1.9 Flink1.13.5与Iceberg0.12.1整合目前Flink支持使用DataStream API 和SQL API 方式实时读取和写入Iceberg表，建议大家使用SQL API 方式实时读取和写入Iceberg表。Iceberg 支持的Flink版本为1.11.x版本以上，目前经过测试Iceberg版本与Flink的版本对应关系如下：Flink1.11.x版本与Iceberg0.
最近在研究flink，发现较新版的flink支持sql，这下好了，我用spark两年了，对用法和性能算是踩过一些坑了。听说flink挺快的，那么flinkSQL和sparkSQL到底哪个快呢？想必很多人也想知道吧，那就拿数据说话（虽然不是自己做的基线测试，但好歹也找了好久）下图是hive, spark, flink的sql执行速度对比： 下图是平均的&
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2018-10-30 18:50:00
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## 实现 "flinksql sparksql 性能" 的流程
#### 1. 准备工作
在开始实现 "flinksql sparksql 性能" 之前，你需要确保你已经按照以下步骤完成了准备工作：
| 步骤 | 描述 | 代码 |
| --- | --- | --- |
| 1 | 安装 Flink | 无需代码 |
| 2 | 安装 Spark | 无需代码 |
| 3 | 准备数据 |
原创
2023-08-17 17:59:38
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# 深入理解 FlinkSQL 和 SparkSQL
在大数据领域，Apache Flink 和 Apache Spark都是非常流行的框架，而它们的SQL模块（FlinkSQL 和 SparkSQL）则使处理数据变得更加高效。那么，作为一名刚入行的小白，你该如何实现 FlinkSQL 和 SparkSQL 呢？本篇文章将为你提供一个清晰的流程指导，并深入讨论每一步所需的代码。
## 整体流程
原创
2024-10-27 05:09:56
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# 入门Spark SQL与Flink SQL：完整指南
在现代数据处理领域，Spark SQL和Flink SQL是两种广泛使用的流处理和批处理引擎。通过这篇文章，您将了解如何实现Spark SQL和Flink SQL的数据处理流程。本文将包含以下内容：
1. 流程概述
2. 每一步的详细说明及示例代码
3. 相关类图（使用Mermaid）
4. 项目甘特图（使用Mermaid）
## 1
原创
2024-10-23 04:08:07
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一、Table API & SQL注意：Table API 和 SQL 现在还处于活跃开发阶段，还没有完全实现Flink中所有的特性。不是所有的 [Table API，SQL] 和 [流，批] 的组合都是支持的。Table API和SQL的由来： Flink针对标准的流处理和批处理提供了两种关系型API，Table API和SQL。Table API允许用户以一种很直观的方式进行selec
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2023-11-23 23:18:40
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flink与kafka整合是很常见的一种实时处理场景，尤其是kafka 0.11版本以后生产者支持了事务，使得flink与kafka整合能实现完整的端到端的仅一次处理，虽然这样会有checkpoint周期的数据延迟，但是这个仅一次处理也是很诱人的。可见的端到端的使用案例估计就是前段时间oppo的案例分享吧。关注浪尖微信公众号(bigdatatip)输入 oppo 即可获得。1.flink sql与
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2023-09-23 12:45:01
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Flink简介
spark基本架构flink基本架构Spark提出的最主要抽象概念是弹性分布式数据集(RDD)flink支持增量迭代计算。基于流执行引擎，Flink提供了诸多更高抽象层的API以方便用户编写分布式任务：1. DataSet API, 对静态数据进行批处理操作，将静态数据抽象成分布式的数据集，用户可以方便的采用Flink提供的各种操作符对分布式数据集进行各种操作，支持Java，Sca
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2023-08-18 16:34:56
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# Flink SQL和Spark SQL创建表的实现方法
## 简介
本文将介绍如何使用Flink SQL和Spark SQL分别创建表。Flink和Spark是流行的大数据处理框架，提供了SQL接口方便开发者进行数据分析和处理。通过本文的指导，你将学会使用Flink SQL和Spark SQL创建表，为后续的数据处理工作打下坚实的基础。
## Flink SQL创建表步骤
下面是使用F
原创
2024-01-12 06:32:00
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前言Apache Spark 是一个统一的、快速的分布式计算引擎，能够同时支持批处理与流计算，充分利用内存做并行计算，官方给出Spark内存计算的速度比MapReduce快100倍。因此可以说作为当下最流行的计算框架，Spark已经足够优秀了。Apache Flink 是一个分布式大数据计算引擎，能够提供基于数据流的有状态计算，被定义为下一代大数据处理引擎，发展十分迅速并且在行业内已有很多最佳实践
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2024-06-04 08:12:10
