一 ：POM导入 这里搭建flink1.12.0-scala2-12版本的时候出现不少问题 这个也一直更新 1）首先是导入pom 文件后jar 包 引入问题识别不了 按照官网上的 步骤来做 解决： 重新导入pom文件 但是首先我这里是由导入的顺序的 如果 streaming pom文件如果 最后导入 会出现 发现不了 StreamExecutionEnvironment 这个类但是没有任务报错 j
第一篇Flink的简单记录比起SparkStreaming优势1 自定义三种时间的处理
例如自定义设定字段值为数据时间，而不是根据机器默认时间
2 State 支持更复杂的逻辑
3 window窗口
4 流对比微批
watermark避免网络等原因导致乱序数据带来的计算不正确/CEP API等算子状态 Operatior State 和 键控状态 Keyed StateState 托管状态。
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2024-04-10 20:57:20
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文章目录1.介绍1.1 简介1.2 案例2.带状态的编程2.1 官网解释2.2 为什么要引入状态？ State => checkpoint3.状态的分类3.1 官网解释3.2 两种基本类型的State 1.介绍1.1 简介Stateful Computations over Data Streams，Flink是一种有状态的流式处理引擎！！！ spark中upDateStateByKey/
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2024-04-09 10:41:19
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文章目录1. 基本方式2. 其他状态3. 值状态4.列表状态5.映射状态6.聚合状态7.状态生存时间（TTL） 1. 基本方式自定义flatmap类，在open方法中获取状态。flatMap方法中更新状态。public static class MyFlatMap extends RichFlatMapFunction<Events,String >{
ValueSt
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2024-03-23 12:37:24
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文章目录（一）MapState使用步骤（二）MapState验证（三）完整DEMO （一）MapState使用步骤映射状态（MapState<K, V>），将状态表示为一组Key-Value键值对对；（get()，put()，类似HashMap）MapState.get(UK key)MapState.put(UK key, UV value)MapState.contains(UK
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2024-02-14 12:40:32
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Flink结合lambda表达式数字字符串 转 数字：1个字符串 => 1个数字 (map)streamSource.map(Integer::valueOf)StreamExecutionEnvironment environment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
DataStreamSou
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2024-10-17 11:35:32
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目录表概念表标识表和视图临时表和永久表表定义创建 table 表对象创建 sql 表视图catalog什么是 catalog如何理解 hive catalog 表概念表标识表标识由3部分组成：catalog name （常用于标识不同的“源”， 比如 hive catalog， inner catalog 等）database name（通常语义中的“库”）table name（通常语义中的“表
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2024-04-15 23:32:42
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Flink中ForwardedFields这一概念为转发字段，所谓转发字段，字面理解就是某个字段不经过处理直接存储到另一位置，事实大致也是如此。ForwardedFields可以分为两类，一类是以map算子为代表的转发字段，另一类是join算子的转发字段，这两类算子的主要区别就是输入的DataSet个数。1.单输入算子转发字段filter、map、flatMap等算子的转发字段是通过withFor
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2024-10-18 08:05:34
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维表是数仓中的一个概念，维表中的维度属性是观察数据的角度，在建设离线数仓的时候，通常是将维表与事实表进行关联构建星型模型。在实时数仓中，同样也有维表与事实表的概念，其中事实表通常存储在kafka中，维表通常存储在外部设备中(比如MySQL，HBase)。对于每条流式数据，可以关联一个外部维表数据源，为实时计算提供数据关联查询。维表可能是会不断变化的，在维表JOIN时，需指明这条记录关联维表快照的时
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2023-09-04 10:49:37
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目录state容错语义at most onceat least onceexactly-once容错续跑算子容错续跑task异常作业逻辑不变CP/SP策略bugfix升级续跑SP策略source容错续跑sink 容错续跑 stateflink 支持有状态的流，存储历史的状态信息。 状态状态分类 keystate keyBy/groupBy/PartitonBy 后，每个key都有属于自己的一个s
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2024-03-26 17:17:43
