官方文档:https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.13/zh/docs/dev/datastream/operators/windows/1、什么是WindowFlink 底层引擎是一个流式引擎,认为 Batch 是 Streaming 的一个特例，在上面实现了流处理和批处理。而窗口（window）就是从 Streamin
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2024-02-17 16:22:26
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目录11.8 SQL 客户端11.9 连接到外部系统11.9.1 Kafka11.9.3 JDBC11.9.4 Elasticsearch11.9.5 HBase11.9.6 Hive11.8 SQL 客户端有了 Table API 和 SQL，我们就可以使用熟悉的 SQL 来编写查询语句进行流处理了。不 过，这种方式还是将 SQL 语句嵌入到 Java/Scala 代码中进行的；另外，写完的代码
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2023-10-03 20:55:11
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# 使用 Flink SQL 客户端查询 MySQL 的完整指南
Apache Flink 是一个框架和分布式系统，用于处理数据流和批数据，具有强大的实时数据处理能力。本篇文章将指导你如何使用 Flink SQL 客户端查询 MySQL 数据库。我们将通过一个清晰的流程说明和代码示例，帮助你快速入门。
## 流程概览
在开始之前，让我们先了解一下实现该过程的基本步骤：
| 步骤 | 描述
一 .环境说明在前面几期的课程里面讲过了 Flink 开发环境的搭建和应用的部署以及运行，今天的课程主要是讲 Flink 的客户端操作。本次讲解以实际操作为主。这次课程是基于社区的 Flink 1.12.1 版本，操作系统是 Mac 系统，浏览器是 Google Chrome 浏览器。二 .概要Flink 提供了丰富的客户端操作来提交任务和与任务进行交互，包括 Flink 命令行，Scala Sh
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2023-06-19 16:33:48
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本文将基于 Kafka, MySQL, Elasticsearch, Kibana，使用 Flink SQL 构建一个电商用户行为的实时分析应用。
最终效果图片环境准备创建一个目录,并切换到改目录[root@bigdata1 ~]# mkdir -p /opt/module/flink-sql/
[root@bigdata1 ~]# cd /opt/mo
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2024-05-06 13:31:44
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AI 前线导读：\本篇文章主要介绍 Flink的关系型 API，整个文章主要分为下面几个部分来介绍：\一、 什么是 Flink 关系型 API \二、 Flink 关系型 API 的各版本演进\三、 Flink 关系型 API 执行原理\四、 F
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2024-05-22 11:01:42
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4、Flink SQl 客户端1、启动一个flink的 集群可以使用flink独立集群也可以使用yarn-session.sh# 启动一个flinkyarn-sesion集群
yarn-sesion.sh -d2、启动sql-clientsql-client.sh3、测试命令行-- 创建source表
CREATE TABLE datagen (
id STRING,
name STRING,
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2024-05-03 15:01:17
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目录1.写在前面2.流处理和关系代数（表，及 SQL）的区别3.动态表（Dynamic Tables）4.流式持续查询的过程 4.1 将流转换成动态表（Dynamic Tables）4.2 持续查询（Continuous Query）4.3 将动态表转换成流1.写在前面 Table API 和 SQL，本质上还是基
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2023-10-20 15:41:19
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Flink SQL 是 Flink 实时计算为简化计算模型，降低用户使用实时计算门槛而设计的一套符合标准 SQL 语义的开发语言。 自 2015 年开始，阿里巴巴开始调研开源流计算引擎，最终决定基于 Flink 打造新一代计算引擎，针对 Flink 存在的不足进行优化和改进，并且在 2019 年初将最终代码开源，也就是我们熟知的 Blink。Blink 在原来的 Flink 基础上最显著的一个贡献
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2023-07-14 17:07:23
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计算引擎
计算引擎目前主流的两个开源组件分别是 Spark 和 Flink。从两个引擎的处理模型来看，Spark 的批处理更为高效，Flink 则善于流处理，尽管两者都向着流批一体化的方向发展。当然，只要对弱项做优化还是可以跟另一方未做太多优化的强项比的，只是实现难度大些和效果上限可能略低。比如 Blink，阿里内部的 Flink，其 ML 模块经过优化，在大部分常用模型的计算效率都能高
