# 实时流处理与 Apache Flink Python
## 一、引言
随着大数据时代的到来，实时数据处理的需求也日益增强。Apache Flink 是一个优秀的分布式流处理引擎，旨在处理数据流并提供高吞吐量和低延迟的处理能力。虽然 Flink 的主要 API 是用 Java 和 Scala 实现的，但随着 Flink 1.9 的发布，Flink Python API（PyFlink）也开始
我们知道使用实时云渲染系统来做程序的流化，是将程序放在服务器上，用户终端的各种操作指令完成都是借助的服务器算力。而为了用户能拥有和本地安装类似的体验效果，指令执行和传回终端的时间就必须尽可能短，这是实时云渲染系统很重要的一个参数：延迟性。没有低延迟，该方案就无法落地。举个简单的例子，我们在操作智慧城市的UE4模型时，如果点击了时间的变化，从早八点到中午12点无论日照还是其他都会有很大变化，要等几分
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2023-10-20 13:23:08
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在现代实时数据处理场景中，Apache Flink已成为一种流行的解决方案。尤其是在进行“实时流join”操作时，Flink提供了高效的功能来处理流数据。本文复盘记录了在使用Python与Apache Flink进行实时流join时的关键步骤与技术细节，旨在帮助研究者与开发者更好地理解这一过程。
## 协议背景
在数据处理领域，实时流处理的重要性日益凸显。通过实时流join，我们能够将多个数据
文章目录DWD层流量域未经加工的事务事实表(※)流量域独立访客事务事实表流量域用户跳出事务事实表Join方式介绍(附)交易域加购事务事实表交易域订单预处理表(※)交易域下单事务事实表交易域取消订单事务事实表交易域支付成功事务事实表交易域退单事务事实表交易域退款成功事务事实表工具域优惠券领取事务事实表工具域优惠券使用（下单）事务事实表工具域优惠券使用（支付）事务事实表互动域收藏商品事务事实表互动域
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2024-03-15 12:39:08
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表定义动态表(dynamic table)：动态表是流的另一种表达方式，动态表作为一个逻辑的抽象概念，使我们更容易理解flink中将streaming发展到table这个层次的设计，本质都是对无边界、持续变更数据的表示形式，所以动态表与流之间可以相互转换。版本表(dynamic table)：动态表之上的定义，版本是一个拥有主键和时间属性的动态表(建表语句必需包含PRIMARY KEY和WATER
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2024-01-30 00:29:51
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Flink中广播状态假设存在这样一种场景，一个是用户行为数据，一个是规则数据，要求通过规则去匹配用户行为找到符合规则的用户，并且规则是可以实时变更的，在用户行为匹配中也能根据规则的实时变更作出相应的调整。这个时候就可以使用广播状态，将用户行为数据看做是一个流userActionStream，规则数据也看做是一个流ruleStream，将ruleStream流中数据下发到userActionStre
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2024-02-20 08:24:13
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背景:数据量激增传统的时代，不同的业务场景都有大量的业务数据产生，对于这些不断产生的数据应该如何进行有效地处理，成为当下大多数公司所面临的问题。 但随着数据的不断增长，新技术的不断发展，人们逐渐意识到对实时数据处理的重要性，企业需要能够同时支持高吞吐、低延迟、高性能的流处理技术来处理日益增长的数据。 相对于传统的数据处理模式，流式数据处理则有着更高的处理效率和成本控制。Apac
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2023-11-03 19:19:23
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（先给个预告，下一期关于Flink的文章会讲如何将机器学习融入Flink中） 摘要 本文提供了一种在流计算中不停机动态加载代码来做到敏捷而快速的开发的思路。 代码提供在 Lofka 的 lofka-night-watcher 模块中。 TsingJyujing/lofkagithub.com 目前 ...
