# Python Flink实战指南
## 一、简介
Apache Flink是一个用于流处理和批处理的分布式计算框架。在Python中，我们可以使用PyFlink来进行相应的开发。本文将引导初学者如何利用Python和Flink进行简单数据处理。
## 二、整体流程
下面是完成一个简单的“Python Flink实战”的流程：
| 步骤 | 描述
TopN ？SQL就能搞定！
流计算 Oceanus 简介流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器，是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标，加速企业实时化数字化的建设进程。本文将会介绍如何使用
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2024-01-17 16:33:03
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1 Flink 和 storm,spark 对比要求消息投递语义为 Exactly Once 的场景；数据量较大，要求高吞吐低延迟的场景；需要进行状态管理或者窗口统计的场景，建议使用 flink2 入门案例创建空的 maven 工程<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
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2024-03-05 09:33:50
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根据官网的介绍，Flink 的特性包含：支持高吞吐、低延迟、高性能的流处理
支持有状态计算的 Exactly-once 语义
支持带有事件时间的窗口 （Window） 操作
支持基于轻量级分布式快照（Snapshot）实现的容错
支持高度灵活的窗口 （Window） 操作，支持基于 time、count、session 以及 data-driven 的窗口操作
支持具有 Backpressure
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2024-03-26 14:04:08
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9、状态编程9.1、Flink 中的状态在流处理中，数据是连续不断到来和处理的。每个任务进行计算处理时，可以基于当前数据直接转换得到输出结果；也可以依赖一些其他数据。这些由一个任务维护，并且用来计算输出结果的所有数据，就叫作这个任务的状态。9.1.1、有状态算子在 Flink 中，算子任务可以分为无状态和有状态两种情况。 无状态的算子任务只需要观察每个独立事件，根据当前输入的数据直接转换输出结果，
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2024-03-01 15:06:21
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一、Flink 简介1、初识 FlinkFlink 起源于 Stratosphere 项目，Stratosphere 是在 2010~2014 年由 3 所地处柏林 的大学和欧洲的一些其他的大学共同进行的研究项目，2014 年 4 月 Stratosphere 的 代 码被 复制 并捐赠 给了 Apache 软件基 金会， 参加 这个 孵化项 目的 初始 成员 是 Stratosph
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2023-07-26 11:33:53
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后端服务实战之性能优化本文简单介绍下后端服务开发中常用的一些性能优化策略。1、代码优化代码实现是第一位的，特别是一些不合理的复杂实现。如果结合需求能从代码实现的角度，使用更高效的算法或方案实现，进而解决问题，那是最简单有效的。2、数据库数据库的优化，总体上有3个方面：1) SQL调优：除了掌握SQL基本的优化手段，使用慢日志定位到具体问题SQL，使用explain、profile等工具
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2023-09-25 06:55:43
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一、Flink核心概念 1、Flink核心概念 （1）Flink是什么 ？ Apache Flink是一个分布式大数据处理引擎，可对有限数据流和无限数据流进行有状态计算。 可部署在各种集群环境，对各种大小的数据规模进行快速计算。 官网： https://flink.apache.orghttps:/ ...
