最早的streaming 架构是storm的lambda架构分为三个layerbatch layerserving layerspeed layer 一、在streaming中Flink支持的通知时间Flink官网写了个了解streaming和各种时间的博客https://www.oreilly.com/ideas/the-world-be
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2023-07-26 21:29:47
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Flink中的DataStream程序是实现数据流转换的常规程序(例如：filtering, updating state, defining windows, aggregating)。数据流最初是从各种来源创建的 (例如 message queues, socket streams, files)。 结果通过sink返回, 通过sink可以将数据写入文件或者是标准输出(例如：命令行终端)， F
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2024-04-28 10:43:22
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在当今数据驱动的时代，使用Apache Flink读取数据已经成为很多开发者的必备技能。Flink是一个强大的流处理框架，可以处理大规模数据集，并支持批处理和流处理。本文将详细介绍如何使用Java编写Flink程序来读取数据，通过性能指标、架构对比、特性拆解等方面深入解析这一技术。
### 背景定位
Flink的设计初衷是为了支持高吞吐量、低延迟的流处理需求。随着对实时数据分析的需求日益增加，
1. 小知识1.可以做离线和实时但是侧重于实时，flink绝对的一条条处理 2.流处理：数据具体大小未知，进行简单操作，及时响应不会结束 批处理：数据大小固定，可以进行复杂操作，需要离线处理 3.为了统一API，flink中数据都视为流，同一套代码可以进行流批处理统一 无界流：有开始没有定义结束，持续处理无界流，在摄取事件后立即处理事件，需要按照事件发生的顺序处理事件 有界流：有定义开始和结束，在
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2024-04-05 18:49:06
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举个栗子，假设你在Mysql中有两张表: browse_event、product_history_info。browse_event: 事件表，某个用户在某个时刻浏览了某个商品，以及商品的价值。如下:SELECT * FROM browse_event;
+--------+---------------------+-----------+-----------+----------
本文说明如何在已有的cdh集群上添加flink服务。分为如下几步进行说明：1.环境说明2.flink-parcel的制作3.cm添加flink-parcel4.cm上添加flink服务5.验证环境说明 flink-parcel制作前提：在制作flink-parcel的时候保证git、maven已安装并可以访问外网。
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2024-05-07 16:05:54
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三、通过Sink把从文件中读取的内容写到clickhouse。二、clickhouse中建表。
原创
2024-05-22 19:38:57
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Flink 中的时间语义在 Flink 的流式处理中,会涉及到时间的不同概念,如下图所示Event Time:是事件创建的时间。它通常由事件中的时间戳描述,例如采集的日志数据中,每一条日志都会记录自己的生成时间,Flink 通过时间戳分配器访问事件时间戳。Ingestion Time:是数据进入 Flink 的时间。**Processing Time:是每一个执行基于时间操作的算子的本地系统时间,
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2024-06-24 05:58:44
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10.flink-时间语义与 Wartermark （十）在 Flink 的流式处理中，会涉及到时间的不同概念Event Time：是事件创建的时间。它通常由事件中的时间戳描述，例如采集的
日志数据中，每一条日志都会记录自己的生成时间，Flink 通过时间戳分配器访问事
件时间戳。
Ingestion Time：（数据通常需要通过消息队列如卡夫卡进入flink）是数据进入 Flink 的时间。
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2024-07-02 05:36:38
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Flink ProcessFunction API概述KeyedProcessFunctionTimerService和定时器（Timers）需求：监控水位传感器的水位值，如果水位值在十秒值之内（processing time）连续上升，则报警。需求：:监控水位传感器的水位值，如果在十秒之内(processing time)有一次水位值大于上一次的水位值，则就会报警侧输出流（SideOutput
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2024-03-27 11:50:10
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问题描述很久以前实习的时候接触flink，并且在此方面做了很多工作，但是过了几年时间，居然再次搭建 kafka-flink 会遇到那么多困难，无意间翻到那个时候写的文档，这里再次总结并公开一下，希望也能帮到需要的人。效果描述首先必须强调一点：以下内容并不是以 flink 的job的方式在flink中运行，但是，可以打包成 jar ，然后提交到 flink 中运行。因为本地测试的需要，一般这种入门级
