Flink实时数仓
总体架构用户行为采集平台与离线数仓一致：[Hive离线数仓]业务数据采集平台与离线数仓基本一致：[Hive离线数仓]不同点：1）使用Maxwell同步所有表，不需要过滤2）将所有表同步到一个Kafka Topic注意：若离线数仓想要使用同一套采集平台，需要在Flume时间戳拦截器中补充表名，从而导入到不同的HDFS目录中数据仓库ODS
在 Flink 提供的多层级 API 中，核心是 DataStream API，这是我们开发流处理应用的基本途径；底层则是所谓的处理函数（process function），可以访问事件的时间信息、注册定时器、自定义状态，进行有状态的流处理。DataStream API 和处理函数比较通用，有了这些 API，理论上我们就可以实现所有场景的需求了。不过在企业实际应用中，往往会面对大量类似
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2024-07-31 17:02:14
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Flink 通过支持标准 ANSI SQL的 Apache Calcite解析 SQL。1 DDL1.1 CREATE语句 CREATE语句适用于当前或指定的Catalog中注册表、视图或函数。注册后的表、视图和函数可以在SQL查询中适用。1.1.1 CREATE TABLECREATE TABLE [catalog
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2024-03-19 08:46:28
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1、什么是CEP？CEP即复杂事件处理（Complex Event Processing，CEP）。Flink CEP是在 Flink 中实现的复杂事件处理（CEP）库。CEP 允许在无休止的事件流中检测事件模式，让我们有机会掌握数据中重要的部分。一个或多个由简单事件构成的事件流通过一定的规则匹配，然后输出用户想得到的数据 —— 满足规则的复杂事件。CEP用于分析低延迟、频繁产生的不同来源的事件流
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2024-05-07 23:05:15
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8 Flink CEP 编程8.1 定义FlinkCEP(Complex event processing for Flink)是在Flink实现的复杂事件处理库。它可以让你在无界流中检测出特定的数据，有机会掌握数据中重要的那部分。CEP 是一种基于动态环境中事件流的分析技术，事件在这里通常是有意义的状态变化，通过分析事件间的关系，利用过滤、关联、聚合等技术，根据事件间的时序关系和聚合关系制定检测
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2024-05-13 19:43:31
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Flink CEP概念Flink CEP是其实一个Flink库，跟机器学习库是一样的。它是为了更快，更及时的发现一些我们所关心的事情，而不是需要等待几天或则几个月相当长的时间，才发现问题。比如我们的银行卡被人盗刷，如果没有CEP，那么我们即使丢了银行卡，可能也不知道，等我们发现银行卡丢失后，再去挂失等，发现银行卡里已经没钱了。有了CEP，则可以及时提醒，存在银行卡被盗刷的可能性。在应用系统中，总会
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2024-03-29 15:13:20
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1. 业务背景 由于运营及产品需要，我们针对之前的离线画像来进行抽取，并将其转换成实时画像来提供给业务方进行接口查询服务。 数据来源为MySQL，维度数据来源于离线hive计算结果，针对本期是针对单用户的查询，所以我们会将具体的用户及相应的查询条件来组合，之后进行hbase单点查询，得到该用户的标签信息，而标签的写入通过flink写入hbase，目前有两个设想，一是将查询条件组合在rowkey上，
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2024-03-18 09:23:21
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前言Table和SQL的关系：SQL是Table的继承封装（这点在Flink的概念有所体现），比如说：StreamTableEnvironment继承自TableEnvironment便可体现出来。故官文中Table的使用均可在SQL中体现出来，比如说自定义函数，Table API & SQL下的自定义函数中只给出了Table方式的TableEnvironment 创建自定义函数，我们可以
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2024-03-06 03:37:20
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问题导读1.Flink 1.11 有哪些新功能？ 2.如何使用 flink-cdc-connectors 捕获 MySQL 和 Postgres 的数据变更? 3.怎样利用 Flink SQL 做多流 join 后实时同步到 Elasticsearch 中？ 1 Flink 1.8 ~ 1.11 社区发展趋势回顾
自 2019 年初阿里巴巴宣布向 Flink 社区贡献 Blink 源码并
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2024-02-26 14:36:22
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## FlinkSQL关联MySQL维表实现流程
### 概述
在Flink中使用FlinkSQL对数据进行处理时，有时需要关联外部存储的维表数据。本文将介绍如何使用FlinkSQL实现关联MySQL维表的步骤和代码示例。
### 流程展示
下面是实现FlinkSQL关联MySQL维表的整体流程示意表格：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 创建Flink表执行环
原创
2023-07-20 17:21:32
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需求：消费Kafka数据，进行数据清洗及维表关联补齐字段，最后结果写入Kafka。import java.time.Durationimport com.sm.function.udf._import com.sm.common.conf.PropManagerimport com.sm.constants.Constantsimport com.sm.utils.FlinkUtilsimport org.apache.flink.api.common.restartstrategy..
