目录Table API 和 Flink SQL1 Table API 和 Flink SQL 是什么2 基本程序结构3 创建 TableEnvironment4 表(Table)4.1 创建表 4.2 输出到文件 4.3 更新模式4.4 输出到 Kafka4.5 输出到 ES4.6 输出到 MySql5 将 Table
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2024-03-18 08:02:12
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序本文主要研究一下flink Table的Over Windows实例Table table = input
.window([OverWindow w].as("w")) // define over window with alias w
.select("a, b.sum over w, c.min over w"); // aggregate over the
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2024-06-06 11:00:04
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接上篇博客，本篇文章介绍一下tableAPI的基本使用8、table api1、Scan, Projection, and Filter（1）filter，isNotNull()，and，lowerCase()，as，count()，avg()，end，startpackage com.flink.sql.environment.tableAPI;
import org.apache.flink
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2024-05-03 16:36:56
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我们右键运行时相当于在本地启动了一个单机版本。生产中都是集群环境，并且是高可用的，生产上提交任务需要用到flink run 命令，指定必要的参数。本课时我们主要介绍 Flink 的入门程序以及 SQL 形式的实现。上一课时已经讲解了 Flink 的常用应用场景和架构模型设计，这一课时我们将会从一个最简单的 WordCount 案例作为切入点，并且同时使用 SQL 方式进行实现，为后面的实战课程打好
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2024-03-22 10:28:48
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问题场景Flink SQL 是一种使用 SQL 语义设计的开发语言，用它解决具体业务需求是一种全新体验，类似于从过程式编程到函数式编程的转变一样，需要一个不断学习和实践的过程。在看完了 Flink 官方文档中 SQL 部分 ，以及官方提供的 SQL Training 后，觉得自己装备了必杀技准备横扫需求了，这时先来一个简单的营销需求：实时计算今天用户加页面维度的浏览次数，即实时输出PV，下游根据某
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2023-06-20 14:08:36
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文章目录一、Over 聚合介绍二、案例2.1、行数聚合2.2、时间聚合2.3、在一个 SELECT 中有多个聚合窗口的聚合方式 一、Over 聚合介绍Over 聚合定义（支持 Batch\Streaming）：可以理解为是一种特殊的滑动窗口聚合函数。那这里我们拿 Over 聚合 与 窗口聚合 做一个对比，其之间的最大不同之处在于：窗口聚合：不在 group by 中的字段，不能直接在 selec
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2023-10-24 00:21:54
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前言Flink SQL的窗口操作在straming的实现上增添了不少东西。是用起来越来越方便。本篇主要内容：Watermark滚动窗口滑动窗口累积窗口函数窗口分组聚合GROUPING SETSClue幂集函数Over函数Watermark引入由于实时计算的输入数据是持续不断的，因此我们需要一个有效的进度指标，来帮助我们确定关闭时间窗口的正确时间点，保证关闭窗口后不会再有数据进入该窗口，
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2024-02-28 12:24:34
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目录Table API 与SQL 基本程序结构 表环境配置 创建表 表的查询 表的输出 读写Kafka 更新模式 输出到 ES 输出到 MySql 表和流的转换 Table转换成DataStream 将DataStream转换成
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2024-03-01 09:24:04
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大家好，我是勾叔，今天邀请《大数据技术与架构》作者王知无继续和大家分享Flink的架构模型。Flink 的分层模型 Flink 自身提供了不同级别的抽象来支持我们开发流式或者批量处理程序，上图描述了 Flink 支持的 4 种不同级别的抽象。对于我们开发者来说，大多数应用程序不需要上图中的最低级别的 Low-level 抽象，而是针对 Core API 编程， 比如 DataStrea
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2024-02-04 23:19:08
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文章目录一、Top-N1.1、No Ranking Output Optimization二、Window Top-N2.1、限制 一、Top-NTop-N 查询要求按列排序的最小或最大的 N 个值。最小值集和最大值集都被认为是 Top-N 查询。如果需要在某个条件上仅显示批处理/流表中最底部的N条记录或最顶部的 N 条记录，则 Top-N 查询非常有用。这个结果集可以用于进一步的分析。Flin
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2023-10-18 21:17:12
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一、Window(窗口) 聚合事件（比如计数、求和）在流上的工作方式与批处理不同。比如，对流中的所有元素进行计数是不可能的，因为通常流是无限的（无界的）。所以，流上的聚合需要由 window 来划定范围，比如 “计算过去的5分钟” ，或者 “最后100个元素的和” 。 window是一种可以把无限数据切割为有限数据块的手段。 窗口可以是 时间驱动的 【Time Window】（比如：每30秒
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2024-03-31 16:07:50
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目录1.写在前面2.窗口（Windows）2.1 分组窗口（Group Windows）2.1.1 滚动窗口2.1.2 滑动窗口2.1.3 会话窗口 2.2 Over Windows2.2.1 无界 Over Windows2.2.2 有界的 over window2.3 SQL 中窗口的定义2.3.1 Gr
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2023-11-14 07:52:45
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注意事项：一般都是用基于Flink的Hive Catalog，使用HMS存储表模型数据1、集成方式（1）下载jar包iceberg-flink-runtime-1.14-1.0.0jar
flink-sql-connector-hive-2.3.6_2.12-1.11.2.jar下载地址https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.
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2024-07-04 15:23:41
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文章目录概述:一. KeyedProcessFunction二. TimerService和定时器(Timers)三. 侧输出流（SideOutput）四. CoProcessFunction 概述:我们之前学习的转换算子是无法访问事件的时间戳信息和水位线信息的。而这在一些应用场景下，极为重要。例如MapFunction这样的map转换算子就无法访问时间戳或者当前事件的事件时间。基于此，Data
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2024-10-18 09:24:31
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与over函数结合的几
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2013-11-29 17:52:00
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Flink中Window的介绍和使用Flink中的窗口大致分为两类，分别是Keyed Windows和Non-Keyed Windows，接下来我们从其简单应用方面看看Window都包含哪些内容，基本的用法等。1. 窗口分类1. 按照使用场景分类Keyed Windows：跟在KeyedStream后使用stream
.keyBy(...) <-
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2024-04-08 14:33:54
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文章目录ReporterJMXGraphiteInfluxDBPrometheusPrometheusPushGatewayStatsDDatadogSlf4j Flink 允许向外部系统报告指标。有关 Flink 公制系统的更多信息，请访问 公制系统文档。 Reporter通过在 conf/flink-conf.yaml 中配置一个或多个报告器，可以向外部系统公开指标。这些报告器将在启动时在
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2024-03-16 10:40:35
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官网地址 窗口 | Apache FlinkWindows are at the heart of processing infinite streams. Windows split the stream into “buckets” of finite size, over which we can apply computations.简单来说就是窗口是用来分桶的一般流程：分配器
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2024-05-10 12:14:28
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Flink-2窗口定义窗口类型TriggersEvictorAllowedLatenessSideOutputDataStream 窗口定义窗口是Flink流计算的核心，Flink中提供了两大类窗口，有key的窗口和无key的窗口（只能调用XxxWindowAll方式创建）,重点介绍Keyed Windows。窗口函数调用过程：stream
.keyBy(...)
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2024-04-08 13:55:13
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2012-09-13 10:11:00
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