聊什么上一篇《Apache Flink 漫谈系列 - JOIN算子》我们对最常见的JOIN做了详尽的分析，本篇介绍一个特殊的JOIN，那就是JOIN LATERAL。JOIN LATERAL为什么特殊呢，直观说因为JOIN的右边不是一个实际的物理表，而是一个VIEW或者Table-valued Funciton。如下图所示：本篇会先介绍传统数据库对LATERAL JOIN的支持，然后介绍Apach
P3 哪些行业需要处理流数据P4 流处理发展演变（1）事务处理（OLTP） 事务处理，实时性好，但是不适用于高并发，数据量大的场景；（2）OLAP离线分析适用于数据量大，但是实时性差（3）OLAP 联机分析处理分布式处理的问题：数据乱序（4）Lambda架构 实现一个需求，需要维护两套系统；（5）flink实现流批一体flink的14个特点https://www.zhihu.com/people/
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2024-10-08 11:42:14
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目录1 引子1.1 数据库SQL中的JOIN1.2 离线场景下的JOIN2 实时场景下的JOIN2.1 方案思路3 Flink的双流JOIN3.1 内部运行机制3.2 JOIN实现机制4 基于Window Join的双流JOIN实现机制 4.1 join算子4.2 coGroup算子5 基于Interval Join的双流JOIN实现机制6 基于Connect的双流JOIN实
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2024-03-06 13:35:02
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Flink从入门到精通之-08多流转换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。本章我们就来讨论 Flink 中对多条流进行转换的操作。 简单划分的话，多流转换可以分为“分流”和“合流”两大类。目前分流的操作一般是通过侧输出流（si
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2024-03-28 10:51:24
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首先假如我们有两个Dataset，一个Dataset中的数据为用户信息，另一个Dataset中的数据是站点访问记录。case class PageVisit(url: String, ip: String, userId: Long)
case class User(id: Long, name: String, email: String, country: String)如果想通过这两个Dat
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2024-03-15 11:02:25
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我只想踏踏实实的学技术，用技术。那就从官网开始，翻阅着官网，一页一页翻译思考实验表达，让理念落地，让抽象更加具体。标题掌握Flink需要知道的:如何实现流数据的处理管道？Flink如何实现管理状态以及为什么？如何使用事件时间一致性计算准确的分析。如何在持续的数据流上构建事件驱动型应用。FLink是如何实现故障容错机制、如何实现 精准一次的语义完成有状态的流数据处理。这五个问题就是接下来文章的方向，
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2024-05-16 05:10:03
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多流转换 文章目录多流转换一、分流二、基本合流1. 联合（Union）2. 连接（Connect）2.1 基本连接流（ConnectedStreams）2.2 广播连接流（BroadcastConnectedStreams）三、基于时间的合流--双流联结（Join）1.窗口联结（Window Join）2. 间隔联结（Interval Join）3. 窗口同组联结（Window CoGroup）四
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2024-03-07 20:44:14
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无论在 OLAP 还是 OLTP 领域，Join 都是业务常会涉及到且优化规则比较复杂的 SQL 语句。对于离线计算而言，经过数据库领域多年的积累，Join 语义以及实现已经十分成熟，然而对于近年来刚兴起的 Streaming SQL 来说 Join 却处于刚起步的状态。其中最为关键的问题在于 Join 的实现依赖于缓存整个数据集，而 Streaming SQL Join 的对象却是无限的数据流，
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2024-07-24 13:12:16
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1、基本转换算子map、flatMap、filter通常被统一称为基本转换算子（简单转换算子） DataStream 里没有 reduce 和 sum 这类聚合操作的方法，因为 Flink 设计中，所有数据必须先分组才能做聚合操作。 先 keyBy 得到 KeyedStream，然后调用其 reduce、sum 等聚合操作方法。（先分组后聚合）常见的聚合操作算子主要有：keyBy滚动聚合算子 Ro
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2024-10-14 14:23:56
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文章目录多流转换分流基本合流操作联合（Union）连接（Connect）基于时间的合流——双流联结（Join）窗口联结（Window Join）间隔联结（Interval Join）窗口同组联结（Window CoGroup） 多流转换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
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2023-11-09 05:58:00
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Flink 基于DataStream 实现三流JoinFlink版本1.7.0 官方提示，Table API &SQL模块还在积极开发当中，不是所有功能都可以支持实现。 本打算引流进入生成Flink Table 然后写个Flink sql 就完事了，但是我在Flink1.7版本的文档中没找到处理Table对象的时候指定事件时间这个功能，所以改用DataStream完成处理。本次需求处理的是
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2024-01-19 22:54:02
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flink 多流join 触发时机详解 flink多流join代码很简单,但是对于初学者可能会遇到window窗口计算不能触发的"假象",这往往是由于对flink window eventtime processtime理解不到位引起的,以下示例将详述join在不同时间下的触发过程.
