1.Windows1.1.基本概念窗口是处理无限流的核心。窗口将流划分为固定大小的“桶”，方便程序员在上面应用各种计算。Window操作是流式数据处理的一种非常核心的抽象，它把一个无限流数据集分割成一个个有界的Window（或称为Bucket），然后就可以非常方便地定义作用于Window之上的各

作者：腾讯云流计算Oceanus团队流计算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ApacheFlink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

     判定迟到时间： watermark在算子之间的传播： 每个Operator上有对应的Event-time,这个其实是一个TimeService,这个TimeService标记出来当前算子的一个时钟。watermark最好在SourceOperator就进行设置，且最好SourceOperator的并行度为1.watermark的生成依

什么是Metrics在flink任务运行的过程中，用户通常想知道任务运行的一些基本指标，比如吞吐量、内存和cpu使用情况、checkpoint稳定性等等。而通过flinkmetrics这些指标都可以轻而易举地获取到，避免任务的运行处于黑盒状态，通过分析这些指标，可以更好的调整任务的资源、定

漏洞简介ApacheFlink是近几年大火的数据处理引擎。受到各大厂商的推崇并且已经应用与实际的业务场景中。很多公司在进行选型的时候都会选择ApacheFlink作为选型的对象。Flink核心是一个流式的数据流执行引擎，其针对数据流的分布式计算提供了数据分布、数据通信以及容错机制

https://blog.csdn.net/penriver/article/details/120563186?spm=1001.2101.3001.6650.5&utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7ECTRLIST%7Edefault-5.no_search_link&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefau

《Flink执行计划第一层——StreamTransformation》构造了列表+链表的结构；《Flink执行计划第二层——StreamGraph》转化第一层为图结构；接下来，就该转化StreamGraph为JobGraph了。StreamGraph继承了抽象类StreamingPlan并实现了getJobGraph方法：/***Getstheassembl

Flink程序可以对分布式集合进行转换,做一些聚合操作集合最初是从源创建的（例如，从文件、kafka主题或本地内存集合中读取）结果通过sink返回，例如，可以将数据写入(分布式)文件，或者写入标准输出(例如，命令行终端)根据数据源的类型（有界或无界数据源），可以编写批处理程序或流处理程序，其中使用Da

  

一致性实际上是“正确性级别”的另一种说法，也就是说在成功处理故障并恢复之后得到的结果，与没有发生任何故障时得到的结果相比，前者到底有多正确。例如，要对最近一小时登录的用户计数。在系统经理故障之后，计数结果是多少？如果有偏差，是有漏掉的计数还是重复计数？在流处理中，一致性

flink是什么官网将flink高度概括为数据流上的有状态计算。ApacheFlink是一个框架和分布式处理引擎，用于在无界和有界数据流上进行有状态的计算。Flink能在所有常见集群环境中运行，并能以内存速度和任意规模进行计算。数据流任何类型的数据都可以形成一种事件流。信用卡交易、

Flink分别从集合、文件、kafka和自定义数据源四种方式中读取数据。代码如下：packageapiTestimportorg.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchemaimportorg.apache.flink.api.scala.createTypeInformationimportorg.apache.flink.streaming.api.func

1.maven依赖<dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-java</artifactId><version>1.10.1</version></dependency><dependen

文章目录一.函数1.1系统内置函数1.2UDF1.2.1注册用户自定义函数UDF1.2.2标量函数（ScalarFunctions）1.2.3表函数（TableFunctions）1.2.4聚合函数（AggregateFunctions）1.2.5表聚合函数（TableAggregateFunctions）二.案例2.1ScalarFunction2.2TableFunction2.3Agg

窗口计算场景：window抽象概念 窗口编程接口： WindowAssigner： 窗口类型：GlobalWindow的特点是会把所有的数据放到一个window里面，它的window没有相应的Trigger触发器，也就是不会切分成不同的一些窗口，窗口触发操作是由用户自己指定，使用尝尽较少，但是前面三种窗口都是基于Glo

FlinkApplication：一种java应用程序，主要通过main方法来提交一个或多个FlinkJob.FlinkCluster：Flink集群是由至少一个FlinkJobManager和一个或多个TaskManager进程组成的分布式系统。事件（Event）：可以当做流处理或批处理应用程序当中的输入或输出，事件在flink中是一种特殊类型的