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2021-10-12 23:41:00
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# FLINK 实时流计算架构
Apache Flink 是一个开源的流式处理框架，旨在支持高吞吐量、低延迟的应用。Flink 的流处理架构具有高性能、可扩展性和灵活性，广泛应用于各行各业的数据处理需求。本文将带您深入了解 Flink 的实时流计算架构，配合代码示例和流程图帮助您更好地理解。
## 1. 流处理与批处理的区别
在理解 Flink 的架构之前，我们首先要明确流处理和批处理之间的
# Java Flink实时流计算实现流程
## 1. 简介
Java Flink是一种开源的流式处理框架，可以实现实时流计算。本文将教会你如何使用Java Flink进行实时流计算。
## 2. 实现流程
下面是实现Java Flink实时流计算的流程表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 引入Flink依赖 |
| 2 | 创建流执行环境 |
| 3 |
原创
2024-01-07 10:44:48
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1.1 模块创建和数据准备继续在Flink-Project下新建一个 maven module作为子项目，命名为gmall-login-fail。在这个子模块中，我们将会用到flink的CEP库来实现事件流的模式匹配，所以需要在pom文件中引入CEP的相关依赖：<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
课程介绍在开始学习前给大家说下什么是Flink？1.Flink是一个针对流数据和批数据的分布式处理引擎，主要用Java代码实现。 2.Apache Flink作为Apache的顶级项目，Flink集众多优点于一身，包括快速、可靠可扩展、完全兼容Hadoop、使用简便、表现卓越。通过以上的描述大家对Flink有了一个基本的认识，本套课程不会讲解基础内容，因此建议有Flink基础的同学进行认购。 开始
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2024-06-27 18:35:37
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令 Flink 与 ClickHouse 各取所长，构造高质量、高效率、面向未来的数仓平台。
作者：董伟柯——腾讯云大数据产品中心高级工程师 概述Apache Flink 是流式计算处理领域的领跑者。它凭借易用、高吞吐、低延迟、丰富的算子和原生状态支持等优势，多方位领先同领域的开源竞品。同样地，ClickHouse 是 OLAP 在
一、程序与数据流转换（DataFlow） • 所有的Flink程序都是由三部分组成的： Source 、Transformation 和 Sink。 • Source 负责读取数据源，Transformation 利用各种算子进行处理加工，Sink 负责输出 • 在运行时，Flink上运行的程序会被映射成“逻辑数据流”（
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2023-10-20 21:19:04
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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。本文将为您详细介绍如何使用 Datagen Connector 模拟生成客户视频点击量数据，并利
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2024-01-08 11:56:21
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1、基于 Flink 实现典型的 ETL 场景这里我们主要介绍两大实时 ETL 场景：维表 join 和双流 join。流 join 维表预加载维表（读取维度数据库，将数据全量的加载到内存）热存储关联（Redis、HBase 这样的一些热存储中）广播维表Temporal table function join双流 join 离线 join vs. 实时 joinRe
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2023-08-02 10:40:14
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介绍：基于Flink实现的商品实时推荐系统。flink统计商品热度，放入redis缓存，分析日志信息，将画像标签和实时记录放入Hbase。在用户发起推荐请求后，根据用户画像重排序热度榜，并结合协同过滤和标签两个推荐模块为新生成的榜单的每一个产品添加关联产品，最后返回新的用户列表。1. 系统架构 v2.01.1 系统架构 v2.01.2模块说明a.在日志数据模块(flink-2-hbase)中,又主
Flink 调优：Checkpoint 问题排查1. Flink Checkpoint 流程在使用 Flink 时， 我们基本都会用到 Checkpoint，也难免不会遇到 Checkpoint 慢或者失败等问题，如果想要排查这些问题，那么必须先知道 Checkpoint 的生产流程。一个 Task 的 Checkpoint 流程包括以下几个步骤：JobManager 向 Source 算子发送
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2024-02-22 12:13:03
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先用一个场景来入门：我们想象的是一个电商平台的用户操作和模式的实时匹配的情况吧。它获取了所有用户的操作行为数据作为一个用户的操作流。网站的运营团队致力于分析用户的操作，来提高销售额，改善用户体验，并监测和预防恶意行为。要实现了一个流应用程序，用于检测用户事件流中的模式。当然，也可以在代码中把所谓的这种“模式”给写死，但是这样情况是很不理想的对吧，总是要重新部署我们的应用，而且，那样用不到广播状态，
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2024-04-22 12:07:11
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之前我们在 Flink SQL 中支持了 MiniBatch, 在支持高吞吐场景发挥了重要作用。今年我们在 Flink SQL 性能优化中一项重要的改进就是升级了微批模型，我们称之为 MicroBatch，也叫 MiniBatch2.0。在设计和实现 Flink 的流计算算子时，我们一般会把“面向状态编程”作为第一准则。因为在流计算中，为了保证状态（State）的一致性，需要将状态数据存储在状态后
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2024-03-20 12:52:58
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