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文章目录背景LookupableTableSource实例讲解源码解析JdbcTableSourceJdbcLookupFunction 背景在流式计算中，维表是一个很常见的概念，一般用于sql的join中，对流式数据进行数据补全，比如我们的source stream是来自日志的订单数据，但是日志中我们只是记录了订单商品的id，并没有其他的信息，但是我们把数据存入数仓进行数据分析的时候，却需要商
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2023-09-25 13:33:44
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流计算中一个常见的需求就是为数据流补齐字段。因为数据采集端采集到的数据往往比较有限，在做数据分析之前，就要先将所需的维度信息补全。比如采集到的交易日志中只记录了商品 id，但是在做业务时需要根据店铺维度或者行业纬度进行聚合，这就需要先将交易日志与商品维表进行关联，补全所需的维度信息。这里所说的维表与数据
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2024-01-26 09:33:52
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维表是数仓中的一个概念，维表中的维度属性是观察数据的角度，在建设离线数仓的时候，通常是将维表与事实表进行关联构建星型模型。在实时数仓中，同样也有维表与事实表的概念，其中事实表通常存储在kafka中，维表通常存储在外部设备中(比如MySQL，HBase)。对于每条流式数据，可以关联一个外部维表数据源，为实时计算提供数据关联查询。维表可能是会不断变化的，在维表JOIN时，需指明这条记录关联维表快照的时
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2023-07-31 21:33:03
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1、ETL背景在我们实时数仓日常工作中，经常会有一些实时的需求，这些需求往往都是一些拉宽的需求。为了给实时数仓来进行OLAP对来进行Ad-hoc查询，但是我们工作中一些维度表的数据是会发生变化的，可能是缓慢变化维度。那么这个时候就需要进行flink连接其他数据源来进行查询。那么这个时候我们肯定可以想到就是来一条查一次，这个是肯定可以做到的。但是在大数据场景下，我们是不是会觉得有点慢呢？我们是否有更
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2023-07-11 16:58:08
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通过本文你能 get 到以下知识：Flink 常见的一些维表关联的案例常见的维表方案及每种方案适用场景，优缺点案例：broadcast 实现维表或配置的实时更新一、案例分析维表服务在 Flink 中是一个经常遇到的业务场景，例如：客户端上报的用户行为日志只包含了城市 Id，可是下游处理数据需要城市名字商品的交易日志中只有商品 Id，下游分析数据需要用到商品所属的类目物联网温度报警的场景中，处理的是
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2024-06-27 06:38:23
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作者：腾讯云流计算 Oceanus 团队流计算 Oceanus 简介流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器，是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标，加速企业实时化数字化的建设进程。本文将您详
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2023-07-27 19:50:59
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一、业务背景 实时统计每天考勤人数 使用MapState<Srting, Set> key：日期字符串 → yyyyMMdd value：当天考勤员工ID，利用Set自动去重的特性统计当前考勤人数 状态里只需要存储当天的数据，之前的数据可以清理掉。设置状态过期时间24小时，距离数据上一次修改超过24 ...
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2021-08-16 23:00:00
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1.状态的简单概述之前学习的流处理中的基于Socket的入门案例中其实就已经由Flink帮我们实现了对历史数据/历史状态/状态的记录如,启动程序后,在nc -lk 9999中发送hello world会得出:(hello,1)和(world,1)再次发送hello world会得出:(hello,2)和(world,2)说明Flink帮我们记录了历史数据/历史状态/状态也就是说Flink内置的很多
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2024-05-25 11:34:25
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简介Apache Flink提供了一种容错机制，可以持续恢复数据流应用程序的状态。该机制确保即使出现故障，经过恢复，程序的状态也会回到以前的状态。Flink 主持 at least once 语义 和 exactly once 语义Flink 通过定期地做 checkpoint 来实现容错 和 恢复, 容错机制不断地生成数据流的快照, 而不会对性能产生太大的影响。流应用程序的状态存储在一个可配置的
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2024-05-06 12:54:41
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Managed Keyed StateManaged Keyed State接口提供不同类型的状态的访问，所有状态都限于当前输入元素的key。这意味着只能在KeyedStream上使用这种类型的状态。用户可以通过stream.keyBy(...)创建，flink内建了以下六种的state。ValueState<T>:使用场景：该状态主要用于存储单一状态值。 保留了一个可以更新和检索的值
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2024-04-25 19:20:08
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