1 说明1.1 案例说明本文使用 Flink CDC 2.2 最新版本及 Flink 1.14 版本通过 DataStream API 做双表（产品表/订单表）流 Join 操作案例。产品表： 在 MySQL 数据源中。订单表： 在 PostgreSQL 数据源中。双流Join大致流程：案例具体划分有：抽取 PostgreSQL 单表案例抽取订单表 JsonDebezium 格式打印控制台抽取订单
flink初始flink是什么为什么使用flinkflink的基础概念flink剖析实例flink是什么flink是一个用于有界和无界数据流进行有状态的计算框架。
flink提供了不同级别的抽象来开发流和批处理应用程序。最底层是Stateful Stream processing,只提供有状态流它 通过Process Function嵌入到DataStream API中。它允许用户自由处理来自一个
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2024-04-18 12:11:29
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Flink提供了各种数据的转换操作，但实际业务过程中有很多业务上需要处理的数据结构、规则等等，需要自己写自己的业务代码，这时候就用到的flink提供的函数类(Function Class)Flink暴露了所有udf函数的接口(实现方式为接口或者抽象类)，例如MapFunction，FilterFunction，ProcessFunction等。一个小栗子，要筛选数据中以sensor3为开头的数据还
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2024-07-02 23:41:43
227阅读
aggregatefunction报错
原创
2023-03-23 20:10:53
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Apache Flink 是一个流处理和批处理的开源框架，它允许用户通过 SQL API（即 FlinkSQL）来处理和分析数据。在处理大数据集时，UV（Unique Visitors，独立访客）指标的计算是一个常见的需求，用于统计唯一用户的数量。RoaringBitmap 是一种高效的位图数据结构，特别适用于在内存中存储和操作大量的整数集合。本文将介绍如何在 FlinkSQL 中使用基于 Ro
# 教你实现 Flink UDF Java
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能够帮助你了解如何实现 Flink 用户自定义函数（UDF）。在这篇文章中，我将为你详细介绍实现 Flink UDF Java 的整个流程，以及每一步所需的代码和注释。
## 流程概述
首先，让我们通过一个表格来概述实现 Flink UDF Java 的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | ---
原创
2024-07-29 07:18:19
58阅读
# 如何在 Apache Flink 中实现自定义 UDF 函数
在数据处理和流处理任务中，Apache Flink是一个非常强大的分布式计算引擎。Flink 提供了各种内置函数，但有时你会需要自己定义函数来满足特定的业务需求。自定义的用户定义函数（UDF）是 Flink 提供的灵活性之一。本文将引导你了解如何在 Flink 中实现自定义 UDF 函数，并提供详细的步骤和示例代码。
## 实现
声明: 1. 本文为我的个人复习总结, 并非那种从零基础开始普及知识 内容详细全面, 言辞官方的文章 2. 由于是个人总结, 所以用最精简的话语来写文章 &nbs
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2024-04-23 12:55:19
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Flink暴露了所有udf函数的接口，实现方式为接口或者抽象类。实现MapFunction接口示例：实现温度传感器实例转换成（传感器Id-温度）字符串描述。自定义MapFunction类public class CustomMapFunction implements MapFunction<SensorReading,String> { @Override p
原创
2022-01-21 13:59:03
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每五分钟更新一次一小时TopN数据先滑动窗口每五分钟计算一次一小时的数据根据itemID keyby count聚合，再根据 windowEnd 时间 keyby 计算出TopN1 自定义类，定义数据的输入和输出格式，语言为scala 2 根据UserBehavior类的itemId分类，类的timestamp位时间戳，统计pv值。注：
这里数据源是顺序的情况时直接使用assignAscendin
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2024-03-19 12:54:06
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# Flink UDF与MySQL的集成
## 引言
Flink是一个分布式流处理框架，可用于处理大规模实时数据。Flink提供了许多内置的函数，但有时我们需要自定义函数来处理特定的业务逻辑。在本文中，我们将探讨如何在Flink中使用用户定义的函数（UDF）与MySQL进行集成。
