一、导入项目，添加jar包右键项目=》openmodulesetting选择Flink1.9的lib目录下flink-dist_2.11-1.9.2.jar包（对应运行版本）保存即可。二、运行时指定main方法参数

FlinK1.12批流一体flink1.13.0流处理应用更加简单高效flink的引入第1代——HadoopMapReduce首先第一代的计算引擎，无疑就是Hadoop承载的MapReduce。它将计算分为两个阶段，分别为Map和Reduce。对于上层应用来说，就不得不想方设法去拆分算法，甚至于不得不在上层应用实

一、为什么要使用分布式计算框架？1、计算能力对于不涉及到IO的计算，分布式计算相当于多个人计算，如10台计机器计算速度是1台机器计算速度的10倍。而分布式计算框架能充分发挥分布式计算优势。2、丰富的API3、高可用，故障恢复，易扩展二、Flink优秀设计理念之强一致性（灾备）Flink

流媒体Windows是处理无限流的核心。Windows将流分成有限大小的“桶”，我们可以在这些桶上应用计算。本文档重点介绍如何在FlinkSQL中执行窗口化，以及程序员如何从其提供的功能中获得最大收益。ApacheFlink提供了几个窗口表值函数(TVF)来将表的元素划分为窗口，包括：翻滚

**自己编译的Flink源码，并制作相应的parcel，已完成flink1.12和最新flink版本1.14.3.**如果不想自己编译，可以使用我编译和制作好的parcel文件。亲测可用。可以参考我另一篇文章，下载！flink-parcel制作过程以CDH6.3.2、FLINK1.9.1为例(1)下载制作包gitclonehttps://github.co

查询 #SELECT语句和VALUES语句是sqlQuery()用TableEnvironment. 该方法将SELECT语句（或VALUES语句）的结果作为Table. ATable可用于后续SQL和TableAPI查询，转换为DataStream或写入TableSink。SQL和TableAPI查询可以无缝混合，并进行整体优化并转换为单个程序。为

前提安装和启动好zookeeper,hadoop(1)yarn-site.xml<?xmlversion="1.0"?><!--LicensedundertheApacheLicense,Version2.0(the"License");youmaynotusethisfileexceptincompliancewiththeLicense.Youmayobtainacopy

    声明:1.本文为我的个人复习总结,并非那种从零基础开始普及知识 内容详细全面,言辞官方的文章              2.由于是个人总结,所以用最精简的话语来写文章              3.若有错误不当之处,请指出侧输出流(SideOutput)即

Flink基础数据类型和自定义Sink基础数据类型自定义SinkkafkaRedisElasticsearchMySQL基础数据类型Flink支持所有的Java和Scala基础数据类型，Int,Double,Long,String……DataStream<Integer>numberStream=env.fromElements(1,2,3,4);numberStream.ma

CEP（软件领域）_百度百科https://baike.baidu.com/item/CEP/17842753Flink-复杂事件（CEP）-知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/43448829FlinkCEP原理和案例详解-云+社区-腾讯云https://cloud.tencent.com/developer/article/1683066FlinkCEPSQL详解_huahuaxiaoshao的博

上一节我们已经知道了怎么样提交job,以及在提交job的时候给job配置并行度,以及查看运行计划对吧,但是我们没有运行起来,我们说,我们有4个task,但是我们只有1个slot对吧可以看到上面availabletaskslots是1对吧,不够分配的,所以任务一直停滞,没有执行. 然后我们再看我们应

/**LicensedtotheApacheSoftwareFoundation(ASF)underone*ormorecontributorlicenseagreements.SeetheNOTICEfile*distributedwiththisworkforadditionalinformation*regardingcopyrightownership.TheASFlicensesthisfile*toy

flinkjob提交流程任务启动流程图1客户端的工作内容1.1解析命令1.2执行用户代码2集群工作内容2.1启动AM2.2启动JobManager和ResourceManager2.3申请资源启动taskmanager3分配任务3.1资源计算3.2分发任务总结任务启动流程图可以先简单看下流程图，对比下面

Flink流处理1.输入数据集DataSourceFlink中可以使用StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment创建流处理的执行环境。Flink中可以使用StreamExecutionEnvironment.addSource(source)来为程序添加数据来源。Flink已经提供了若干实现好了的sourcefunct

flink写入clickhouse之单表写入简介flink有一个标准的jdbcsink，提供批量，定时的提交方法。参考flink文档：https:/ightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.13/zh/docs/connectors/datastream/jdbc/同时，如果设置了checkpoint，在做checkpoint时候会进行一次提交。基于这