文章目录一.项目概述1.1模块创建和数据准备1.2基于服务器log的热门页面浏览量统计二.pom文件配置三.代码3.1POJO类3.2热门页面3.3页面访问量3.4页面独立访问量3.5布隆过滤器实现独立访问量参考:一.项目概述1.1模块创建和数据准备  新建一个NetworkFlow

本文作者胡梦宇，知乎大数据架构开发工程师，主要负责知乎内部大数据组件的二次开发和数据平台建设。背景Flink因为其可靠性和易用性，已经成为当前最流行的流处理框架之一，在流计算领域占据了主导地位。早在18年知乎就引入了Flink，发展到现在，Flink已经成为知乎内部最重要的组件

Transformation在Flink中被称为数据转换，Transformation面向Flink内核，DataStream面向开发者。Transformation有两大类，物理Transformation和虚拟TransformationTransformation是顶层的抽象，在所有物理的Transformation都是继承PhysicalTransformation其他的类型的Transformation

Causedby:org.apache.flink.util.FlinkRuntimeException:Cannothavemorethanoneexecute()orexecuteAsync()callinasingleenvironment. atorg.apache.flink.client.program.StreamContextEnvironment.validateAllowedExecution(StreamContextEnvironment.java

Flink流计算学习一一、flink是什么？二、使用步骤1.安装hadoop2.配置文件3.创建测试文件4.实现代码导入依赖创建文件实现代码三、结语一、flink是什么？Flink是一个面向数据流处理和批量数据处理的可分布式的开源计算框架，能够支持流处理和批处理两种应用类型。由于流处

目录电商常识实时数仓架构对所用到的表进行解析完成数据源和数据采集完成ODS层完成DIM层分析表结构使用代码导入数据并checkpoint将相同部分的代码进行封装完成DWD层完成ADS层电商常识由于这个项目是基于电商数据所完成的项目，所以这里对电商的一些常识做一个简单普

这一篇很难懂，我也不懂。有状态流处理虽然数据流中的许多操作一次只查看一个单独的事件（例如事件解析器），但有些操作会记住多个事件的信息（例如窗口操作符）。这些操作称为有状态的。有状态操作的一些示例：当应用程序搜索某些事件模式时，状态将存储到目前为止遇到的事件序列。当聚合

1.yarn-session模式任务提交配置环境变量HADOOP_CLASSPATH否则yarn-session.sh命令会报错########HADOOP_HOMEexportHADOOP_HOME=/opt/hadoop-3.1.3exportPATH=$HADOOP_HOME/bin:$PATHexportPATH=$HADOOP_HOME/sbin:$PATH#######HADOOP_CLASSPATHexportPATH

看了那么多的技术文，你能明白作者想让你在读完文章后学到什么吗？大数据羊说__的文章会让你明白大数据羊说用数据提升美好事物发生的概率~43篇原创内容公众号博主会阐明博主期望本文能给小伙伴们带来什么帮助，让小伙伴萌能直观明白博主的心思博主会以实际的应用场景和

Flink目前有两套算子体系，DataStream和DataSet，未来会用DataStream取代DataSet算子实现批流算子的统一。一、算子行为1、生命周期管理（StreamTask类管理算子的生命周期）（1）setup初始化环境，时间服务，注册监控（2）open算子的初始化逻辑，比如状态的初始化（3）close所有的数据处理完毕之后

来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/79526638前言为了保证程序的容错恢复以及程序启动时其状态恢复，几乎所有公司的实时任务都会开启Checkpoint或者触发Savepoint进行状态保存。为了使得用户更加理解这两点区别，本文结合Flink1.9版本，重点讲述FlinkCheckpoint，Savepoint相

目录概述注意明细项Doris建表自定义SINK自定义各种函数流式任务配置化hiveonhbase一些不错的工具类概述本人主要分享日常工作过程中值得关切的flink代码编写技巧。注意明细项Doris建表以下字段必备created_timedatetimemodified_timedatetimeis_deletedsmallint(6)

01//3.将读取出来的json字符串转换为ItcastDataObjSingleOutputStreamOperator<ItcastDataObj>vehicleDataStream=source.map(newMapFunction<String,ItcastDataObj>(){@Overridepublic

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