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2023-10-09 08:21:48
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背景 消息报表主要用于统计消息任务的下发情况。比如，单条推送消息下发APP用户总量有多少，成功推送到手机的数量有多少，又有多少APP用户点击了弹窗通知并打开APP等。通过消息报表，我们可以很直观地看到消息推送的流转情况、消息下发到达成功率、用户对消息的点击情况等。 个推在提供消息推送服务时，为了更好地了解每天的推送情况，会从不同的维度进行数据统计，生成消息报表。个推
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2023-09-19 05:15:04
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SpringBoot2.x系列教程48--多数据源配置之AOP动态切换数据源作者：一一哥在上一节中，我通过分包的方式实现了多数据源的配置，接下来我通过AOP切面的方式，带领大家实现第二种多数据源配置方式，该方式是在前面案例的基础上进行编写的。一. 实现过程1. 创建web项目我们按照之前的经验，创建一个web程序，并将之改造成Spring Boot项目，具体过程略。 2. 添加依赖包
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2024-06-20 16:38:40
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Table of Contents 三种时间概念Processing timeEvent TimeIngestion timewatermark并行流的Watermarks迟到的事件watermark分配器watermark的两种分配器 三种时间概念在谈watermark之前，首先需要了解flink的三种时间概念。在flink中，有三种时间戳概念：Event Time 、Pro
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2024-02-04 22:13:11
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前言写作本文的背景是由于字节的暑期青训营中，某个项目要求编写一个简易的流处理引擎（flink），开发语言不限，推荐Java，本着好奇心的驱使，我打算使用Go语言进行部分尝试。既然是流处理引擎，那么首先需要有流式的数据源，一般而言，flink会配合从kafka中获取数据流，先不考虑后续编写引擎的部分，本文将着重于kafka的部署，并且后半段将给出使用Go语言编写kafka的生产者和消费者。如果你只是
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2024-04-07 13:30:49
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在电商网站中，订单的支付作为直接与营销收入挂钩的一环，在业务流程中非常重要。对于订单而言，为了正确控制业务流程，也为了增加用户的支付意愿，网站一般会设置一个支付失效时间，超过一段时间不支付的订单就会被取消。另外，对于订单的支付，我们还应保证用户支付的正确性，这可以通过第三方支付平台的交易数据来做一个实时对账。在接下来的内容中，我们将实现这两个需求。1.1 模块创建和数据准备同样地，在Flink-P
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2024-07-24 12:37:31
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前言窗口是flink最重要的几个部分之一， 如何对流计算的大量数据进行聚合处理以及控制流计算中发生的大量数据延时，或者数据提前来到导致的计算错误，flink使用window（窗口）给出了一份非常圆满的答案。对于窗口的介绍flink 的底层架构设计上其实是没有批处理（batch）的概念，在flink看来，批处理就是对于流处流（stream）一种特殊处理。但是在实际的业务情况中，经常有需要对于一段范围
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2024-03-03 16:04:00
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目录1. 基本处理函数（ProcessFunction）1.1 处理函数的功能和使用1.2 ProcessFunction解析1.3处理函数的分类2. 按键分区处理函数（KeyedProcessFunction）2.1 定时器（Timer）和定时服务（TimerService）2.2 KeyedProcessFunction 的使用3. 窗口处理函数3.1 窗口处理函数的使用3
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2024-03-22 15:26:22
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1.概述Flink CDC 是Apache Flink ®的一组源连接器，使用变更数据捕获 (CDC) 从不同数据库中获取变更。Apache Flink 的 CDC Connectors集成 Debezium 作为捕获数据更改的引擎。所以它可以充分发挥 Debezium 的能力。2.支持的连接器连接器数据库驱动mongodb-cdcMongoDB: 3.6, 4.x, 5.0MongoDB Dri
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2024-06-04 20:06:49
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1. JDK1.1. 解压Linux版本的JDK压缩包yum -y install glibc.i686 #安装jdk源glibc（需要联网下载源）
mkdir /usr/java #jdk前列建议安装到该目录下
cd /usr/java #进入刚刚创建的目录
rz 上传jdk ta
