FlinkWatermaker 时间的分类 在Flink的流式处理中,会涉及到时间的不同概念,如下图所示: 事件时间EventTime: 事件真真正正发生产生的时间 摄入时间IngestionTime: 事件到达Flink的时间 处理时间ProcessingTime: 事件真正被处理/计算的时间 ...
转载 2021-09-14 16:49:00
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目录​​1 Time分类​​​​2 EventTime的重要性​​​​2.1 示例1​​​​2.2 示例2​​​​2.3 示例3​​​​2.4 示例4​​​​2.5 总结​​​​3 Watermaker水印机制/水位线机制​​​​3.1 什么是Watermaker?​​​​3.2 如何计算Watermaker?​​​​3.3 Watermaker有什么用?​​​​3.4 Watermaker如何触
原创 2021-09-10 22:53:32
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文章目录01 引言02 Time03 Watermaker水印机制/水位线机制3.1 Watermaker定义3.2 Watermaker的作用3.3 Watermaker如何触发窗口计算3.4 图解Watermaker04 案例演示4.1 Watermaker案例演示4.2 Watermaker案例演示05 文末01 引言在前面的博客,我们已经对Flink批流一体API的使用有了一定的了解了,有兴趣的同学可以参阅下:《Flink教程(01)- Flink知识图谱》《Flink教程(02)- Fl
原创 2022-04-20 15:05:59
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处理时间是指执行相应操作的机器或乱序时间。
原创 精选 2023-07-15 09:29:10
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Flink 系列文章 Flink(一)1.12.7或1.13.5详细介绍及本地安装部署、验证 Flink(二)1.13.5二种部署方式(Standalone、Standalone HA )、四种提交任务方式(前两种及session和per-job)验证详细步骤 Flink(三)flink重要概念(api分层、角色、执行流程、执行图和编程模型)及dataset、datastream详细示例入门和提交
原创 精选 2023-07-14 09:31:30
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Flink ProcessFunction介绍及KeyedProcessFunction实例1. ProcessFunction简介2. KeyedProcessFunction简单使用2.1. [Java版本](https://github.com/fanjianhai/flink_project_maven_repository.git)2.2. [Scala版本](https://gith
转载 2024-01-31 00:57:56
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1:搭建Flintk所需的组件:这些组件是:JobManager、ResourceManager、TaskManager和Dispatcher。 (JVM)JobManager:作为主进程(masterprocess) , JobManager控制着单个应用程序的执行。换句话说,每个应用都由一个不同的JobManager掌控。(JobManager还要负责所有需要集中协调的操作,如创建检查点,建立
一、背景说明在Flink中可以使用Window join或者Interval Join实现双流join,不过使用join只能实现内连接,如果要实现左右连接或者外连接,则可以通过connect算子来实现。现有订单数据及支付数据如下方说明,基于数据时间实现订单及支付数据的关联,超时或者缺失则由侧输出流输出//OrderLog.csv 订单数据,首列为订单id,付款成功则类型为pay(第二列),且生成支
转载 2023-11-19 07:28:12
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一、yarnyarn框架yarn工作机制yarn生产环境核参数配置二、Flink部署模式flink主要有三种部署模式:会话模式(Session Mode)单作业模式(Per-Job Mode)应用模式(Application Mode)会话模式(Session Mode)首先需要启动一个集群,建立并保持一个会话,在这个会话中通过客户端提交作业。优势:只需要一个集群,所有作业提交之后都进集群处理,集
原创 2023-02-28 19:38:58
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Flink的下载地址Flink的部署StandAlone模式Flink on yarn模式Session-ClusterPer-Job-Cluster部署注意点在Flink 的下载界面我们可以看到大致有两种Flink的下载版本,俩者的区别就是一种是有hadoop支持的版本,如果需要和Hadoop来进行交互的化,就需要下载此版本上述只是针对于较低版本的Flink我们可以看到..
