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，它能够基于同一个Flink运行时（Flink Runtime），提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能。 流处理一般需要支持低延迟、Exactly-once保证，而批处理需要支持高吞吐、高效处理。 Flink在实现流处理和批处理时，与传统的一些方案完全不同，它从另一个视角看待流处理和批处理，将二者统一起来
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2023-12-13 22:11:41
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Flink中的state是什么？ 首先flink从消息队列中读取到的每一条数据称之为事件，虽然很多操作中一次只查看一个单独的事件，但是有些操作会记录多个事件信息，这些操作称为有状态的操作。有状态操作的一些示例：当应用程序搜索某些事件模式时，状态将会存储目前为止遇到的时间序列。 当聚合每分钟/小时/天，状态会保存挂起的聚合。 在数据流上训练机器模型，状态会保存当前模型的参数的版本。 当需要管理历史事
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2023-11-09 07:09:11
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文章目录state含义+state作用state参数参数实践代码state重点概念 state含义+state作用在流处理过程中那些需要记住的数据，而这些数据既可以包括业务数据，也可以包括元数据。Flink 本身提供了不同的状态管理器来管理状态，并且这个状态可以非常大。 所谓的状态，其实指的是Flink 程序的中间计算结果。Flink 支持了不同类型的状态，并且针对状态的持久化还提供了专门的机制
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2023-11-09 00:49:58
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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，它能够基于同一个Flink运行时（Flink Runtime），提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能。现有的开源计算方案，会把流处理和批处理作为两种不同的应用类型，因为他们它们所提供的 SLA是完全不相同的：流处理一般需要支持低延迟、Exactly-once保证，而批处理需要支持高吞吐、高效处理，所以在实现的时候通
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2023-12-14 02:31:42
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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，它能够基于同一个Flink运行时，提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能。现有的开源计算方案，会把流处理和批处理作为两种不同的应用类型，因为它们所提供的SLA(Service-Level-Aggreement)是完全不相同的：流处理一般需要支持低延迟、Exactly-once保证，而批处理需要支持高吞吐、高
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2023-12-28 16:39:11
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# Flink Java 批处理入门指南
Apache Flink 是一个流处理和批处理框架，其独特之处在于其可以处理实时数据流和批量数据。尤其在 Java 环境中，Flink 提供了丰富的 API 来实现复杂的数据处理任务。本文将为你介绍如何使用 Flink 进行简单的批处理操作。
## 什么是 Flink 批处理？
在 Flink 中，批处理是指从静态数据集中读取数据并对其执行一系列转换
问题描述近期业务反馈， 开启了 mini-batch 之后， 出现了数据不准的情况， 关掉了 mini-batch 之后， 就正常了， 因此业务方怀疑，是不是 Flink 的 mini-batch 存在 bug ？问题排查初步分析mini-batch 已经在内部大规模使用， 目前没有发现一例和开启 mini-batch 有关， 同时 mini-batch 本质只是将数据进行攒批然后计算， 并没有修
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2023-12-20 06:09:38
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目录Flink前言1、flink和spark本质的区别2、流处理和批处理3、无界流和有界流4、实时计算需要考虑的问题Flink简介1、什么是Flink2、Flink的特征3、Blink--基于Flink开发的一个分支4、Flink技术栈5、Flink APIs6、数据流编程模型7、Flink的代码结构Flink前言Flink和spark的功能很相似，spark能做的flink也能做，flink能做
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2023-11-29 06:11:28
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Flink入门基础编程框架wordcount批处理版本wordcount流处理版本Flink基本APIExecutionEnvironmentLazy EvaluationSpecifying KeysSpecifying Transformation Functions使用lambda function自定义FunctionRich Function代码Function体系结构 基础编程框架不
同样的算子其输出结果在（批/流）中的不同表现行为摘要1.流处理和批处理的api2.DataSet批处理reduce3.DatStream3.1 DatStream流处理reduce3.2 DatStream批处理reduce4.分析结果5.我们重点来分析流处理结果：6.总结 摘要流处理和批处理很多算子基本都是一样的，比如reduce,map,flatMap等等。但是有些时候流处理和批处理同样的算
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2023-12-07 03:39:56
