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Apache Flink实战(一) - 简介

多思考、多动手!...DataStream API DataStream API为许多常见的流处理操作提供原语，例如窗口化，一次记录转换以及通过查询外部数据存储来丰富事件。...Flink的CEP库提供了一个API来指定事件模式（想想正则表达式或状态机）。 CEP库与Flink的DataStream API集成，以便在DataStream上评估模式。...相反，事件驱动型应用是基于状态化流处理来完成。在该设计中，数据和计算不会分离，应用只需访问本地（内存或磁盘）即可获取数据。系统容错性的实现依赖于定期向远程持久化存储写入 checkpoint。...无论是在记录事件的静态数据集上还是实时事件流上，相同 SQL 查询都会得到一致的结果。同时 Flink 还支持丰富的用户自定义函数，允许在 SQL 中执行定制化代码。

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    数据湖解决方案关键一环，IceBerg会不会脱颖而出？

    IceBerg有一系列特性如下： 模式演化，支持添加，删除，更新或重命名，并且没有副作用 隐藏分区，可以防止导致错误提示或非常慢查询的用户错误 分区布局演变，可以随着数据量或查询模式的变化而更新表的布局...，即使写入冲突，也会重试以确保兼容更新成功 其中的几个特性精准的命中了用户的痛点，包括： ACID和多版本支持 支持批/流读写 多种分析引擎的支持 其中更为重要的一点，IceBerg积极拥抱以Flink...如果需要过去很长时间例如一年的数据，可以采用常见的 lambda 架构，离线链路通过 kafka->flink->iceberg 同步写入到数据湖，由于 Kafka 成本较高，保留最近 7 天数据即可，...同样是在 lambda 架构下，实时链路由于事件丢失或者到达顺序的问题，可能导致流计算端结果不一定完全准确，这时候一般都需要全量的历史数据来订正实时计算的结果。...架构基础上，将 Kafka 替换成 Iceberg。

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    Flink重点难点：Flink Table&SQL必知必会(一)

    这样，自定义流处理或批处理程序就可以继续在 Table API或SQL查询的结果上运行了。 将表转换为DataStream或DataSet时，需要指定生成的数据类型，即要将表的每一行转换成的数据类型。...随着插入更多的访问事件流记录，生成的表将不断增长。 3.2 持续查询（Continuous Query） 持续查询，会在动态表上做计算处理，并作为结果生成新的动态表。...与批处理查询不同，连续查询从不终止，并根据输入表上的更新更新其结果表。 在任何时间点，连续查询的结果在语义上，等同于在输入表的快照上，以批处理模式执行的同一查询的结果。...在下面的示例中，我们展示了对点击事件流中的一个持续查询。 这个Query很简单，是一个分组聚合做count统计的查询。它将用户字段上的clicks表分组，并统计访问的url数。...watermark语句，定义现有事件时间字段上的watermark生成表达式，该表达式将事件时间字段标记为事件时间属性。

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    Dinky在Doris实时整库同步和模式演变的探索实践

    ETL 是用来描述将数据从源端经过抽取、转换、加载至目的端的过程，通常其数据处理依赖计算引擎的能力，一个ETL任务对应一个业务查询需求；ELT 则是将源端数据采集到一个具备较强运算能力的数据库，然后发挥数据库自身的并行计算能力来满足各种查询需求...整库入仓一大特点是表数目多、字段多，那基于 Flink CDC 需要开发和运维的任务也会多。...· 在元数据的自动发现上，可以通过 Flink 的 Catalog 接口无缝对接上，也可以通过数据源链接来获取元数据信息，Dinky 内置了数据源注册及元数据查询功能，可以自动发现 MySQL 等数据源中的表和...Dinky FlatMap 构建 DataStream Row 在第一步将事件流转换为流数据时，是依赖如右上图 Debezium JSON 的 before 和 after 以及 op 属性。...主要是 DataStream 在 FlatMap 中将事件流的业务数据与元数据信息转变为流数据，如左图所示，从事件流 Map 中的元数据信息提取对应数据然后追加到流数据里。

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    Flink运行架构及编程模型

    JobManager，高可用模式下，一主多从 TaskManager - worker执行数据流的task（具体来说是subtask），执行数据流的分发和交换工作，并将节点上的资源信息和任务运行情况汇报上...并且flink会在执行table api编写代码之前进行优化 Flink SQL是最高级别的编程抽象，SQL api可以查询通过table api定义的表。...和map看到的元素顺序和分区是一致的，类似spark中的窄依赖 redistributing，stream的分区会发生改变。...类似spark中的宽依赖，也就是存在shuffle 窗口 在流处理中进行所有元素的聚合计算是不现实的，因为流是无界的。流上的聚合是需要进行窗口划分的，如统计过去5分钟的总数和最近100个元素的和。...时间 Flink支持三种不同类型的时间概念 event time - 事件时间，事件时间是事件真实发生的时间。

