Flink SQL Upsert 出现乱序问题如何解决？分析、优化建议1. 业务问题2. 乱序和解决方案2.1 乱序原因2.2 解决方案说明3. 乱序问题现状 1. 业务问题在使用 Flink SQL 订阅 Upsert 数据更新时，在某些情况下，如关联的表够多，并行度够大，可能会有概率出现数据乱序问题。如果数据汇的存储是有 upsert 行为存储引擎，如 es，会导致部分数据丢失，影响数据的准
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2024-01-29 22:39:14
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摘要：本文由京东搜索算法架构团队分享，主要介绍 Apache Flink 在京东商品搜索排序在线学习中的应用实践。文章的主要大纲如下：背景京东搜索在线学习架构实时样本生成Flink Online Learning监控系统规划总结 Tips：点击文末「阅读原文」可查看更多企业最佳实践～一、背景在京东的商品搜索排序中，经常会遇到搜索结果多样性不足导致系统非最优解的问题。为了解决数据马太效应带
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2024-06-07 21:19:16
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Flink和Spark类似，也是一种一站式处理的框架；既可以进行批处理（DataSet），也可以进行实时处理（DataStream）。所以下面将Flink的算子分为两大类：一类是DataSet，一类是DataStream。DataSet一、Source算子1. fromCollectionfromCollection：从本地集合读取数据例：val env = ExecutionEnvironmen
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2023-10-28 19:31:49
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这一章从实际的需求TopN来学习Flink中的窗口知识。在上一章代码中使用了timeWindow，使得我们可以操作Flink流中的一个时间段内的数据，这就引出了Flink中的"窗口"概念：在大多数场景下，数据流都是"无限的"，因引我们无法等待数据流终止后才进行一些统计计算，而通常的需求是对一段时间或是一定范围内的数据进行分析。Flink提供了两种窗口：Time Window和Count Windo
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2024-04-23 14:19:21
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008FlinksourcetransformMapPartitiondistinctjoinOutJoinCrossFirst-n 和 SortPartitionpartitionsinkFlink之广播变量Flink之Counter（计数器） DataSet算子操作（有界的、批处理、离线）Spark：1.2RDD->1.3DataFrame->1.6DataSet
keyBy和
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2024-06-14 21:08:26
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1.概述最近有同学留言咨询，Flink消费Kafka的一些问题，今天笔者将用一个小案例来为大家介绍如何将Kafka中的数据，通过Flink任务来消费并存储到HDFS上。2.内容这里举个消费Kafka的数据的场景。比如，电商平台、游戏平台产生的用户数据，入库到Kafka中的Topic进行存储，然后采用Flink去实时消费积累到HDFS上，积累后的数据可以构建数据仓库（如Hive）做数据分
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2023-09-25 11:30:39
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一、数据为什么会乱序？在了解为什么会乱序之前我们先来看一下在Flink中的时间语序。1.1 Flink Time 时间语义Event Time：事件产生的时间，它通常由事件中的时间戳描述。Ingestion Time：事件进入Flink的时间。Processing Time：事件被处理时当前系统的时间。这三种时间的对应关系如下图所示：1.2 数据乱序的产生在使用
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2024-02-10 15:55:19
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Flink-1.12 - 之如何构建一个简单的TopN应用本文主要介绍通过
Flink-1.12如何构建一个简单的TopN应用，这里介绍DataStream API构建
Flink SQL构建1 maven依赖如下<!--当前版本的控制~~-->
<properties>
<maven.compiler.source>8</maven.
