作者：孙金城（金竹）本文目录： 1.最流行的编程语言 2.互联网最火热的领域 2.1大数据时代，数据量与日俱增 2.2数据的价值来源于数据分析 2.3数据价值最大化，时效性 3.阿尔法与人工智能 4.总结众所周知，Apache Flink（以下简称 Flink）的 Runtime 是用 Java 编写的，而即将发布的 Apache Flink 1.9.0 版本则会开启新的 ML 接口和新的 fli
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2024-03-13 15:11:00
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概念我们已经了解了 Flink 中事件时间和水位线的概念，那它们有什么具体应用呢？当然是做基于时间的处、计算了。其中最常见的场景，就是窗口聚合计算。之前我们已经了解了 Flink 中基本的聚合操作。在流处理中，我们往往需要面对的是连续不断、无休无止的无界流，不可能等到所有所有数据都到齐了才开始处理。所以聚合计算其实只能针对当前已有的数据——之后再有数据到来，就需要继续叠加、再次输出结果。这样似乎很
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2023-08-28 15:22:08
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# PyFlink无法写入HBase问题解决方案
## 一、问题描述
最近，一个刚入行的小白在使用PyFlink时遇到了无法写入HBase的问题，你作为一名经验丰富的开发者，需要指导他如何解决这个问题。
## 二、解决方案
### 1. 整体流程
首先，让我们来了解一下整个解决问题的流程。下表展示了实现“PyFlink无法写入HBase”问题的步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-07-07 05:08:44
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前言在某些场景中，例如读取 compacted topic 或者输出（更新）聚合结果的时候，需要将 Kafka 消息记录的 key 当成主键处理，用来确定一条数据是应该作为插入、删除还是更新记录来处理。 为了实现该功能，社区为 Kafka 专门新增了一个 upsert connector（upsert-kafka），该 connector 扩展自现有的 Kafka connector，工作在 up
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2023-11-27 11:36:17
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文章目录前言一、upsert kafka connector二、案例2.1、计算pv、uv 插入 upsert-kafka sink二、特性Key and Value Formats主键约束一致性保证为每个分区生成相应的 watermark数据类型映射参考： 前言在某些场景中，比方GROUP BY聚合之后的后果，须要去更新之前的结果值。这个时候，须要将 Kafka 音讯记录的 key 当成主键解
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2023-11-25 18:00:54
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PyFlink 核心功能介绍文章概述：PyFlink 的核心功能原理介绍及相关 demo 演示。作者：程鹤群（军长）（Apache Flink Committer，阿里巴巴技术专家），是 Flink 社区的一名 PMC ,现在在阿里巴巴的实时计算团队。2015年加入阿里巴巴搜索事业部，从事主搜离线相关开发。2017年开始参与 Flink SQL 相关的开发，2019年开始深入参与 PyFlink
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2024-03-11 17:42:36
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部署flink-sql下载连接器-更多连接器自己去官网查 ！注意 把 上面截图jar包放在flink-1.12.0/lib 目录下启动本地集群 ./bin/start-cluster.sh 启动客户端 ./bin/sql-client.sh embedded 进入flink-sql 命令行 选择展示样式： SET execution.result-mode=table; SET execution
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2023-09-15 15:42:35
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先看一个标准的hbase作为数据读取源和输出目标的样例：Configuration conf = HBaseConfiguration.create();
Job job = new Job(conf, "job name ");
job.setJarByClass(test.class);
Scan scan = new Scan();
TableMapReduceUtil.initTableM
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2024-06-18 16:09:52
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想要了解任何Apache下的平台框架，我们可以首先通过官网进行学习，下面介绍一下PyFlink的安装步骤。PyFlink的安装与配置 文章目录PyFlink的安装与配置1 下载安装1.1 安装Maven1.2 安装Flink：2 编程实现wordcountReference 1 下载安装系统： CentOS 环境依赖：Java 1.8+（1.8.0_252） Maven 3.x（3.2.5）最好使
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2024-02-29 15:02:59
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具体定义请参考官方文档：
https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.16/zh/docs/dev/table/overview/
本文主要针对实际使用中比较常用的api进行整理，大多数例子都是官网，如有歧义可与官方对照。
一、 创建 TableEnvironmentTableEnvironment 是 T
