逻辑图概念Logical Graph（逻辑图）/ JobGraph：Logical Graph 是一种有向图，其顶点是 Operator，边定义 Operator 的输入 / 输出关系，并对应于数据流或数据集。通过 Flink Application 提交作业来创建 Logical Graph。Function：Function 是由用户实现的、封装了 Flink 程序的应用程序逻辑；大多数 Fu
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2024-09-26 19:06:00
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文章目录引言Time概述WindowTimeWindow滚动窗口 | Tumbling Windows滑动窗口 | Sliding Windows会话窗口 | Session WindowsCountWindow实例CountWindow && TimeWindowWindowReduceWindowApply 引言 Flink有四大基石：CheckpointStateTimeW
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2024-03-18 10:14:28
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一、Flink 自带的 windowFlink DataStream API 提供了 Time 和 Count 的 window，同时增加了基于 Session 的 window。同时，由于某些特殊的需要，DataStream API 也提供了定制化的 window 操作，供用户自定义 window。下面，主要介绍 Time-Based window 以及 Count-Based window，以
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2024-03-30 07:54:52
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Window & Time简介WindowFlink是一个天然支持无限流数据处理的分布式计算框架， 在 Flink 中 Window 可以将无限流切分成有限流，是处理有限流的核心组件，现在 Flink 中 Window 可以是时间驱动的（Time Window），也可以是数据驱动的（Count Window）。 无限数据集是指一种不断增长的本质上无限的数据集，而window是一种切割无限数
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2024-04-18 09:42:30
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Flink的window和Time1、window对于流式处理，如果我们需要求取总和，平均值，或者最大值，最小值等，是做不到的，因为数据一直在源源不断的产生，即数据是没有边界的，所以没法求最大值，最小值，平均值等，所以为了一些数值统计的功能，我们必须指定时间段，对某一段时间的数据求取一些数据值是可以做到的。或者对某一些数据求取数据值也是可以做到的。所以，流上的聚合需要由 window 来划定范围，
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2024-04-11 22:51:14
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一、概述 Flink 的AggregateFunction是一个基于中间计算结果状态进行增量计算的函数。由于是迭代计算方式，所以，在窗口处理过程中，不用缓存整个窗口的数据，所以效率执行比较高。二、AggregateFunction接口类 AggregateFunction 比 ReduceFunction 更加的通用
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2024-03-06 03:27:02
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Flink核心编程1、Environment Flink Job在提交执行计算时，需要首先建立和Flink框架之间的联系，也就指的是当前的flink运行环境，只有获取了环境信息，才能将task调度到不同的taskManager执行。而这个环境对象的获取方式相对比较简单。批处理环境ExecutionEnvironment benv = ExecutionEnvironment.getExecutio
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2024-03-23 12:49:41
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文字讲解如果去测试代码运行的时长，你会选择哪个时间函数？ 一般第一时间想到的函数是 Date.now 或 Date.getTime。1、先讲结论在 Node.js 程序中，优先选 process.hrtime，其次选 performance.now，最后才会是 Date.now之所以这么选，是基于 精度 和 时钟同步 两方面考虑的。2、知识讲解首先看一下 Date.now 的缺点返回的时间精度为
文章目录 所谓“分流”，就是将一条数据流拆分成完全独立的两条、甚至多条流。也就是基于一个DataStream，得到完全平等的多个子 DataStream使用侧输出流在 Flink 1.13 版本中，已经弃用了.split()方法，取而代之的是直接用处理函数（process function）的侧输出流（side output）。处理函数本身可以认为是一个转换算子，它的输出类型是单一的，处理之后得
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2023-08-22 09:45:14
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# Flink Python示例
## 简介
Apache Flink是一个流处理框架，可以用于实时数据流处理和批处理。它提供了高性能、高可靠性和容错性的特性，被广泛应用于大数据分析和处理领域。在Flink中，我们可以使用Python作为编程语言来编写Flink程序，使得开发者可以更加方便地实现各种数据处理任务。
## Flink Python示例
下面我们来看一个简单的Flink Pytho
原创
2024-03-12 03:38:49
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pom完整pom<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache
原创
2022-01-19 15:10:37
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目录一、简单示例与程序模板1、一个简单示例2、程序架构二、聚合查询1、分组聚合2、窗口聚合3、开窗（Over）聚合三、TopN1、普通TopN2、窗口TopN 四、自定义函数（UDF）1. 整体调用流程（1）注册函数（2）使用 Table API 调用函数（3）在 SQL 中调用函数2. 标量函数（Scalar Functions）3. 表函数（Table Functions）4. 聚合
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2024-04-01 19:28:57
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pom完整pom<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache
原创
2021-07-04 18:36:50
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Flink `会话窗口`（Session Window）是一种基于会话活动来`划分窗口`的机制。与`固定`时间窗口（Tumbling Window）和`滑动`窗来时`开始`一个`新的窗口`。
原创
2024-07-02 13:46:52
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flink为了保证线上作业的可用性，提供了ha机制，如果发现线上作业失败，则通过ha中存储的信息来实现作业的重新拉起。我们在flink的线上环境使用了zk为flink的ha提供服务，但在初期，由于资源紧张，只是对zk进行了standalone的部署，但是在后期的使用中，发现单节点的集群很难提供很高的可用性，所以就尝试将目前的standalone的zk服务扩展为cluster的zk服务，这其中，也踩
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2023-05-25 11:43:02
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文章目录集成Flink环境准备sql-client方式启动sql-client插入数据查询数据更新数据流式插入code 方式环境准备代码类型映射核心参数设置去重参数并发参数压缩参数文件大小Hadoop参数内存优化读取方式流读（Streaming Query）增量读取（Incremental Query）限流写入方式CDC 数据同步离线批量导入全量接增量写入模式Changelog 模式Append
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2024-03-27 08:05:26
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本文主要分享字节跳动在使用 Flink State 上的实践经验，内容包括 Flink State 相关实践以及部分字节内部在引擎上的优化，希望可以给 Flink 用户的开发及调优提供一些借鉴意义。作者｜字节跳动流式计算团队前言Flink 作业需要借助 State 来完成聚合、Join 等有状态的计算任务，而 State 也一直都是作业调优的一个重点。目前 State 和 Checkpoint 已
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2024-05-27 12:35:53
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# Flink读取MySQL示例
## 介绍
Apache Flink是一个流处理和批处理框架，能够处理大规模的数据，并提供稳定性和容错性。与传统的批处理框架相比，Flink能够实时处理数据，而不需要等待所有数据都到达。
在实际的数据处理过程中，我们经常需要从各种数据源（如MySQL、Hadoop等）中读取数据并进行处理。本文将以读取MySQL数据为例，介绍如何使用Flink实现。
##
原创
2024-02-03 11:45:47
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# Flink写HBase示例教程
## 1. 流程概述
在这篇文章中，我将向你展示如何使用Flink来将数据写入HBase。整个流程包括以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 创建Flink流式作业 |
| 步骤二 | 准备HBase表结构 |
| 步骤三 | 编写Flink代码写入HBase |
| 步骤四 | 运行Flink作业 |
接
原创
2023-07-20 17:20:25
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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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