# 使用 Python 开发 Apache Flink 实例
Apache Flink 是一个开源的流处理框架，凭借其高吞吐量、低延迟和状态一致性特性，广泛应用于实时数据处理场景。虽然 Flink 的大部分生态系统基于 Java，但 Python 作为流行的编程语言之一也支持 Flink。本文将通过一个简单的 Python Flink 开发实例，帮助大家理解 Flink 的基本使用。
## F
原创
2024-10-05 06:21:52
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Flink快速上手 对 Flink 有了基本的了解后，接下来就要理论联系实际，真正上手写代码了。Flink 底层是以 Java 编写的，并为开发人员同时提供了完整的 Java 和 Scala API。在本书中，代码示例将全部用 Java 实现；而在具体项目应用中，可以根据需要选择合适语言
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2023-09-18 00:08:56
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步骤列表本次实战经历以下步骤：创建应用；编码；构建；提交任务到Flink，验证功能；环境信息Flink：1.7；Flink所在机器的操作系统：CentOS Linux release 7.5.1804；开发环境JDK：1.8.0_181；开发环境Maven：3.5.0；应用功能简介SocketWindowWordCount.jar，实现的功能是从socket读取字符串，将其中的每个单词的数量统计出
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2024-05-16 13:14:58
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过了一段时间后由于上游的发送速率要大于下游的接受速率，下游的 TaskManager 的 Buffer 已经到达了申请上限，这时候下游就会向上游返回 Credit = 0，ResultSubPartition 接收到之后就不会向 Netty 去传输数据，上游 TaskManager 的 Buffer 也很快耗尽，达到反压的效果，这样在 ResultSubPartition 层就能感知到反压，不用通
1. 工程目录 pom.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-
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2020-09-16 18:57:00
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# Python Flink 实例：实时流处理的力量
随着数据流的迅猛增长，实时数据处理已经成为大多数企业的必需品。Apache Flink 是一个开源的流处理框架，以其高吞吐量、低延迟和强大功能而受到广泛欢迎。在这篇文章中，我们将探讨如何使用 Python 和 Flink 来构建简单的实时数据处理应用，并提供代码示例和状态图，帮助您更好地理解 Flink 的工作机制。
## 什么是 Apac
原创
2024-09-19 06:22:00
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Flink用于处理有状态的流式计算，需要对Source端的数据进行加工处理，然后写入到Sink端，下图展示了在Flink中数据所经历的过程，今天就根据这张图分别给大家分享下。01 EnvironmentFlink所有的程序都从这一步开始，只有创建了执行环境，才能开始下一步的编写。可以使用如下方式获取运行环境：（1）getExecutionEnvironment创建一个执行环境，表示当前执行程序的上
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2023-11-24 23:24:12
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我看网上都是一个版本的中文文档，有些地方细节不够清楚，我这里补充一下。首先flink在1.9才开始支持支持python的。开发主要思路是要先把源码编译成python的依赖包，然后用pip命令把包集成到python库。安装命令如下:1.git clone https://github.com/apache/flink.git
2.git fetch origin release-1.9 &
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2023-07-18 13:16:56
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文章目录1.1：FLINK简介1：特性2：flink的状态和容错checkpoint2.1：状态1：Operator State算子状态2：Keyed State状态3：状态后端（存储状态）2.2：flink故障恢复checkpoint3：flink的时间窗口和水印3.1：处理逻辑3.2：Flink 提供了丰富的时间语义支持。1.2：flink开发API1：flink程序的开发流程1.1：构造运
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2023-11-19 08:45:23
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Flink学习 - 1. Flink基本介绍FlinkFlink的具体优势API支持整合支持架构Deploy层Runtime层API层Libraries层Flink 程序与数据流结构 FlinkFlink是一个能够用于对有界数据流及无解数据流进行有状态计算的分布式计算框架。传统的流处理和批处理是完全不同的应用类型，因为他们所提供的SLA是完全不同的：流处理一般需要支持低延迟、Exac
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2023-10-08 14:58:39
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当前Flink将迭代的重心集中在批处理上，之前我们谈及了批量迭代和增量迭代主要是针对批处理（DataSet）API而言的，并且Flink为批处理中的迭代提供了针对性的优化。但是对于流处理（DataStream），Flink同样提供了对迭代的支持，这一节我们主要来分析流处理中的迭代，我们将会看到流处理中的迭代相较于批处理有相似之处，但差异也是十分之明显。可迭代的流处理程序允许定义“步函数”（step