join+window+processtime代码import java.tex
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2024-03-19 09:07:28
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本章介绍Flink的DataStream API的基础知识。我们将展示一个标准的Flink流式应用程序的结构和组件，还会讨论Flink的类型系统及其支持的数据类型，并给出数据转换和分区转换。我们将在下一章将讨论窗口操作符【windows operator】、基于时间的转换【time-based transformations】、有状态操作符【stateful operators】和连接器【conn
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2024-05-15 18:04:12
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Window Join窗口join将共享相同key并位于同一窗口中的两个流的元素连接在一起。可以试用WindowAssigner定义这些窗口，并根据两个流的元素对其进行评估。然后将双方的元素传递到用户定义的JoinFunction或FlatJoinFunction，在此用户可以发出满足连接条件的结果。代码如下streamA.join(streamB)
.where(<KeySelector
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2023-08-31 06:45:29
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在现代实时数据处理场景中，Apache Flink已成为一种流行的解决方案。尤其是在进行“实时流join”操作时，Flink提供了高效的功能来处理流数据。本文复盘记录了在使用Python与Apache Flink进行实时流join时的关键步骤与技术细节，旨在帮助研究者与开发者更好地理解这一过程。
## 协议背景
在数据处理领域，实时流处理的重要性日益凸显。通过实时流join，我们能够将多个数据
这里写目录标题多流转换分流基本合流操作联合（Union）连接（Connect）广播连接流基于时间的合流——双流联结窗口联结（Window Join）间隔联结（Interval Join）窗口同组联结（Window coGroup） 多流转换分流就是基于侧输出流// 定义侧输出流标签
OutputTag<String> outputTag = new OutputTag<Stri
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2024-04-24 21:32:31
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目录1. 双流Join介绍2. Window Join2.1. Tumbling Window Join2.2. Sliding Window Join2.3. Session Window Join3. Interval Join4. 案例一5. 案例二1. 双流Join介绍介绍文章网址：Apache Flink 1.12 Documentation: J
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2024-06-13 22:37:06
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批处理经常要解决的问题是将两个数据源做关联Join操作。比如，很多手机APP都有一个用户数据源User，同时APP会记录用户的行为，我们称之为Behavior，两个表按照userId来进行Join。在流处理场景下，Flink也支持了Join，只不过Flink是在一个时间窗口上来进行两个表的Join。目前，Flink支持了两种Join：Window Join（窗口连接）和Interval Join（
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2023-10-21 11:20:38
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1 无状态和有状态计算 在讲flink state之前，必须先清楚flink无状态计算和有状态计算区别。1.1 无状态计算 观察每个独立的事件，并且会在最后一个时间出结果。比如一些报警和监控，一直观察每个事件，当触发警报的事件来临就会触发警告。1.2 有状态计算 &nb
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2024-02-10 01:04:11
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最近在做项目的时候，涉及到这样的一个场景，就是要把一个比较小并且不会经常改动的表作为维表，和实时流进行匹配。这张表是MySQL中的一个表，我的第一反应就是读取这张表进行广播。 文章目录不优雅的广播流使用使用广播流造成的写入检查点失败优雅使用广播流 不优雅的广播流使用简要代码如下：val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
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2024-04-03 19:25:16
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