Apache Flink是一个面向分布式数据流处理和批量数据处理的开源计算平台，提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能。文章会对Flink中基本API如：DataSet、DataStream、Table、Sql和常用特性如：Time&Window、窗口函数、Watermark、触发器、分布式缓存、异步IO、侧输出、广播和高级应用如：ProcessFunction、状态管理等知识点进行整理
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2024-05-07 13:14:52
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根据官网的介绍，Flink 的特性包含：支持高吞吐、低延迟、高性能的流处理
支持有状态计算的 Exactly-once 语义
支持带有事件时间的窗口 （Window） 操作
支持基于轻量级分布式快照（Snapshot）实现的容错
支持高度灵活的窗口 （Window） 操作，支持基于 time、count、session 以及 data-driven 的窗口操作
支持具有 Backpressure
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2024-03-26 14:04:08
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本文为《Flink大数据项目实战》学习笔记，想通过视频系统学习Flink这个最火爆的大数据计算框架的同学，推荐学习课程： Flink大数据项目实战：http://t.cn/EJtKhaz1. 创建Flink项目及依赖管理1.1创建Flink项目官网创建Flink项目有两种方式：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-
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2024-05-24 19:30:26
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环境
flink-1.9.0一、需要的依赖<dependency>
<groupId>org.apache.
flink</groupId>
<artifactId>
flink-streaming-java_2.11</artifactId>
<version>1.9.0</version>
&
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2024-02-27 14:50:03
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目录1 KeyedProcessFunction2 TimerService 和 定时器（Timers）3 侧输出流（SideOutput）4 CoProcessFunction &
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2024-07-24 13:12:19
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Flink实时项目例程一、项目模块完整例程github地址：https://github.com/HeCCXX/UserBehaviorAnalysis.gitHotItemAnalysis 模块 ： 实时热门商品统计，输出Top N 的点击量商品，利用滑动窗口，eventTime（包括本地文件数据源和kafka数据源）NetWorkTrafficAnalysis 模块，实时流量统计，和上面模块类
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2023-08-29 16:58:33
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Flink实战案例四部曲第一部曲:统计5分钟内用户修改创建删除文件的操作日志数量输入
1001,delete
1002,update
1001,create
1002,delte
输出
1001，2
1002，2代码如下。import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.
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2024-03-04 09:05:49
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Flink 基本原理与生产实践分享【入门必读，概念清晰】 Apache Flink是由Apache软件基金会开发的开源流处理框架，其核心是用Java和Scala编写的分布式流数据流引擎。Flink以数据并行和流水线方式执行任意流数据程序，Flink的流水线运行时系统可以执行批处理和流处理程序。此外，Flink的运行时本身也支持迭代算法的执行。Flink提供高吞吐量、低延迟的流数据引擎以及
Flink APIs1. flink apis2. Flink版的WordCountpackage com.wt.flink.core
import org.apache.flink.streaming.api.scala._
object Demo1WordCount {
def main(args: Array[String]): Unit = {
/**
* 1.创建f
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2024-04-11 14:20:49
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Section 2 Learn Flink2.1 概览2.1.1 教程目标如何实现流数据处理管道（pipelines）Flink 如何管理状态以及为何需要管理状态如何使用事件时间（event time）来一致并准确地进行计算分析如何在源源不断的数据流上构建事件驱动的应用程序Flink 如何提供具有精确一次（exactly-once）计算语义的可容错、有状态流处理2.1.2 流处理Flink 的应用
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2024-05-11 21:51:56