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第一部分：flink概况一、flink简介1.flink和spark类似，是一个通用的，基于内存计算的，大数据处理引擎。
2.2009年是德国柏林理工大学一个研究性项目，用Java和Scala混合编写而成的。原项目名称为stratosphere
项目地址为http://stratosphere.eu
3.2014年被Apache孵化器所接受，迅速地成为了阿帕奇顶级项目ASF(Apache So
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2023-08-08 15:38:57
280阅读
# FlinkSQL 和 SparkSQL 实现教程
## 整体流程
| 步骤 | 描述 |
| ------- | ------- |
| 1 | 安装 Flink 和 Spark |
| 2 | 创建一个 FlinkSQL 或 SparkSQL 会话 |
| 3 | 读取数据源 |
| 4 | 定义和执行 SQL 查询 |
| 5 | 处理查询结果 |
| 6 | 结束会话 |
## 详
原创
2023-07-06 08:03:13
163阅读
通过SQL开发人员可以只关注业务逻辑，学习成本低，容易理解，而且内置了很多的优化规则，可以简化开发复杂度，通过SQL还能在高层应用上实现真正的批流一体。 最近带着对Flink SQL的无限向往做了一个需求（使用的1.8.2版本），差点没把自己弄哭（期待1.10）。1 基本使用Table API 和SQL其实很像，在底层他们其实也都是一回事，因此文档、技术文章通常都会把他们放
Flink Table API 和 Flink-SQL使用详解 1.Table API & Flink SQL-核心概念 Apache Flink 有两种关系型 API 来做流批统一处理：Table APITable API 是用于 Scala 和 Java 语言的查询API，它可以用一种非常直观的方式来组合使用选取、过滤、join 等关系型算子Flink SQLFlink SQL 是
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2024-03-29 06:40:10
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FLINKSQL自定义UDF函数3之自定义累加器 文章目录FLINKSQL自定义UDF函数3之自定义累加器前言一、自定义String List累加器创建累加器类创建AggregateFunction注意点二、自定义泛型累加器1.创建累加器创建AggregateFunction注意点总结 前言这里记录自定义累加器得实现以及过程中得问题。一、自定义String List累加器创建累加器类public
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2024-05-04 17:01:59
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TopN语句用于获取流表中的前N条记录。本文总结Flink Table & SQL 中实时TopN的用法。语法SELECT [column_list]
FROM (
SELECT [column_list],
ROW_NUMBER() OVER ([PARTITION BY col1[, col2...]]
ORDER BY col1 [asc|desc][,
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2024-03-15 05:16:10
658阅读
1. 版本说明本文档内容基于flink-1.15.x，其他版本的整理，请查看本人博客的 flink 专栏其他文章。2. 简介2.1. 介绍Flink的Table API和SQL程序可以连接到其他外部系统，用于读写批处理表和流处理表。 表source提供对存储在外部系统(如数据库、键值存储、消息队列或文件系统)中数据的访问。表sink向外部存储系统发送数据。根据source和sink的类型，它们支持
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2024-04-28 12:27:38
34阅读
.Apache Flink提供了两种顶层的关系型API，分别为Table API和SQL，Flink通过Table API&SQL实现了批流统一。其中Table API是用于Scala和Java的语言集成查询API，它允许以非常直观的方式组合关系运算符（例如select，where和join）的查询。Flink SQL基于Apache Calcite 实现了标准的SQL，用户可以使用标准的
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2024-04-26 18:02:58
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1. 简单介绍1.1 什么是 Table API 和 Flink SQLFlink本身是批流统一的处理框架，所以Table API和SQL，就是批流统一的上层处理API。 目前功能尚未完善，处于活跃的开发阶段。 Table API是一套内嵌在Java和Scala语言中的查询API，它允许我们以非常直观的方式，组合来自一些关系运算符的查询（比如select、filter和join）。而对于Flink
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2024-04-12 11:47:52
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FlinkSql 传统数据库/批处理场景下数据集是有限的，天然避免了流计算面临的两大问题：1. 流计算中两条流数据的输入可能存在时间差，如何能保证在时间不一致情况下Join的准确性。2. 流计算中数据是无限的，历史数据不能一直被保存，否则会带来极大内存、磁盘压力，如何做取舍。针对第一个问题，Flink采用了retract操作，对于没有Join到的数据会先下发Null，后续等J
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2024-07-26 16:25:01
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