原创
2021-08-31 13:47:58
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## FlinkSQL 与 HBase 的维度表更新
在实时数据处理中，维度表的更新是一个非常常见的需求，特别是在使用 FlinkSQL 进行流处理时。本文将介绍如何在 FlinkSQL 中更新 HBase 中的维度表，并给出代码示例。
### 什么是维度表？
维度表是数据仓库中的一种用于描述业务事实的表，通常包含与业务相关的各种维度信息，比如时间、地点、产品等。在实时数据处理中，维度表常用
原创
2024-06-09 05:48:25
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关于sink下图来自Flink官方，红框中就是sink，可见实时数据从Source处开始，在Transformation阶段完成业务逻辑后在sink结束，因此sink可以用来处理计算结果，例如控制台输出或者保存数据库：关于《Flink的sink实战》系列文章本文是《Flink的sink实战》的第一篇，旨在初步了解sink，通过对基本API和addSink方法的分析研究，为后续的编码实战打好基础；从
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2024-05-24 22:19:09
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一、需求背景分析flink sql在维表关联时，会有一个场景：当右表的数据量比较大且有些数据虽然符合join条件，但其实对于下游来说数据可能没用，这样就浪费了flink的计算资源，且拉低了数据处理能力。如果在join前就把维表的数据进一步过滤，然后再join，这样就会使减轻“无用数据”对flink内存的占用，提高计算能力，进而优化数据处理的能力。有两个思路可以解决这个问题， 一是将维表在join前
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2024-05-05 17:51:03
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在维表关联中定时全量加载是针对维表数据量较少并且业务对维表数据变化的敏感程度较低的情况下可采取的一种策略，对于这种方案使用有几点需要注意：全量加载有可能会比较耗时，所以必须是一个异步加载过程内存维表数据需要被流表数据关联读取、也需要被定时重新加载，这两个过程是不同线程执行，为了尽可能保证数据一致性，可使用原子引用变量包装内存维表数据对象，即AtomicReference查内存维表数据非异步io过程
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2024-03-15 13:44:27
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在实际生产中，我们经常会有这样的需求，需要以原始数据流作为基础，然后关联大量的外部表来补充一些属性。例如，我们在订单数据中，希望能得到订单收货人所在省的名称，一般来说订单中会记录一个省的 ID，那么需要根据 ID 去查询外部的维度表补充省名称属性。在 Flink 流式计算中，我们的一些维度属性一般存储在 MySQL/HBase/Redis 中，这些维表数据存在定时更新，需要我们根据业务进行关联。根
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2023-07-26 11:09:20
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# 使用 Flink SQL 维表 MySQL 存内存的实现指南
在大数据处理领域，Apache Flink 是一个非常强大的流处理框架。它提供了丰富的 SQL 支持，可以让我们轻松地处理和查询实时数据。在这篇文章中，我将带你一步步实现一个 Flink SQL 维表存于内存（使用 MySQL 作为维表）。
## 整体流程
为了能够更好地理解整个过程，下面是整个流程的步骤表：
| 步骤 |
原创
2024-10-22 06:19:15
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# 教你如何实现“flinksql kafka关联hbase维表”
## 一、整体流程
我们首先来看一下整体的流程，具体步骤如下：
```mermaid
journey
title 整体流程
section 步骤
开始 --> 获取Kafka数据 --> FlinkSQL处理 --> 关联HBase维表 --> 结束
```
## 二、详细步骤
### 1
原创
2024-05-21 05:32:26
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# Flink SQL 关联维表 Lookupable Hive
Apache Flink 是一个强大的流处理框架，支持实时数据处理和批处理。Flink SQL 允许用户使用 SQL 查询语言来分析数据流和批数据。在实际应用中，常常需要将事实表与维表进行关联操作，以获得更完整的上下文信息。 本文将探讨如何使用 Flink SQL 关联维表 Lookupable Hive，并提供代码示例。
##
当前我们的业务场景，是基于dataStream代码， 维表数据量很大， 实时性要求很高，所以采用预加载分区维表模式， kafka广播流实时更新配置。主题：调研预加载分区维表模式业务特点： 维表配置数据量很大， 实时性要求很高当前业务场景介绍：当前Flink基于dataStream代码编写， 每个并行度process的open方法加载全量配置数据保存当前瓶颈点：无法应对超大维表。生产环境维表的配置数
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2023-11-16 14:39:24
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