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文章目录八、Flink项目实战1、需求背景2、数据流程设计3、应用实现4、实现效果分析 Flink流式计算实战专题五 ==楼兰 八、Flink项目实战 这一个章节，我们来找一个常见的流式计算场景，将Flink真正用起来。1、需求背景 现在网络直播平台非常火爆，在斗鱼这样的网络直播间，经常可以看到这样的总榜排名，体现了主播的活跃度。我们就以这个贡献日榜为例，来设计一个Flink的计算程序。 大
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2023-09-04 17:08:08
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目前网上能找到的做HA的教程基本都无法真正做到多机高可用，包括官方文档，经过很久的折腾，终于做到了多机高可用，希望其它人不再被坑。集群模式安装前提条件：机器已经安装好Java环境jobManager到taskManager的机器做ssh免密登录（非必须）以下操作都是直接使用的机器名，并保证可访问(/etc/hosts里配置)standalone模式该格式下一个master, 多个worker。如下
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2024-03-20 15:30:32
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背景介绍本文将介绍如何将 TiDB 中的数据，通过 TiCDC 导入到 Kafka 中，继而被 Flink 消费的案例。为了能够快速的验证整套流程的功能性，所有的组件都以单机的形式部署。如果需要在生产环境中部署，建议将每一个组件替换成高可用的集群部署方案。其中，我们单独创建了一套 Zookeeper 单节点环境，Flink、Kafka、等组件共用这个 Zookeeper 环境。针对于所有需要 JR
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2024-08-25 19:52:23
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Flink 集群剖析客户端（Client）：准备数据流程序并发送给 JobManager（不是 Flink 执行程序的进程）JobManager：协调 Flink 应用程序的分布式执行
ResourceManager：负责 Flink 集群中的资源提供、回收、分配Dispatcher：提供了用来提交 Flink 应用程序执行的 REST 接口，并为每个提交的作业启动一个新的 JobMaste
配置内存Flink是依赖内存计算，计算过程中内存不够对Flink的执行效率影响很大。可以通过监控GC(Garbage Collection)，评估内存使用及剩余情况来判断内存是否变成性能瓶颈，并根据情况优化。监控节点进程的YARN的Container GC日志，如果频繁出现Full GC，需要优化GC。GC的配置：在客户端的“conf/flink-conf.yaml”配置文件中，在“env.jav
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2024-07-24 12:43:21
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文章目录下载和安装查看项目目录启动和关停本地集群提交作业并查看运行情况小结 Apache Flink 是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界和有界数据流进行有状态计算。Flink 被设计为在所有常见的集群环境中运行，以内存中速度和任何规模执行计算。 为了更深入的了解 Flink ，计划先搭建 Flink 运行环境。Flink 可以在所有类似 UNIX 的环境中运行，即 Linux，Mac OS X
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2024-02-09 21:31:11
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本文将首先介绍 Flink Runtime 的整体架构以及 Job 的基本执行流程，然后介绍在这个过程中 Flink 是怎么进行资源管理、作业调度以及错误恢复的。最后，本文还将简要介绍 Flink Runtime 层当前正在进行的一些工作。一、整体架构1.1、Flink整体架构Flink 是可以运行在多种不同的环境中的，例如，它可以通过单进程多线程的方式直接运行，从而提供调试的能力。它也可以运行在
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2023-12-19 22:15:08
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目录： Linux虚拟机的安装问题 Linux虚拟机环境搭建、JAVA安装、flink安装 flink开发环境搭建、maven环境搭建、IDEAL环境搭建 自己编译flink
原创
2021-05-26 21:55:41
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文章目录一、前言二、CEPTest三、Alert四、MonitoringEvent五、TemperatureEvent一、前言根据Flink CEP library来监控数据中心中每个机柜的温度。当在一定的时间内，如果有2个连续的Event中的温度超过设置的阈值时，就产生一条警告；一条警告也许还不是很坏的结果，但是如果我们在同一个机柜上连续看到2条这种警告，这种情况比较严重了。所以根据第一个警告流
1.1 电商的用户行为电商平台中的用户行为频繁且较复杂，系统上线运行一段时间后，可以收集到大量的用户行为数据，进而利用大数据技术进行深入挖掘和分析，得到感兴趣的商业指标并增强对风险的控制。电商用户行为数据多样，整体可以分为用户行为习惯数据和业务行为数据两大类。用户的行为习惯数据包括了用户的登录方式、上线的时间点及时长、点击和浏览页面、页面停留时间以及页面跳转等等，我们可以从中进行流量统计和热门商品
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2023-08-25 13:43:36
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