一、需要引入的依赖flink版本是1.13.3<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-table-api-java-bridge_${scala.binary.version}</artifactId>
<version>${fl
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2024-02-20 08:29:38
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## FlinkSQL写入Redis Hash数据
在实时数据处理领域，Flink是一种强大的框架，它提供了一套完整的工具和库来处理实时数据流。同时，Redis是一个开源的内存数据库，它提供了快速的读写操作和高度可扩展的存储能力。将Flink和Redis结合起来使用可以实现更高效、更灵活的数据处理。
本文将介绍如何使用FlinkSQL将数据写入Redis的Hash数据结构中，并提供相应的代码示
原创
2023-07-21 20:17:57
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文章目录系统函数标量函数（Scalar Functions）比较函数（Comparison Functions）逻辑函数（Logical Functions）算术函数（Arithmetic Functions）字符串函数（String Functions）时间函数（Temporal Functions）聚合函数（Aggregate Functions） 在 SQL 中，我们可以把一些数据的转换操
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2024-03-21 12:41:13
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目录0. 相关文章链接1. select算子2. where算子3. distinct算子4. group by算子5. union算子 和 union all算子6. join算子7. group window算子7.1. tumble window算子7.2. hop window算子7.3. session window算子0. 相关文章链接Flink文章汇总1. select算子
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2024-05-22 11:26:44
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1.聚合函数（1）count() 函数用于统计表中的数据，查询表中有多少条数据#count(`字段名`)：查询指定列的总数，会忽略指定列为null的数据
select count(studentname) from student
#count(*)：查询所有的行数，会走所有的列
select count(*) from student
#count(1)：查询所有的行数，只会走一列
select
1、比较函数 = <> > >= < <= 注意：select null=null; 返回为null IS NULL 、 IS NOT NULL --非空判断 value1 IS DISTINCT FROM value2、value1 IS NOT DISTINCT FROM value2、
推荐
原创
2022-10-08 15:41:21
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Flink CEP 文章目录Flink CEP一、概述二、Pattern API1. 个体模式2. 组合模式3. 模式组4. 匹配后跳过策略三、模式的检测处理1. 将模式应用到流上2. 处理匹配事件3. 处理超时事件4. 处理迟到数据5. CEP 的状态机实现 下一章： Flink 1.13 的 Table API 和 SQL 一、概述CEP，其实就是“复杂事件处理（Complex Event P
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2023-12-16 18:25:35
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Flink SQL 实战 (4)：UDF-用户自定义函数在上一篇实战博客中分享了如自定义Schema这样实战中常用的code，之前示例的WordWithCount只有可怜的一个字段不能算作典型，理解起来容易困惑，所有我们升级一下使用多个字段的JSON作为数据源:{
"response": "",
"status": 0,
"protocol": ""
"timestamp":0
}练习根据
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2024-08-11 07:45:05
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11.7、函数Flink SQL 中的函数可以分为两类：一类是 SQL 中内置的系统函数，直接通过函数名调用就可以，能够实现一些常用的转换操作，比如之前我们用到的 COUNT()、CHAR_LENGTH()、UPPER()等等；而另一类函数则是用户自定义的函数（UDF），需要在表环境中注册才能使用。11.7.1、系统函数系统函数（System Functions）也叫内置函数（Built-in F
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2024-02-16 20:27:22
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Flink提供了各种数据的转换操作，但实际业务过程中有很多业务上需要处理的数据结构、规则等等，需要自己写自己的业务代码，这时候就用到的flink提供的函数类(Function Class)Flink暴露了所有udf函数的接口(实现方式为接口或者抽象类)，例如MapFunction，FilterFunction，ProcessFunction等。一个小栗子，要筛选数据中以sensor3为开头的数据还
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2024-07-02 23:41:43
227阅读