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2021-10-13 15:34:00
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# Flink实战架构：流处理的未来
Apache Flink是一种开源的流处理框架，具备实时处理大规模数据的能力。相较于传统的批处理框架，Flink支持事件驱动的流处理，能够实时分析和处理来自各种数据源的数据。这篇文章将深入探讨Flink的架构和使用示例，帮助你理解如何在真实项目中有效利用Flink。
## Flink架构概述
Flink的架构主要包括四个核心组件：
1. **JobMa
概念动态规划(dynamic programming)是运筹学的一个分支，是求解决策过程(decision process)最优化的数学方法。20世纪50年代初美国数学家R.E.Bellman等人在研究多阶段决策过程(multistep decision process)的优化问题时，提出了著名的最优化原理(principle of optimality)，把多阶段过程转化为一系列单阶段问题，利用
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2024-07-29 16:58:51
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批处理和流处理的定义有界流（bound stream）：① 有明确的开始和结束；② 可以在获取完所有数据后进行计算；③ 不需要保证数据有序无界流（unbounded stream）：① 有明确的开始，但没有明确的结束；② 需要在每一条数据获取后立即计算；③ 需保证数据有序批处理：① 用于处理有界流（即处理定义的时间范围内的数据）；② 可以对整个数据集进行排序、统计等处理；③ 通常要求高吞吐、高效率
1. Flink的引入 这几年大数据的飞速发展，出现了很多热门的开源社区，其中著名的有 Hadoop、Storm，以及后来的 Spark，他们都有着各自专注的应用场景。Spark 掀开了内存计算的先河，也以内存为赌注，赢得了内存计算的飞速发展。Spark 的火热或多或少的掩盖了其他分布式计算的系统身影。就像 Flink，也就在这个时候默默的发展着。在国外一些社区，有很多人将大数
一、Flink核心概念 1、Flink核心概念 （1）Flink是什么 ？ Apache Flink是一个分布式大数据处理引擎，可对有限数据流和无限数据流进行有状态计算。 可部署在各种集群环境，对各种大小的数据规模进行快速计算。 官网： https://flink.apache.orghttps:/ ...
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2021-10-13 15:34:00
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在flink中，watermark用于标识数据当前的进度、触发窗口计算、通过延迟设置容忍部分数据的乱序，详细定义可见：https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.16/docs/dev/table/sql/create/那么，watermark具体如何计算以及怎样对乱序数据起作用？特此通过代码加以解析。注：下文中所涉及的flink
目录： Linux虚拟机的安装问题 Linux虚拟机环境搭建、JAVA安装、flink安装 flink开发环境搭建、maven环境搭建、IDEAL环境搭建 自己编译flink
原创
2021-05-26 21:55:41
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# Flink 实战架构实现指南
## 介绍
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何实现 "Flink 实战架构"。这个任务对于刚入行的小白可能会有些困难，但通过本文的指导，相信你能够顺利完成。
## 流程概述
首先，让我们来看一下整个实现过程的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建 Flink 项目 |
| 2 | 定义数据源 |
| 3 | 设
原创
2024-06-13 05:25:32
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文章目录一、前言二、CEPTest三、Alert四、MonitoringEvent五、TemperatureEvent一、前言根据Flink CEP library来监控数据中心中每个机柜的温度。当在一定的时间内，如果有2个连续的Event中的温度超过设置的阈值时，就产生一条警告；一条警告也许还不是很坏的结果，但是如果我们在同一个机柜上连续看到2条这种警告，这种情况比较严重了。所以根据第一个警告流
Flink 基本原理与生产实践分享【入门必读，概念清晰】 Apache Flink是由Apache软件基金会开发的开源流处理框架，其核心是用Java和Scala编写的分布式流数据流引擎。Flink以数据并行和流水线方式执行任意流数据程序，Flink的流水线运行时系统可以执行批处理和流处理程序。此外，Flink的运行时本身也支持迭代算法的执行。Flink提供高吞吐量、低延迟的流数据引擎以及
Flink-流平台调研Flink系列文章更多Flink系列文章请点击Flink系列文章更多大数据文章请点击大数据好文1 flinkStreamSQL1 简介flinkStreamSQL是袋鼠云大数据团队基于开源的flink，对其实时sql进行了扩展；主要实现了流与维表的join，支持原生flink SQL所有的语法。优点是可以纯SQL的方式提交应用运行。缺点是目前版本只支持到Flink 1.8
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2024-05-24 11:38:21
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Flink实战案例四部曲第一部曲:统计5分钟内用户修改创建删除文件的操作日志数量输入
1001,delete
1002,update
1001,create
1002,delte
输出
1001，2
1002，2代码如下。import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.
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2024-03-04 09:05:49
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