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2023-08-30 20:12:53
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文章目录WindowWindow的作用Window的类型滚动窗口（Tumbling Window）滑动窗口SlidingWindow会话窗口SessionWindowFlink的内置窗口分配器Tumbling time windows 滚动时间窗口Sliding time windows 滑动时间窗口Tumbling count windows 滚动窗口Sliding count windows
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2024-03-15 05:27:44
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前言我尽可能的会把使用的细节写的详细一点，为后来的小伙伴节约点时间。一、问题如果用 sql-client.sh 来提交无法保存元数据，每次创建的表都在一个 session 中，而这个 session 保存在内存中。我们每次重启 sql-client.sh 后，元数据都会丢失。每次重新创建非常麻烦，flink 提供了一种选择， 让我们可以读取 hive 元数据。也就是我们 hive 中的表都可以通过
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2023-09-20 16:33:40
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01 UDAF 聚合函数的使用自定义聚合函数（UDAF），将多条记录聚合成一条记录。其输入与输出是多对一的关系，即将多条输入记录聚合成一条输出值。需要注意的是：当前聚合函数仅在流模式下的 GroupBy 聚合和 Group Window 聚合中支持通用的用户定义聚合功能；对于批处理模式，当前不支持该模式，需要使用向量化聚合函数。1.1 UDAF 的处理逻辑聚合函数的处理过程以累加器 accumul
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2024-03-22 16:24:55
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一：获取region存储位置信息写数据和读数据一般都会获取hbase的region的位置信息。大概步骤为：1- 从zookeeper中获取.ROOT.表的位置信息，在zookeeper的存储位置为/hbase/root-region-server；2- 根据.ROOT.表中信息，获取.META.表的位置信息；3- .META.表中存储的数据为每一个region存储位置； 二： 向hbas
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2019-05-20 17:28:00
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文章目录一、hbase读写流程1）系统表2）读流程1.连接zookeeper，获取meta2.检索，查找rowkey所在的region的位置信息，连接对应的regionServer3.如果设置了in-memory缓存4.如果没有设置in-memory缓存3）写流程1.连接zookeeper，获取meta2.检索，查找rowkey所在的region的位置信息，连接对应的regionServer3.
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2023-09-13 23:41:44
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在数据处理领域，`PySpark` 和 `PyFlink` 是两个非常流行的框架。本文旨在帮助读者了解如何在这两个框架之间进行有效的转换，尤其是在处理大规模数据时。我们将涵盖环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧和扩展应用等多个重要方面。
## 环境准备
首先，我需要确保具有适当的软硬件环境。下面是我的软硬件要求：
- **软件要求**：
- Python 3.x
- P
目录【Connector】1、增加 MQTT source & sink【CLI】1、flink help 提示信息缺少 run-application ✅2、run-application 提示信息缺少 yarn-application【Deployment/Yarn】1、on Yarn 支持上传的资源来自于本地或者hdfs2、通过匹配前缀的方式覆盖 hadoop / yarn 
# PyFlink on YARN: A Comprehensive Guide
Apache Flink is a powerful open-source stream processing framework that is widely used for real-time analytics, event-driven applications, and machine learnin
原创
2024-03-11 05:12:29
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一 安装环境与安装
您需要一台具有以下功能的计算机：
Java 8 or 11
Python 3.6, 3.7 or 3.8
使用Python Table API需要安装PyFlink，它已经被发布到 PyPi，您可以通过如下方式安装PyFlink：
$ python -m pip install apache-flink
安装PyFlink后，您便可以编写Python Table A
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2021-06-10 20:03:16
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计算引擎1) Flink 和 Spark 对比通过前面的学习，我们了解到，Spark和Flink都支持批处理和流处理，接下来让我们对这两种流行的数据处理框架在各方面进行对比。首先，这两个数据处理框架有很多相同点：都基于内存计算；都有统一的批处理和流处理APl；都支持类似SQL的编程接口；都支持很多相同的转换操作，编程都是用类似于Scala Collection APl的函数式编程模式；都有完善的错
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2023-11-06 14:58:21
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