1.流程介绍在上一篇文章中，我们已经把客户端的页面日志，启动日志，曝光日志分别发送到kafka对应的主题中。在本文中，我们将把业务数据也发送到对应的kafka主题中。通过maxwell采集业务数据变化，相当于是ods数据，把采集的数据发送到kafka的topic（ods_base_db_m）中，然后flink从kafka消费数

滚动聚合算子常见的滚动聚合算子sum,min,maxminBy,maxBy作用 KeyedStream的每一个支流做聚合。执行完成后，会将聚合的结果合成一个流返回，所以结果都是DataStream参数如果流中存储的是POJO或者scala的样例类,参数使用字段名如果流中存储的是元组,参数就是位置(基于0

然后我们分别来看flink运行时的组件，提交流程，任务调度原理。 可以看到运行时的组件有4个分别是作业管理器，任务管理器，资源管理器和分发器。 首先看作业管理器。作业管理器是控制一个应用程序执行的主进程，也就是说每个应用程序都会被一个不同的作业管理器所控制执行。j

一.定义Flink是一个分布式计算框架，可以处理海量数据，既可以离线批处理，也可以做实时流处理。主要是用于实时流处理。flink实时流处理的优势可以归纳为三点：①低延迟②高吞吐③支持精确一次从上图，可以看出flink可以接受多种数据源数据，比如socket，file，Kafka数据源等，然后通过

然后我们前面看了基本的转换算子,然后我们再来看数据聚合相关的算子. 我们可以在DataStream中查一下,可以看到,这个里面竟然没有reduce这样的方法对吧,那怎么办,数据怎么进行聚合啊我们接着看 可以看到我们搜sum,也没有对吧没这样的方法吧 

然后我们再来看这个,状态后端,这个是个可插入的组件,他主要是用来管理状态的,比如,对状态的维护,还需要有对状态的容错对吧,所以,首先为了保存状态,都是把状态保存到内存中的,但是为了容错防止,机器down掉,会丢失状态还需要把状态在硬盘中存储一份.这些复杂的状态管理,在分布

〇、概述1、实现内容 使用Scala编写代码，通过Flink的Source、Sink以及时间语义实现实时销量展示2、过程（1）导包并下载依赖（2）创建数据源数据表并写⼊数据（3）在Mysql数据库中创建统计结果表（4）编写Flink计算代码a.参考ShopMysqlSource.scala代码，进⾏FlinkSource编写，从Mysql读

然后我们再来看实际上,flink对数据的处理,反应到代码上可以看到都是对DataStream的处理对吧,然后我们看,可以分成3个部分,一个是source部分,这里就是对源数据流的读取,然后transformation这个是转换的意思对吧,是对数据流的转换,然后再看sink这个是对数据流的输出对吧.trans

一、安装部署Flink1.12ApacheFlink是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界和有界数据流进行有状态计算。Flink被设计在所有常见的集群环境中运行，以内存执行速度和任意规模来执行计算。 1.准备tar包flink-1.13.1-bin-scala_2.12.tgz2.解压 tar-zxvfflink-1.13.1-bin

Flink提交流程(Yarn-Per-Job)1.client运行脚本提交命令。2.CliFrontend实例化CliFrontendParser进行参数解析。3.CliFrontend实例化YarnJobClusterExecutor并创建客户端。4.在客户端中实例化YarnClusterDescriptor封装YarnClient信息，包含提交参数和命令。5.将信息

文章目录前言一、概述1Flink是什么2架构分层3基本组件4其他流式计算框架+二、入门与使用1Flink基本安装1.1Linux1.2Java1.3Scala+2常用API2.1DataStream流处理DataSourceTransformationSink示例一：自定义数据源（SourceFunction）示例二：自定义分区示例三：NettyServ

        当用户用Sessioncli命令启动集群时，首先会在Flink集群启动脚本中调用ClusterEntrypoint抽象类中提供的main()方法，以启动和运行相应类型的集群环境。也就是说，ClusterEntrypoint是整个集群的入口类，且带有main()方法。在运行时管理中，所有的服务都是通过CE类进行触

1.访客跳出明细介绍首先要识别哪些是跳出行为，要把这些跳出的访客最后一个访问的页面识别出来。那么就要抓住几个特征：该页面是用户近期访问的第一个页面，这个可以通过该页面是否有上一个页面（last_page_id）来判断，如果这个表示为空，就说明这是这个访客这次访问的第一个页面。首次访问

    上一节我们说到了waterMark,这个时间数据的作用,我们知道waterMark表示在这个时间数据的,之前的数据都已经传输完了. 我们来看,我们知道在flink中,一个任务可以分为多个子任务,那么上游任务的数据,到子任务的时候,数据我们说,如果设置了keyby那么,他分配下游子

一、简单案例<?xmlversion="1.0"encoding="UTF-8"?><projectxmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"xsi:schemaLocation="http://maven