原创 2022-03-23 10:21:20
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flink:local模式下flink执行环境MiniCluster的启动分析 LocalExecutor执行job时通过构建一个MiniCluster来完成job的执行,MiniCluster的启动可以简洁的归纳为三个步骤 a、设置conf参数 b、构建MiniCluster对象 c、启动并完成个组件的初始化 d、提交job 下面具体来看:1、Loca
转载 2024-03-21 22:22:14
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大数据跟我学系列文章006-轻松通关 Flink——06.Flink 进阶篇 模块二:进阶篇 第07讲:Flink 常见核心概念分析 第08讲:Flink 窗口、时间和水印 第09讲:Flink 状态与容错 第10讲:Flink Side OutPut 分流 第11讲:Flink CEP 复杂事件处理 第12讲:Flink 常用的 Source 和 Connector 模块三:生产实践篇 第1
转载 2024-02-23 15:43:52
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这篇文档简要的描述了Flink怎么样调度作业和Flink在JobManager中如何表述和跟踪作业。Scheduling 调度Flink中的执行资源是通过任务执行槽来确定的。每个TaskManager有一个或者多个任务执行槽,每个可以运行一个并行任务的流水线。每个流水线包含多个连续的任务,像N次的MapFunction的并行实例跟一个ReduceFunction的n次并行实例。注意Fl
转载 2024-07-17 16:46:34
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“Lookup”的汉语意思是“查找”,在Excel中与“Lookup”相关的函数有三个:VLOOKUP、HLOOKUO和LOOKUP。下面介绍VLOOKUP函数的用法。一、功能 在表格的首列查找指定的数据,并返回指定的数据所在行中的指定列处的数据。二、语法 标准格式: VLOOKUP(lookup_value,table_array,col_index_num , r
转载 2024-05-07 23:57:54
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一、Transformations 分类Flink 的 Transformations 操作主要用于将一个和多个 DataStream 按需转换成新的 DataStream。它主要分为以下三类:DataStream Transformations:进行数据流相关转换操作;Physical partitioning:物理分区。Flink 提供的底层 API ,允许用户定义数据的分区规则;Task c
转载 2024-04-08 13:10:23
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一、Flink 简介 Flink是一个分布式的流处理框架,它能够对有界和无界的数据流进行高效的处理。Flink的核心是流处理,当然它也支持批处理,Flink将批处理看成为流处理的一种特殊情况,即数据流也是有明确界限的。这和Spark Streaming是思想是相反的,Spark Streaming的核心是批处理,它将流处理看成批处理的一种特殊情况,即把数据流进行极小粒度的拆分,拆分为多个微批处理。
转载 2024-02-22 14:28:50
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1.什么是flink?Apache Flink十一个能够提供毫秒级延迟,同时有保证了数据处理的低延迟、高吞吐和结果的正确性的框架和分布式处理引擎,用于对无界流和有界流进行状态计算2.Flink 的重要特点?事件驱动型基于流的世界观 在Flink的世界观中,一切都是由流组成的,离线数据是有界限的流,实时数据是一个没有界限的流,这就是所谓的有界流和无界流。分层API 越顶层越抽象,表达含义越简明,使用
转载 2024-02-23 16:08:13
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文章目录1、Flink 简介1.1 Flink 的引入测试环境:1.2 什么是Flink1.3 Flink 流处理特性1.4 Flink 基石1.5 批处理与流处理2、Flink 架构体系2.1 Flink 中的重要角⾊JobManager 处理器:TaskManager 处理器:2.2 无界数据流与有界数据流无界数据流:有界数据流:2.3 Flink 数据流编程模型2.4 Libraries
转载 2024-05-20 13:25:10
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一、Table API&SQL的算子操作 1.1、初始化查询下面的示例显示如何在已注册和内联的表上指定SQL查询。val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment val tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env) // read a DataSt
转载 2024-05-22 10:46:41
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本文是《Flink处理函数实战》系列的第三篇,内容是学习以下两个窗口相关的处理函数:ProcessAllWindowFunction:处理每个窗口内的所有元素;ProcessWindowFunction:处理指定key的每个窗口内的所有元素;前文链接《深入了解ProcessFunction的状态操作(Flink-1.10)》《Flink处理函数实战之一:ProcessFunction类》《Flin
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