内存1.taskmanager.memory.jvm-overhead.fraction 0.1 JVM开销线程堆栈、IO、编译、缓存等 进程总大小*当前
taskmanager.memory.jvm-overhead.min 192m
taskmanager.memory.jvm-overhead.max 1g
2.
taskma
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2024-06-14 20:57:47
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3.1 模块创建和数据准备在UserBehaviorAnalysis下新建一个 maven module作为子项目，命名为NetworkTrafficAnalysis。在这个子模块中，我们同样并没有引入更多的依赖，所以也不需要改动pom文件。在src/main/目录下，将默认源文件目录java改名为scala。将apache服务器的日志文件apache.log复制到资源文件目录src/main/r
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2023-11-16 17:49:12
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1、Window1.1 Window 概述 streaming 流式计算是一种被设计用于处理无限数据集的数据处理引擎，而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 是一种切割无限数据为有限块进行处理的手段。Window 是无限数据流处理的核心，Window 将一个无限的 stream 拆分成有限大小的”buckets”桶，我们可以在这些桶上做计算操作。1.2 Win
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2024-05-14 16:12:39
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目录一、每小时输出一次窗口时间内的pv数二、自定义布隆过滤器统计累计时间内的uv数三、从每天0点开始，每一小时输出累计的pv、uv数一、每小时输出一次窗口时间内的pv数先定义两个pojo类，UserBehavior为输入类，PageViewCount为输出类。@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
@ToString
public class Us
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2023-07-26 13:40:51
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一、介绍Flink分层组件栈API支持对Streaming数据类应用，提供DataStream API对批处理类应用，提供DataSet API（支持Java/Scala）Libraries支持支持机器学习（FlinkML）支持图分析（Gelly）支持关系数据处理（Table）支持复杂事件处理（CEP）整合支持支持Flink on YARN支持HDFS支持来自Kafka的输入数据支持Apache
Apache Flink
概述
Flink是构建在数据流之上的有状态计算的流计算框架，通常被人们理理解为是 第三代 大数据分析方案。
第一代 - Hadoop的MapReduce计算（静态）、Storm流计算（2014.9） ；两套独立计算引擎，使用难度大
第二代 - Spark RDD 静态批处理理(2014.2)、DSt
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2024-04-05 00:04:04
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1、案例背景介绍互联网电商往往需要对订单商品销量实时统计，用于实时大屏展示，库存销量监控等等。本文主要介绍如何通过flink sql的方式进行商品实时销量的统计。业务流程介绍：1.使用otter采集业务库binlog数据输出到kafka2.flink读取kafka数据进行商品销量统计3.统计结果输出到mysql4.下游业务系统直接读取mysql数据业务需求介绍：根据订单创建时间统计商品
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2023-11-30 20:45:46
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项目需求统计最近1小时的热门商品，每5分钟更新一次思路首先看到跟时间相关的需求，肯定需要使用于Window相关的算子，另外需要统计的主体是商品，所以需要针对商品的标识（也就是itemId做keyBy），然后窗口内聚合，再使用process进行排序处理。代码热门商品统计数据源结构userIditemIdcategoryIdbehaviortimestamp54346217151464116pv151
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2024-07-31 17:59:49
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研究室用，暂且补充一篇加深理解一，批处理运算和流处理运算之前在简单介绍中已经对大数据概念有简短介绍，而要入门理解大数据框架Flink是什么，首先要了解批处理运算和流处理运算的关联和区别。在应用中我们会接收到各种各样不同的数据，以接收数据的类型可以分为有限数据集(bounded)和无限数据集(unbounded)，而处理这些数据的方式在这里可以分为两种，就是批处理运算和流处理运算。- 流式传输(St
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2024-04-01 01:11:42
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数据 链接：https://pan.baidu.com/s/1InfWoNYUeV1KYyvFS1aXuA 提取码：z3p4 统计流量的重要指标是网站的独立访客数（Unique Visitor，UV）。UV指的是一段时间（比如一小时）内访问网站的总人数，1 天内同一访客的多次访问只记录为一个访客。通过 IP 和 cookie 一般是判断 UV 值的两种方式。当客户端第一次访问某个网站服务器的时候，
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2023-10-20 19:01:13