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2024-03-20 21:14:16
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Flink的Table＆SQL API使使用SQL语言编写的查询成为可能，但是这些查询需要嵌入用Java或Scala编写的表程序中。 此外，在将这些程序提交给集群之前，需要将它们与构建工具打包在一起。 这或多或少地将Flink的使用限制为Java / Scala程序员。SQL客户端旨在提供一种简单的方法来编写，调试和提交表程序到Flink集群，而无需一行Java或Scala代码。 SQL Clie
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2024-04-29 12:44:15
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一、SQL Client Flink 的 Table & SQL API 可以处理 SQL 语言编写的查询语句，但是这些查询需要嵌入用 Java 或 Scala 编写的程序中。此外，这些程序在提交到集群前需要用构建工具打包。这或多或少限制了 Java/Scala 程序员对 Flink 的使用。SQL 客户端 的目的是提供一种简单的方式来编写、调试和提交表程序到 Flink 集群上
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2023-09-15 14:21:27
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# Flink on YARN 客户端详解
Apache Flink 是一个分布式大数据处理框架，广泛应用于流处理与批处理场景。而 YARN 是 Apache Hadoop 的资源管理平台，为应用程序提供资源管理与调度服务。将 Flink 与 YARN 结合使用，可以充分利用 Hadoop 生态系统的资源管理能力，提升工作效率。
## Flink on YARN 客户端架构
Flink on
2.Spark Streaming架构及特性分析2.1 基本架构基于是spark core的spark streaming架构。Spark Streaming是将流式计算分解成一系列短小的批处理作业。这里的批处理引擎是Spark，也就是把Spark Streaming的输入数据按照batch size（如1秒）分成一段一段的数据（Discretized Stream），每一段数据都转换成Spark
Flink运行架构Flink 是一个分布式系统，需要有效分配和管理计算资源才能执行流应用程序。它集成了所有常见的集群资源管理器，例如Hadoop YARN、Apache Mesos和Kubernetes，但也可以设置作为独立集群甚至库运行。客户端：Client 不是运行时和程序执行的一部分，而是用于准备数据流并将其发送给 JobManager。之后，客户端可以断开连接（分离模式），或保持
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2023-10-10 06:44:07
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目录Flink stream join基于窗口joinTumbling window join（滚动窗口join）Sliding Window Join（滑动窗口join）Session Window Join（会话窗口join）Interval JoinFlink sql query join流式joinRegular Joins（双流join）Interval Joins（区间join）Te
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2023-09-21 07:26:09
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什么是Apache Flink？ —运维篇Apache Flink是用于无界和有界的数据流上的有状态计算的框架。由于许多流应用程序的设计目的是在最少的停机时间内连续运行，因此流处理器必须提供出色的故障恢复能力，以及在运行时监控和维护应用程序的工具。Apache Flink将重点放在流处理的操作方面。在这里，我们将说明Flink的故障恢复机制，并介绍用来管理和监督正在运行的应用程序的功能。7 * 2
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2024-03-25 18:01:30
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Flink SQL是Flink框架中的一种查询语言，用于对数据流和批处理作业执行SQL查询和转换操作。它提供了一种声明性的方式来处理数据，使得开发人员能够使用熟悉的SQL语法来操作流式和批处理数据。
原创
精选
2023-11-20 10:38:20
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Flink SQL 客户端运行在 YARN 中是一项非常重要的功能，能够帮助企业进行实时数据处理和分析。但是，由于配置和环境的多样性，常常会在实际应用中遇到一些问题。本文将详细介绍如何解决这些问题，包括背景定位、参数解析、调试步骤、性能调优、排错指南以及最佳实践。
## 背景定位
对于使用 Flink SQL 客户端在 YARN 上运行的企业来说，如果出现故障，那么会影响业务的及时性和决策能力
# 指导新手：如何在 YARN 上安装 Flink 客户端
Apache Flink 是一款强大的流处理框架，而其部署在 YARN 上是分布式计算非常流行的选择。对于刚入行的小白，理解如何安装和配置 Flink 客户端是很重要的。本文将为你详细讲解整个流程，并提供必要的代码和注释。
## 整体流程
首先，我们需要明确整个流程。以下是 Flink 在 YARN 上安装客户端的步骤：
| 步骤
