的业务逻辑我就隐藏了，以及给下游提供数据，给策略提供数据这些我就不追溯了。难点•订单日志信息单一，结构固定，且几年不会变动，如果想要olap分析，需要给订单日志扩容纬度，这就
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2024-06-13 14:54:00
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在 Flink SQL 中，调整 source 的查询并发度可以通过修改查询计划中的 TableSource 的并行度来实现。并发度决定了 Flink 作业中 source 操作的并行任务数，这直接影响到作业的吞吐量和资源利用率。以下是一些调整 source 并发度的方法：### 1. 使用 `SET` 命令动态调整并发度在 Flink SQL 客户端或者应用程序中，可以使用 `SET` 命令来动
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2024-08-26 14:27:39
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文章目录2.9 进阶使用2.9.1 写入性能2.9.2 读取性能2.9.3 多Writer并发写入2.9.4 表管理2.9.5 缩放Bucket2.10 文件操作理解2.10.1 插入数据2.10.2 删除数据2.10.3 Compaction2.10.4 修改表2.10.5 过期快照2.10.6 Flink 流式写入 2.9 进阶使用2.9.1 写入性能Paimon的写入性能与检查点密切相关，
Flink写入hive 的问题记录背景：Flink读取Kafka数据写入hive需要添加的依赖配置文件常见报错写入parquet依赖冲突 背景：Flink读取Kafka数据写入hive两种方式 1、flink 0.9版本以上支持 table api直接写入hive 方式，需要使用hivecatalog，可以参考官方文档示例 2、flink写入 hdfs文件，需要小文件合并以及手动添加分区元数据
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2023-08-18 16:34:24
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第一章 整体介绍1.1 什么是 Table API 和 Flink SQLFlink 本身是批流统一的处理框架，所以 Table API 和 SQL，就是批流统一的上层处理 API。目前功能尚未完善，处于活跃的开发阶段。Table API 是一套内嵌在 Java 和 Scala 语言中的查询 API，它允许我们以非常直观的方式，组合来自一些关系运算符的查询（比如 select、filter 和 j
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2024-06-14 15:27:55
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订单是统计分析的重要的对象，围绕订单有很多的维度统计需求，比如用户、地区、商品、品类、品牌等等。为了之后统计计算更加方便，减少大表之间的关联，所以在实时计算过程中将围绕订单的相关数据整合成为一张订单的宽表。那究竟哪些数据需要和订单整合在一起？
1.需求分析订单是统计分析的重要的对象，围绕订单有很多的维度统计需求，比如用户、地区、商品、品类、品牌等等。为了之后
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2024-03-07 12:26:27
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# FLINK hbase hive增量数据合并机制
在实时数据处理和分析领域，Apache Flink 是一个非常流行的流处理引擎，而 HBase 和 Hive 则是常用的数据存储和查询工具。在实际的大数据应用中，我们经常需要将来自不同数据源的增量数据进行合并和处理，以获得更全面和准确的数据分析结果。本文将介绍如何利用 Flink 结合 HBase 和 Hive，实现增量数据的合并机制。
#
原创
2024-07-12 05:28:28
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Flink核心是一个流式的数据流执行引擎,其针对数据流的分布式计算提供了数据分布、数据通信以及容错机制等功能Flink提供了诸多更高抽象层的API以便用户编写分布式任务:DataSet API, 对静态数据进行批处理操作,将静态数据抽象成分布式的数据集,用户可以方便地使用Flink提供的各种操作符对分布式数据集进行处理,支持Java、Scala和Python。 DataStream API,对数据
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2024-06-12 15:33:06
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无论是基本的简单转换和聚合，还是基于窗口的计算，我们都是针对一条流上的数据进行处理的。而在实际应用中，可能需要将不同来源的数据连接合并在一起处理，也有可能需要将一条流拆分开，所以经常会有对多条流进行处理的场景简单划分（两大类）：分流——把一条数据流拆分成完全独立的两条或多条，一般通过侧输出流来实现合流——多条数据流合并为一条数据流，如union，connect，join，coGroup9.1 分流
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2024-09-05 13:22:46
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基本合流操作联合（Union）最简单的合流操作，就是直接将多条流合在一起，叫作流的“联合”（union），如图 8-2 所示。联合操作要求必须流中的数据类型必须相同，合并之后的新流会包括所有流中的元素， 数据类型不变。这种合流方式非常简单粗暴，就像公路上多个车道汇在一起一样。在代码中，我们只要基于 DataStream 直接调用.union()方法，传入其他 DataStream 作为参 数，就可