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文章目录窗口计算概述整体的程序结构窗口的切分Tumbling Windows：滚动窗口Sliding Windows：滑动窗口Session Windows：会话窗口Global Window：全局窗口窗口代码-窗口分配器TumblingWindowsAssignerSlidingWindowsAssignerSessionWindowsAssignerGlobalWindowAssigner窗
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2024-04-09 14:59:58
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在电商网站中，PV（页面浏览量）和 UV（独立访客数）是非常重要的两个流量指标。一般来说，PV 统计的是所有的点击量；而对用户 id 进行去重之后，得到的就是 UV。所以有时我们会用 PV/UV 这个比值，来表示“人均重复访问量”，也就是平均每个用户会访问多少次页面，这在一定程度上代表了用户的粘度。代码实现如下：Gitee中完整代码public class WindowAggregateTest_
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2023-09-20 17:40:01
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Flink 实时统计历史 pv、uv
Flink 实时统计 pv、uv 的博客，我已经写了三篇，最近这段时间又做了个尝试，用 sql 来计算全量数据的 pv、uv。Stream Api 写实时、离线的 pv、uv ，除了要写代码没什么其他的障碍SQL api 来写就有很多障碍，比如窗口没有 trigger，不能操作 状态，udf 不如 process 算子好用等问题预设两个场景的问题：
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2023-07-06 16:01:45
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导语 | 最近梳理了一下如何用 Flink 来实现实时的 UV、PV 指标的统计，并和公司内微视部门的同事交流。然后针对该场景做了简化，并发现使用 Flink SQL 来 实现这些指标的统计会更加便捷。一 解决方案描述1.1 概述本方案结合本地自建 Kafka 集群、腾讯云流计算 Oceanus（Flink)、云数据库 Redis 对博客、购物等网站 UV、PV 指标进行实时可视化分析。分析指标包
本人最近在工作中遇到了一些指标需要用flink sql计算，其中就涉及到了维度表关联，开窗计算，提前输出等问题，现有网上内容(包括官网)，对此方面内容并不详细，容易让新手产生一定疑惑。故此以此文章来记录所遇到的问题以及解决方案，该文章会尽可能的详细记录所遇到的问题，希望可以帮助新入坑的朋友们顺利完成相关工作。之所以选择pv和uv两个指标，一方面是这两个指标相对来说足够简单，同时也包含一定的技术点，
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2024-03-27 10:19:34
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作者：吴云涛导语 | 最近梳理了一下如何用 Flink 来实现实时的 UV、PV 指标的统计，并和公司内微视部门的同事交流。然后针对该场景做了简化，并发现使用 Flink SQL 来 实现这些指标的统计会更加便捷。一、解决方案描述1.1 概述本方案结合本地自建 Kafka 集群、腾讯云流计算 Oceanus（Flink)、云数据库 Redis 对博客、购物等网站 UV、PV 指标进行实时可视化分析
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2024-05-07 19:05:53
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文章目录一、前言二、什么是Apache Flink2.1 Flink Application2.2 Flink Architecture2.3 Flink 重要特点2.3.1 事件驱动型(Event-driven)2.3.2 流与批的世界观2.3.3 分层API2.4 Flink 应用场景2.4.1 Flink 应用场景：Data Pipeline2.4.2 Flink 应用场景：Data An
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2024-01-25 10:32:29
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# Apache Flink Java TPS 统计
在大数据处理领域，Apache Flink因其高效、分布式的数据流处理能力而广受欢迎。本文将探讨如何使用Flink进行每秒事务数（TPS）的统计，以便有效监测和分析数据流的处理性能。
## 什么是TPS？
TPS（Transactions Per Second）通常用于衡量系统每秒能够处理的事务数量。在大数据处理场景中，监测TPS能够帮助
原创
2024-10-15 04:47:35
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在大数据处理领域，Java Flink因其高效且强大的流处理能力受到广泛关注。一个常见的应用场景是**词频统计**，通过实时处理海量文本数据来获取各个词出现的频率。本文将详细分析在该过程中遇到的问题及其解决方案。
### 问题背景
在开发基于Java Flink的词频统计应用时，我们观察到以下现象：
- **事件一**：应用在处理一些长文本时，统计结果明显低于预期；
- **事件二**：部分
实战案例介绍 本案例将实现一个“实时热门商品”的需求，我们可以将“实时热门商品”翻译成程序员更好理解的需求：每隔5分钟输出最近一小时内点击量最多的前 N 个商品。将这个需求进行分解我们大概要做这么几件事情：抽取出业务时间戳，告诉 Flink 框架基于业务时间做窗口过滤出点击行为数据按一小时的窗口大小，每5分钟统计一次，做滑动窗口聚合（Sliding Window）按每个窗口聚合，输出每个
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2023-10-24 10:16:06
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