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2024-03-21 14:22:11
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简介 之前所介绍的流处理
API
，无论是基本的转换、聚合，还是更为复杂的窗口操作，其实都 是基于
DataStream
进行转换的；所以可以统称为
DataStream API
，这也是
Flink
编程的核心。 而我们知道，为了让代码有更强大的表现力和易用性，
Flink
本身提供了多层
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2024-04-17 13:54:41
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前言Flink版本：1.12.1将实时的数据类比于一个车流（带有一个值），如果你想获得所有车值的总和，那该怎么办呢？求和：不断的将数据相加，像聚合函数一样：Flink的常见算子和实例代码。 但是问题来了：实时数据流是不断的产生数据的，那么作为无界数据流，你永远不可能获得流的完整结果。也许你可以创建一个同样的求和数据流（无界）像这样：关于事件时间和水印与窗口的联合使用及其demo代码：Flink事
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2024-03-01 13:39:10
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Flink的经典使用场景是ETL，即Extract抽取、Transform转换、Load加载，可以从一个或多个数据源读取数据，经过处理转换后，存储到另一个地方，本篇将会介绍如何使用DataStream API来实现这种应用。注意Flink Table和SQL api 会很适合来做ETL，但是不妨碍从底层的DataStream API来了解其中的细节。1 无状态的转换无状态即不需要在操作中维护某个
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2024-05-07 14:18:15
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文章目录应用案例——Top N使用 ProcessAllWindowFunction使用 KeyedProcessFunction 应用案例——Top N窗口的计算处理，在实际应用中非常常见。对于一些比较复杂的需求，如果增量聚合函数无法满足，我们就需要考虑使用窗口处理函数这样的“大招”了。网站中一个非常经典的例子，就是实时统计一段时间内的热门 url。例如，需要统计最近10 秒钟内最热门的两个 u
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2024-02-26 21:56:13
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**使用Python在Flink中进行开发**
在Kubernetes(K8S)环境中进行Flink Python开发是一项常见的任务，本文将指导您如何在Flink中使用Python进行开发。首先我们来了解一下整个流程，接着详细说明每个步骤的操作以及相应的代码示例。
**整个流程**
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ----------- |
| 1 | 搭建K8S环境 |
|
原创
2024-04-23 17:43:57
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如何实现Python Flink开发
## 概述
Python Flink是基于Apache Flink的Python开发框架，它提供了一种简单而强大的方式来实现流处理和批处理任务。本文将介绍如何使用Python Flink进行开发，并提供了一份详细的步骤表格和对应的代码示例。
## 步骤
下面是实现Python Flink开发的一般步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ------ |
原创
2024-01-06 06:37:41
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PyFlink1.16.0 使用说明：建表及连接Mysql数据库引言安装运行环境PyFlink创建作业环境一、创建一个 Table API 批处理表环境二、创建一个 Table API 流处理表环境三、创建一个 DataStream API 数据流处理环境PyFlink建表一、从Python List对象创建一个 Table二、创建具有显式架构的 Table三、从pandas DataFrame
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2023-10-08 21:32:44
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Flink 1.9.0及更高版本支持Python，也就是PyFlink。在最新版本的Flink 1.10中，PyFlink支持Python用户定义的函数，使您能够在Table API和SQL中注册和使用这些函数。但是，听完所有这些后，您可能仍然想知道PyFlink的架构到底是什么？作为PyFlink的快速指南，本文将回答这些问题。为什么需要PyFlink？Python上的Flink和Flink上的
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2024-02-22 08:09:50
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文章目录Flink 的批和流批处理示例流处理示例开发环境准备PyFlink 安装Flink 服务部署再论流处理与批处理物化视图（Materialized Views）动态表（Dynamic Tables）动态表定义连续查询（Continuous Queries）表转换为流Append-only 流Retract 流upsert 流结果持久化常见问题Queston0Queston1Queston2Q
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2024-03-14 17:56:22
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