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2024-02-08 22:46:00
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Flink核心是一个流式的数据流执行引擎,其针对数据流的分布式计算提供了数据分布、数据通信以及容错机制等功能Flink提供了诸多更高抽象层的API以便用户编写分布式任务:DataSet API, 对静态数据进行批处理操作,将静态数据抽象成分布式的数据集,用户可以方便地使用Flink提供的各种操作符对分布式数据集进行处理,支持Java、Scala和Python。 DataStream API,对数据
说明：本文为《Flink大数据项目实战》学习笔记，想通过视频系统学习Flink这个最火爆的大数据计算框架的同学，推荐学习CSDN官网课程：Flink大数据项目实战：http://t.cn/ExrHPl9 DataStream Transformation1.1 DataStream转换关系上图标识了DataStream不同形态直接的转换关系，也可以看出DataStream主要包含以下几类
微博机器学习平台使用 Flink 实现多流 join 来生成在线机器学习需要的样本。时间窗口内的数据会被缓存到 state 里，且 state 访问的延迟通常决定了作业的性能。开源 Flink 的状态存储主要包括 RocksDB 和 Heap 两种，而在去年的 Flink Forward 大会上我们了解到阿里云 VVP 产品自研了一款更高性能的状态存储插件 Gemini，并对其进行了测试和试用。在
作者：云祁 文章目录一、需要引入的pom依赖二、简单了解 Table API2.1 动态表2.2 字段三、Table API 的窗口聚合操作3.1 通过一个例子了解Table API3.2 关于group by3.3 关于时间窗口四、SQL 如何编写 Table API 是流处理和批处理通用的关系型 API，Table API 可以基于流输入或者批输入来运行而不需要进行任何修改。Table API
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2024-05-16 10:20:25
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CoProcessFunction 简介对于连接流ConnectedStreams的处理操作，需要分别定义对两条流的处理转换，因此接口中就会有两个相同的方法需要实现，用数字“1”“2”区分，在两条流中的数据到来时分别调用。我们把这种接口叫作“协同处理函数”（co-process function）。与CoMapFunction类似，如果是调用.flatMap()就需要传入一个CoFlatMapFu
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2024-03-19 12:41:01
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第2章 流处理基础本章的目标是介绍流处理的基本概念以及对其处理框架的要求。2.1 Dataflow编程概述2.1.1 Dataflow图Dataflow程序通常表示为有向图，其中节点称为算子，代表计算，边代表数据依赖。算子是数据流应用程序的基本功能单元。它们从输入中获取数据，对数据进行计算，然后将数据输出到输出端进行进一步处理。没有输入端的算子称为数据源，没有输出端的算子称为数据汇。数据流图必须至
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2024-06-07 22:12:57
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分流所谓“分流”，就是将一条数据流拆分成完全独立的两条、甚至多条流。也就是基于DataStream，得到完全平等的多个子 DataStream，一般来说，我们会定义一些筛选条件，将符合条件的数据拣选出来放到对应的流里。1、基于filter()方法进行筛选public class SplitStreamByFilter {
public static void main(String[] a
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2023-12-17 19:01:17
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Flink实战–多流合并概述 本文介绍Flink的流合并操作。在Flink中，流的合并操作算子有：Union和Connect等。本文主要介绍这个两个算子的使用方法。1.Union算子的使用返回值：DataStream->DataStream功能：合并两个或多个数据流，创建包含所有流中的所有元素的新流。注意:如果你将一个数据流和它本身联合起来，你将在结果流中得到每个元素两次。也就是说Union
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2023-11-29 11:01:39
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8 多流转换8.1 分流简单实现对流三次filter算子操作实现分流// 筛选 Mary 的浏览行为放入 MaryStream 流中
DataStream<Event> MaryStream = stream.filter(new FilterFunction<Event>()
{
@Override
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2024-03-26 06:10:47
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