## Flink UDF简介
Flink UDF是一种用户自定义的函数，用于在Flink任务中处理数据。UDF
原创
2024-01-28 10:05:56
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# 使用--output指定处理结果数据存储目录
/export/server/flink-standalone/bin/flink run \
/export/server/flink-standalone/examples/batch/WordCount.jar \
--input hdfs://node1:8020/wordcount/input/words.txt \
--output h
1、简单转化算子(map,flatmap,filter这些)datastream和keyedStream都可以有，但是datastream没有聚合算子，只有keyedStream才有。键值转换后的才有滚动聚合算子sum(),min(),max() ,minBy(),maxBy()，reduce()2、键值转换后的才有滚动聚合算子sum(),min(),max() ,minBy(),maxBy()m
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2024-03-29 06:49:20
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1.架构说明在上6节当中，我们已经完成了从ods层到dwd层的转换，包括日志数据和业务数据，下面我们开始做dwm层的任务。DWM 层主要服务 DWS，因为部分需求直接从 DWD 层到DWS 层中间会有一定的计算量，而且这部分计算的结果很有可能被多个 DWS 层主题复用，所以部分 DWD 会形成一层 DWM，我们这里主要涉及业务：访问UV计算跳出明细计算订单宽表支付宽表因为实时计算与离线不同，实时计
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2024-05-28 12:30:57
23阅读
FLINK自定义函数序言Flink UDF 实现指南概述(实现的函数类）Function Class(求值方法)Evaluation Methods（类型推导） Type Inference@DataTypeHint@FunctionHint定制类型推导（运行时集成）Determinism（标量函数）Scalar Functions（表值函数）Table FunctionsAggregate F
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2024-05-21 10:02:31
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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
106阅读
实时UDF中open方法执行次数描述背景：执行报错：问题排查：排查：疑惑：解决：引申：总结： 描述背景：在使用blink进行开发IP匹配的时候，因为是通过UDF来实现的，所以打算在UDF的open方法中预先读取IP信息数据，【open方法对于一个实例Task只调用执行一次，算作是预处理，类似hive的UDF中setup方法】存放在集合中。然后处理集合，按照有序排序，最终使用二分查找去寻找当前IP
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2024-05-28 20:08:25
54阅读
在本系列的第一篇文章中，我们对欺诈检测引擎的目标和所需功能给出了高层次的描述。我们还解释了如何让 Apache Flink 中的数据分区基于可修改的规则来定制，替代使用硬编码的 KeysExtractor 实现。我们特意略过了关于如何初始化应用的规则，以及在运行时有哪些方法来更新这些规则的细节内容。在这篇文章中我们将具体介绍这些细节。你将学习如何将第一部分中描述的数据分区方法与动态配置结合起来使用
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2024-08-27 19:03:34
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## Spark UDF函数Java简介与示例
Apache Spark是一个快速且通用的集群计算系统，它提供了高效的数据处理能力。Spark的用户定义函数（User Defined Function，UDF）是一种自定义函数，可以让用户在Spark SQL中使用自定义的函数来处理数据。在本文中，我们将探讨如何在Spark中使用Java语言创建UDF函数，并提供示例代码。
### 什么是Spa
原创
2024-02-19 06:15:15
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Hive 内置了很多函数，但是有些特殊场景下是没有办法满足的。可以使用基于Java的用户定义函数（UDF）扩展配置单元SQL，并从配置单元查询调用UDF。用Java实现Hive的UDF非常简单，只需要编写Java代码，打包成JAR包，最后在Hive中注册就可以使用。本文演示如何创建一个Hive UDF，以及如何注册使用。Java编写Hive的UDF代码很简单，只需要做两件事：第一，继承UDF类。第
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2023-12-21 22:14:15
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