2019年1月28日，阿里云宣布开源“计算王牌”实时计算平台Blink。回馈给ApacheFlink社区。官方称，计算延迟已经降到毫秒级，也就是你在浏览网页的时候，眨了一下眼睛，淘宝、天猫处理的信息已经刷新了17亿次。作为一家对技术有追求、有渴望的公司，怎么少得了为Flink社区做些贡献呢？夫子说首先，本文所述均基于flink 1.5.4。我们为什么扩展Flink-SQL?由于Flink 本身SQ
传送门：Flink Table API和SQL（上）(基本API介绍+流处理表的特性)Flink Table API和SQL（中）(时间属性及窗口+聚合查询+联结查询)Flink Table API和SQL（下）(函数+SQL客户端+连接到外部系统) 文章目录一、函数1. 系统函数1.1 标量函数（Scalar Functions）1.2 聚合函数（Aggregate Functions）2. 自
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2024-05-22 11:56:10
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目录 7.1 基本处理函数（ProcessFunction）7.1.1 处理函数的功能和使用7.1.2 ProcessFunction 解析7.1.3 处理函数的分类7.2 按键分区处理函数（KeyedProcessFunction）7.2.1 定时器（Timer）和定时服务（TimerService）7.2.2 KeyedProcessFunction 的使用7.3 窗口处理函数7.3
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2024-03-24 12:24:09
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简单的说，hash函数就是把任意长的输入字符串变化成固定长的输出字符串的一种函数。通俗得说，hash函数用来生成信息的摘要。输出字符串的长度称为hash函数的位数。目前应用最为广泛的hash函数是SHA-1和MD5，大多是128位和更长。hash函数在现实生活中应用十分广泛。很多下载网站都提供下载文件的MD5码校验，可以用来判别文件是否完整。另外，比如在WordPress的数据库，所有密码都是保存
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精选
2009-08-12 17:25:47
1358阅读
hash 函数及其重要性不时会爆出网站的服务器和数据库被盗取，考虑到这点，就要确保用户一些敏感数据（例如密码）的安全性。今天，我们要学的是 hash 背后的基础知识，以及如何用它来保护你的 web 应用的密码。申明 密码学是非常复杂的一门学科，我不是这方面的专家，在很多大学和安全机构，在这个领域都有长期的研究。本文我试图使事情简单化，呈现给大家的是一个 web 应用中安全存储密码的合理方法。“H
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2023-12-25 15:00:27
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5.1 Hash函数Hash函数的定义Hash函数满足条件Hash函数满足的安全条件Hash函数使用方式Hash函数的定义将任意长的消息M映射为较短的、固定长度的一个值H(M)。【其函数值H(M)为哈希值、散列值、杂凑码、指纹、消息摘要等。】别称：Hash函数也称为哈希函数、散列函数、压缩函数、杂凑函数、指纹函数等。Hash函数H一般是公开的。例Hash函数满足条件Hash函数函数的输入可以是任意
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2023-05-24 16:36:23
124阅读
简介 哈稀函数按照定义可以实现一个伪随机数生成器(PRNG)，从这个角度可以得到一个公认的结论：哈希函数之间性能的比较可以通过比较其在伪随机生成方面的比较来衡量。 一些常用的分析技术，例如泊松分布可用于分析不同的哈希函数对不同的数据的碰撞率(collision rate)。一般来说，对任意一...
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2013-11-25 12:42:00
218阅读
HASH就是我们常说的哈希,若想了解HASH是什么,不能光说简称,要看你说的是HASH表还是HASH函数.
HASH函数可以表示为:Addr=F(K),而用一句话表述HASH表和HASH函数的关系就是:HASH表中的元素是由HASH函数确定的.更具体的解释如下:将数据元素的关键字K作为自变量,通过一定的函数关系(也就是HASH函数)计算出的值,为该元素在HASH表中的位置.另外,函数的映射过程叫
原创
2011-02-09 11:41:14
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哈希函数（Hash） 又称为 散列函数、散列算法、杂凑函数等 是一种单向密码体制：从明文到密文的不可逆映射 可将任意长度的输入变换为固定长度的输出 生成消息的“数据指纹”（也称消息摘要或散列值）， 在数据完整性认证和数字签名等领域有广泛的应用分类： 改动检测码MDC(Manipulation Detection Code) 不带密钥哈希函数，检测消息有无篡改 消息认证码MAC(Message Au
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2024-02-04 16:58:29
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背景除了传统的基于trigger和rule的分区，PostgreSQL 10开始已经内置了分区功能（目前仅支持list和range），使用pg_pathman则支持hash分区。从性能角度，目前最好的还是pg_pathman分区。但是，传统的分区手段，依旧是最灵活的，在其他方法都不奏效时，可以考虑传统方法。如何创建传统的hash分区1、创建父表create table tbl (id int, i
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2024-03-21 20:32:25
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