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    Flink Table&SQL必知必会（干货建议收藏）

    这样，自定义流处理或批处理程序就可以继续在 Table API或SQL查询的结果上运行了。 将表转换为DataStream或DataSet时，需要指定生成的数据类型，即要将表的每一行转换成的数据类型。...随着插入更多的访问事件流记录，生成的表将不断增长。 3.2 持续查询（Continuous Query） 持续查询，会在动态表上做计算处理，并作为结果生成新的动态表。...与批处理查询不同，连续查询从不终止，并根据输入表上的更新更新其结果表。 在任何时间点，连续查询的结果在语义上，等同于在输入表的快照上，以批处理模式执行的同一查询的结果。...在下面的示例中，我们展示了对点击事件流中的一个持续查询。 这个Query很简单，是一个分组聚合做count统计的查询。它将用户字段上的clicks表分组，并统计访问的url数。...watermark语句，定义现有事件时间字段上的watermark生成表达式，该表达式将事件时间字段标记为事件时间属性。

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    Flink入门：读取Kafka实时数据流，实现WordCount

    Flink提供的DataStream级别的API，主要包括转换、分组、窗口和聚合等操作。...只有在execute()被调用时，之前调用的各个操作才会在提交到集群上或本地计算机上执行。...在集群上提交作业 第一步中我们已经下载并搭建了本地集群，接着我们在模板的基础上添加了代码，并可以在IntelliJ Idea中调试运行。在生产环境，一般需要将代码编译打包，提交到集群上。...主目录，使用Flink提供的命令行工具flink，将我们刚刚打包好的作业提交到集群上。...程序的输出会打到Flink主目录下面的log目录下的.out文件中，使用下面的命令查看结果： $ tail -f log/flink-*-taskexecutor-*.out 停止本地集群： $ .

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    Apache Flink初探

    Flink 的核心是在数据流上提供了数据分发、通信、具备容错的分布式计算。同时，Flink 在流处理引擎上构建了批处理引擎，原生支持了迭代计算、内存管理和程序优化。...Table API，对结构化数据进行查询操作，将结构化数据抽象成关系表，并通过类SQL的DSL对关系表进行各种查询操作，支持Java和Scala。...：单机、一主多备集群、Yarn集群 TaskManger：负责具体数据分析任务的执行，主要有业务数据的计算、传输等，相对于Storm的Worker把内存交给jvm管理，Flink的TaskManager...，Apache Flink与Apache Storm从运行实体到任务组件，基本上能一一对应 2、由上可得，虽然两者运行实体的结构及代码有一定的差别，但归根到底两者运行的都是有向无环图（DAG），所以从Storm...的Topology相关类转换成Flink执行的DataStream相关类是可以作转换的。

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    Flink1.13架构全集| 一文带你由浅入深精通Flink方方面面（三）SQL篇

    而在Table API的内部实现上，部分相关的代码是用 Scala 实现的，所以还需要额外添加一个Scala版流处理的相关依赖。...在数据流转换为表时定义 事件时间属性也可以在将DataStream 转换为表的时候来定义。...需要注意的是，这种方式只负责指定时间属性，而时间戳的提取和水位线的生成应该之前就在DataStream上定义好了。...Flink SQL中的联结查询大体上也可以分为两类：SQL原生的联结查询方式，和流处理中特有的联结查询。...“多行数据”事实上就构成了一个表，所以“表函数”可以认为就是返回一个表的函数，这是一个“一对多”的转换关系。之前我们介绍过的窗口TVF，本质上就是表函数。

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    Flink架构、原理与部署测试

    Flink附随了一些产生DataSet或DataStream API程序的的类库和API：处理逻辑表查询的Table，机器学习的FlinkML，图像处理的Gelly，复杂事件处理的CEP。 ?...时间 处理Stream中的记录时，记录中通常会包含各种典型的时间字段： Event Time：表示事件创建时间 Ingestion Time：表示事件进入到Flink Dataflow的时间 Processing...Time：表示某个Operator对事件进行处理的本地系统时间 ?...右下子图：TaskManager 2上，也有2个并行的ExecutionVertex组成的DAG图，它们也各占用一个Task Slot 在2个TaskManager上运行的4个Execution是并行执行的...分割项目旨在减少开发Flink程序需要的依赖数量，并对测试和开发小组件提供便捷。 ? Flink当前还包括以下子项目： Flink-dist：distribution项目。

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    Flink 01 | 十分钟搭建第一个Flink应用和本地集群