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Flink简介Apache Flink是一个开源的分布式、高性能、高可用的流处理框架。主要有Java代码实现，支持scala和java API。支持实时流（stream）处理和批（batch）处理，批数据只是流数据的一个极限特例。Flink原生支持了迭代计算、内存管理和程序优化。 Flink、Spark和Storm对比Flink、Spark Streaming、Storm、Storm T
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2023-07-11 17:47:26
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数据架构设计领域发生了重大的变化，基于流的处理是变化的核心。分布式文件系统用来存储不经常更新的数据，他们也是大规模批量计算所以来的数据存储方式。批处理架构（lambda架构）实现计数的方式：持续摄取数据的管道（flume）每小时创建一个文件，由调度程序安排批处理作业分析最近生成的文件，然后输出计数结果。该架构缺点：1.组件多，设计管道、调度、作业程序，学习成本、管理成本大 2.修改分析时间周期不方
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2023-11-16 20:27:56
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二、流处理，批处理珠联璧合1.同一个运行时环境，同时支持流处理，批处理1.flink的一套runtime环境，统一了流处理，批处理，两大业务场景
2.flink本质是一个流处理系统，同时它将批处理看出特殊的流处理，因此也能应付批处理的场景
注意：
1.这与spark相反，spark本质是一个批处理系统，它将流处理看成特殊的批处理的。
2.spark-streaming本质是mirc-batch，
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2024-01-08 13:30:21
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-----------更新说明----------突然就想水一篇博客，刚好说明一下这段时间基本没有更新的问题。简单介绍下我的职业生涯，大家有留意的话，可以在上看到，我的博客是从2015年11月开始的，公众号则是去年才有的。我15年毕业，就职某外企Java开发，17年进入某曾经很知名的公司做大数据离线（抬高一点，还负责离线报表的前后端/数据库/接口等），18年底以外包的身份进入某互联网大
for命令是一种对一系列对象依次循环执行同一个或多个命令的在命令行或批处理中运行的命令，结合一些Windows管理中的程序后，其处理功能强大、应用灵活方便程度令人刮目相看。但是，其帮助信息也因此复杂往往令初学者望而生畏，这里根据本人的学习理解,把其用法分解简化，疏忽和错误也许在所难免。基本格式(这里写的是在命令行里用的格式，如果是在批处理中,需要把其中%再多加个%形成%%)：for /参数 %变量
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2024-04-08 22:46:36
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一、Flink的基本组件1.DataSource-- 数据源顾名思义，DataSource也就是数据源，可以来源于任何地方。2.Transformation-- 算子Transformation，算子，是一个计算单位，意味着你如何去处理来自DataSource的数据3.DataSink – 数据输出数据输出的位置可以自行选择，数据库、分布式文件系统、文件等等。小结：三个基本组件很简单，就好比是一个
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2024-01-03 06:45:08
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Flink的流处理与批处理Flink通过执行引擎，能够同时支持批处理与流处理任务。在执行引擎这一层，流处理系统与批处理系统最大的不同在于节点的数据传输方式。流处理系统对于一个流处理系统，其节点间数据传输的标准模型是：当一条数据被处理完成后，序列化到缓存中，然后立刻通过网络传输到下一个节点，由下一个节点继续处理。批处理系统而对于一个批处理系统，其节点间数据传输的模型是：当一条数据被处理完成后，序列化
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2023-10-27 05:17:06
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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，它能够基于同一个Flink运行时，提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能。现有的开源计算方案，会把流处理和批处理作为两种不同的应用类型，因为它们所提供的SLA（Service-Level-Aggreement）是完全不相同的：流处理一般需要支持低延迟、Exactly-once保证，而批处理需要支持高吞吐、高效处理。F
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2023-12-18 20:35:48
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batch批处理实例下面的示例程序将展示flink的不同应用程序从简单的单词计数到图计算。示例代码演示使用Flink的DataSet API。以下的全部源代码和更多的例子可以在flink源码仓库的flink-examples-batch或者flink-examples-streaming模块中看到。 运行一个示例Word Count 单词计数Page Rank 网页排名Connected
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2023-11-24 18:36:20
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一、Flink是如何支持批流一体的？ 本道面试题考察的其实就是一句话：Flink的开发者认为批处理是流处理的一种特殊情况。批处理是有限的流处理。Flink 使用一个引擎支持了DataSet API 和 DataStream API。二、Flink是如何做到高效的数据交换的？ 在一个Flink Job中，数据需要在不同的task中进行交换，整个数据交换是有 TaskManager
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2024-03-15 05:16:21
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