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2024-06-09 17:54:20
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Flink基础篇，基本概念、设计理念、架构模型、编程模型、常用算子1、什么是Flink？简单描述下2、解释下其中的 数据流、流批一体、容错能力等概念？3、Flink 和 Spark Streaming的区别？4、Flink 的架构包含哪些？5、Flink 的并行度是什么，介绍一下？6、Flink 的并行度的怎么设置的？7、Flink 编程模型了解吗？8、Flink 作业中的DataStream，
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2024-03-03 22:49:08
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Flink提供了Table形式和DataStream两种形式，可以根据实际情况自己选择用哪些方式来实现，但实际开发过程中可能会有需求两种形式互相转换，这里介绍下操作方法表可以转换为DataStream或DataSet,这样自定义流处理或批处理程序就可以继续在Table API或SQL查询的结果上运行了将表转换为DataStream或DataSet时，需要指定生成的数据类型，即要将表的每一行转换成的
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2024-03-19 21:38:04
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# 如何实现 "flink hive 时间排序"
## 摘要
在本文中，我将介绍如何在 flink hive 中实现时间排序。这对于刚入行的小白来说可能有些困难，但只要按照我提供的步骤和代码进行操作，你将能够轻松地实现时间排序功能。
## 流程
下面是实现时间排序的整个流程：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 从 hive 表中读取数据 |
| 2 | 使用
原创
2024-03-26 05:52:19
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前进的路很艰难，但只要坚持下去，终会收获丰硕的果实！ 文章目录一.项目需求二.数据准备三.代码演示1.定义样例类2.主体代码3.函数类四.运行效果五.项目小结 一.项目需求每隔5分钟输出最近一小时内点击量最多的前N个商品具体步骤 • 抽取出业务时间戳，告诉Flink框架基于事件时间（Event Time）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（Sl
一.理解Flink的乱序问题理解Flink的乱序问题,的先理解Flink的时间语义.
Flink有3中时间语义:
Event Time：事件创建的时间
Ingestion Time：数据进入Flink的时间,后续版本好像这个时间语义.也就不讨论了.
Processing Time：执行操作算子的本地系统时间，与机器相关.(Event Time的使用,必须配合WaterMar
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2024-02-26 17:40:37
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在实际的业务中,我们经常会遇到数据迟到的情况,这个时候基于窗口进行计算的结果就不对了,Flink中watermark就是为了解决这个问题的,理解watermark之前,先来说一下flink中的三个与流数据相关的概念,ProcessTime、EventTime、IngestionTime,不然很难理解watermark是怎么回事.我们先来看一下官网给出的一张图,非常形象地展示了Process Tim
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2024-08-20 10:14:57
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flink 乱序数据处理对于乱序数据，flink window 可以延迟一定的时间来进行触发（设置乱序延迟时间）和窗口触发后相较于当前窗口的最大数据时间，允许当前输入数据迟到一定时间可正常纳入到上一个窗口(设置允许迟到时间),从而规避一定程度的乱序数据影响。BoundedOutOfOrderness 乱序时间如下：如图蓝色窗口大小为10s, 没有设置乱序延迟时间，其中数据类型为Tuple2<
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2024-02-29 23:48:12
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文章目录一、时间定义二、水位线(Watermark)1、概念2、水位线特征3、生成水位线3.1 水位线生成策略（Watermark Strategies）3.2 Flink 内置水位线生成器3.3 自定义水位线策略4、水位线的传递三、窗口(Window)1、概念2、窗口分类2.1 驱动类型分类2.2 窗口分配数据规则3、API概述3.1 按键分区（Keyed）和非按键分区（Non-Keyed）3
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2024-06-11 04:58:51
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我们以前使用的关系型数据库，比如mysql这种，都是统一个静态表，供我们查询，不管我们有多少数据，最好低于百万级别，都可以对某个表的所有数据进行统一操作，但是这仅仅就是一个静态表而已，也就是说，你的一次操作就会让数据编程另一种状态，比如你在中午表的状态是A状态，到了晚上你修改了一条数据，那么现在就变成了B状态了。我们在某个时间点去看，因为有这么大的时间跨度，就是一种静态表，而且它里面的数据涵盖的时
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2024-02-28 10:08:29
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flink-DataStream APIstream执行环境DataStream转换RichFunctionOperatorsFlink程序本地运行参考链接 stream执行环境每个 Flink 应用都需要有执行环境，在该示例中为 env。流式应用需要用到 StreamExecutionEnvironment。DataStream API 将你的应用构建为一个 job graph，并附加到 St
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2024-08-26 07:26:49
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目录窗口分配器时间窗口计数窗口全局窗口窗口函数增量聚合函数全窗口函数（full window functions）增量聚合和全窗口函数的结合使用Window API 主要由两部分构成：窗口分配器（Window Assigners）和窗口函数（Window Functions）stream.keyBy(<key selector>)
.window(<window assigne
flink wordcount 代码及相关知识点总结： package com.lw.myflinkproject;
import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
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2024-10-01 10:59:03
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