    Maven是一个项目管理工具，可以对Java或Scala项目进行构建及依赖管理，是进行大数据开发必备的工具。...注意要点击右下角的"Import Changes"，让Maven导入所依赖的包。.../ 接收socket的输入流 使用Flink算子处理这个数据流： // 使用Flink算子对输入流的文本进行操作 这里使用的是Flink提供的DataStream级别的API，主要包括转换、分组、窗口和聚合等算子...在集群上提交作业 接下来就可以向这个集群提交作业了，仍然以刚才的WordCount为例，使用netcat制造一个数据流： $ nc -l 9000 提交一个打包好的Jar包到集群上： ....仪表盘作业视角 程序的输出会打到Flink主目录下面的log目录下的.out文件中，使用下面的命令查看结果： $ tail -f log/flink-*-taskexecutor-*.out 停止本地集群

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    Flink学习笔记(9)-Table API 和 Flink SQL

    表可以转换为 DataStream 或 DataSet ，这样自定义流处理或批处理程序就可以继续在 Table API 或 SQL 查询的结果上运行了；   将表转换为 DataStream 或...  查询会不断更新其动态结果表，以反映其动态输入表上的更改 流式表查询的处理过程： 流被转换为动态表 对动态表计算连续查询，生成新的动态表 生成的动态表被转换回流 image.png   为了处理带有关系查询的流...，必须先将其转换为表   从概念上讲，流的每个数据记录，都被解释为对结果表的插入（Insert）修改操作 image.png   持续查询会在动态表上做计算处理，并作为结果生成新的动态表 image.png...这样即使在有乱序事件或者延迟事件时，也可以获得正确的结果;   为了处理无序事件，并区分流中的准时和迟到事件；Flink 需要从事件数据中，提取时间戳，并用来推进事件时间的进展;   定义事件时间，同样有三种方法...（User-Defined Table Aggregate Functions，UDTAGGs），可以把一个表中数据，聚合为具有多行和多列的结果表。

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    【IOC 控制反转】Android 事件依赖注入 ( 事件依赖注入具体的操作细节 | 获取 Activity 中的所有方法 | 获取方法上的注解 | 获取注解上的注解 | 通过注解属性获取事件信息 )

    文章目录 前言 一、获取 Activity 中的所有方法 二、获取方法上的注解 三、获取注解上的注解 四、通过注解属性获取相关事件信息 前言 Android 依赖注入的核心就是通过反射获取 类 / 方法.../ 字段 上的注解 , 以及注解属性 ; 在 Activity 基类中 , 获取该注解 以及 注解属性 , 进行相关操作 ; 在博客 【IOC 控制反转】Android 事件依赖注入 ( 事件三要素...| 修饰注解的注解 | 事件依赖注入步骤 ) 中 , 定义了 2 个注解 , 第一个是方法上的注解 , 用于修饰方法 ; 第二个是修饰注解的注解 , 该注解用于配置注入的方法 ( 事件监听方法 |...监听器类型 | 监听器回调方法 ) ; 事件依赖注入比较复杂 , 涉及到动态代理 , 本博客分析 【IOC 控制反转】Android 事件依赖注入 ( 事件依赖注入代码示例 ) 事件依赖注入的详细步骤...三、获取注解上的注解 ---- 遍历上个步骤获取的注解数组 , 每个注解上可能有多个修饰注解的注解 , 如下注解是 OnClick 上的 3 个注解 ; @Target(ElementType.METHOD

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    Flink实战(六) - Table API & SQL编程

    它通过Process Function嵌入到DataStream API中。它允许用户自由处理来自一个或多个流的事件，并使用一致的容错状态。...此外，用户可以注册事件时间和处理时间回调，允许程序实现复杂的计算。...实际上，大多数应用程序不需要上述低级抽象，而是针对Core API编程， 如DataStream API（有界/无界流）和DataSet API （有界数据集）。...Flink的SQL支持基于实现SQL标准的Apache Calcite。无论输入是批输入（DataSet）还是流输入（DataStream），任一接口中指定的查询都具有相同的语义并指定相同的结果。...此API的核心概念是Table用作查询的输入和输出。本文档显示了具有 Table API和SQL查询的程序的常见结构，如何注册Table，如何查询Table以及如何发出Table。

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    《基于Apache Flink的流处理》读书笔记

    1.2分析型处理        存储于不同事务类型数据系统中的数据，可以为企业提供业务运营相关的分析见解，通常是将数据从业务系统的数据库中复制到数仓，然后再进行分析和查询。....JobEdge：连接JobVertex，代表了JobGraph的依赖关系。        ...：指定的键值将一个DataStream转化为KeyedStream         2.滚动聚合：滚动聚合作用与KeyedStream上，它将生成一个包含聚合结果的DataStream，主要操作有：sum...，从而产生一个新的DataStream 12.3多流转换        将多条流联合起来处理，或将一条流分割成多条流以应用不同逻辑。        ...Union：合并两条或多条类型相同的DataStream，生成一条新的类型相同的DataStream        Connect：接收一个DataStream并返回一个ConnectedStream对象

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