空0008

已于 2024-02-20 11:13:48 修改
阅读量3.1k 收藏 27
点赞数 1
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： flink sql
于 2022-04-11 18:56:29 首次发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Direction_Wind/article/details/124094368
本文深入探讨了Apache Flink在实时数据处理中的应用，重点介绍了如何使用Flink SQL进行复杂的数据流转换和查询操作，揭示了其在大数据分析领域的强大功能。

8

Flink双流Join
2301_79362607的博客
11-29 1742
需要注意的是，在滚动窗口 [6,7] 中，由于绿色流中不存在要与橘色流中元素 6、7 相关联的元素，因此该窗口不会输出任何内容。需要注意的是，一个元素可能会落在不同的窗口中，因此会在不同窗口中发生关联，例如，绿色流中的0元素。当在滑动窗口上进行 Join 时，所有有相同 Key 并且位于同一滑动窗口中的两条流的元素两两组合进行关联，并最终传递到 JoinFunction 进行处理。2）窗口中数据的打印是需要触发的，没有触发的数据，窗口内是不会进行计算的，所以记得输入触发的数据。
详述FlinkSql Join操作
02-07 4493
Full Join：流任务中，左流或者右流的数据到达之后，如果没有 Join 到另外一条流的数据，就会等待（左流放在左流对应的 State 中等，右流放在右流对应的 State 中等），如果之后另一条流数据到达之后，发现能和刚刚那条数据 Join 到，则会输出。Full Join：和Left原理一样，左流或者右流的数据到达之后，无论有没有 Join 到另外一条流的数据，都会输出，如果一条流的数据到达之后，发现之前另一条流之前输出过没有 Join 到的数据，则会发起回撤流。
flink 学习（六）flink常用算子
码易的博客
04-15 1013
目录前言1.map2.flatMap3.filter4.keyBy5.max6.reduce7.connect8.union9.process 前言 Transform 数据转换算子，可以将一个或多个 DataStream 转换成新的 DataStream，可以将多个数据转换算子合并成一个复杂的数据流拓扑。 1.map 数据转换 @Test public void mapTest() throws Exception { final StreamExecutionEnvironme
flink实战--双流join之原理解析
hellojoy的博客
10-27 2760
flink实战--双流join之原理解析 JOIN简介 谈flink双流JOIN之前，我们先谈一下大家最熟悉的mysql表join，我们知道表join有如下几种，具体区别就不在介绍了。那么流的join和表的join有什么区别呢？本文我们介绍一下。 CROSS JOIN - 交叉连接，计算笛卡儿积； INNER JOIN - 内连接，返回满足条件的记录； OUTER JOIN LEFT - 返回左表所有行，右表不存在补NULL； RIGHT - 返回右表所有行，左边不存在补NULL； FULL -
Flink｜《Flink 官方文档 - DataStream API - 算子 - Process Function》学习笔记
长行
01-13 655
学习笔记如下：可以将 Process Function 理解为是可以访问 keyed state 和 timers 的。它会在从输入流中收到每个 event 时处理它。与其他可以有状态函数类似，可以通过访问 Flink 的 keyed state。timer 允许应用对处理时间或事件时间的变化做出回应。每一次在调用时都会提供一个可以访问元素事件时间的Context。使用可以登记未来事件时间或处理时间的 timer。
Flink维表Join
GavinKai
11-05 4072
衡量指标 总体来讲，关联维表有三个基础的方式：实时数据库查找关联（Per-Record Reference Data Lookup）、预加载维表关联（Pre-Loading of Reference Data）和维表变更日志关联（Reference Data Change Stream），而根据实现上的优化可以衍生出多种关联方式，且这些优化还可以灵活组合产生不同效果（不过为了简单性这里不讨论同时应用多种优化的实现方式）。对于不同的关联方式，我们可以从以下 7 个关键指标来衡量（每个指标的得分将以 1-..
0008VB上位机与18b20下位机_updatedM.zip
12-07
文件标签为空，这说明在文件打包过程中没有提供具体的标签信息，这可能会让寻找该文件的用户在分类和检索上感到困难。通常标签会包含一些关键词或者分类号，帮助用户快速定位文件内容。如果我们在工作环境中遇到这样...
0008、DS1302时钟+1602液晶.zip
05-29
标签为空，意味着没有特定的分类或关键词来进一步描述内容。 压缩包子文件的文件名称列表中，我们看到了以下文件： 1. Last Loaded DS1302.DBK - 这可能是DS1302相关数据的备份文件，或者是开发环境中加载DS1302的...
0008VB上位机与18b20下位机(1)_updatedC.zip
12-07
由于文件标签为空，我们无法得知更多与上下文相关的信息，例如具体的应用领域、研发团队或者是该项目的开发阶段。 至于压缩包内的具体文件，从给出的文件名称列表中，我们可以看到两个文件："test"和"archive-temp...
煤矿采空区积水混凝处理试验：PAC与PAM协同作用
文章编号：1006-8759（2017）02-0008-03 总结来说，该研究通过混凝工艺处理煤矿采空区积水，评估了不同混凝剂和助凝剂的组合效果，明确了PAC与PAM联用具有较高的去浊效率，为煤矿积水的资源化利用提供了科学依据。...
Flink-处理函数
m0_63475429的博客
10-16 1511
在处理函数中，我们直面的就是数据流中最基本的元素：数据事件（event）、状态（state） 以及时间（time）。这就相当于对流有了完全的控制权。处理函数比较抽象，没有具体的操作， 所以对于一些常见的简单应用（比如求和、开窗口）会显得有些麻烦；不过正是因为它不限定 具体做什么，所以理论上我们可以做任何事情，实现所有需求。所以可以说，处理函数是我们 进行 Flink 编程的“大招”，轻易不用，一旦放出来必然会扫平一切。
Flink监控Kafka数据，将计算数据推送到kafka
qq_43750656的博客
03-21 1451
消费flink计算后的数据，进行进一步存储或者计算等。
Flink Connectors之消费Kafka数据相关参数以及API说明
LBJ_小松鼠的博客
08-04 3678
1-参数设置 以下参数都必须/建议设置上 1.订阅的主题 2.反序列化规则 3.消费者属性-集群地址 4.消费者属性-消费者组id(如果不设置,会有默认的,但是默认的不方便管理) 5.消费者属性-offset重置规则,如earliest/latest… 6.动态分区检测(当kafka的分区数变化/增加时,Flink能够检测到!) 7.Checkpoint会把offset随着做Checkpoint的时候提交到Checkpoint和默认主题中 2- 参数说明 注意: 实际的生产环境中可能有这样一些需求
flink的三种windows join
weixin_40809627的博客
06-09 3806
window join用于连接两个流的元素，他们在一个窗口钟用于共享一个公共的key.我们一般可以用一个窗口分配器定义这些窗口（join情况下一般包含了Tumbling Windows （滚动）、Sliding Windows（滑动）和Session Windows （会话窗口）） Windows Join的代码一般形式如下： 注：创建两个流元素的成对组合的行为类似于内连接。如果来自一个流的元素和另一个流没有相对应的连接元素，则不会发出该元素。 结合在一起的那些元素将其时间戳设置为各自窗口的最大时间戳。例
Flink join终结者：SQL Join
张普的专栏
11-10 3693
点击上方蓝 字关注~ SQL是开发人员与数据分析师必备的技能，Flink也提供了Sql方式编写任务，能够很大程度降低开发运维成本，这篇是flink join的终极篇SQL Join, 首先介绍sql join使用方式、然后介绍global join带来的状态存储成本及解决方式、最后从源码角度分析sql join实现。 一、SQL JOIN使...
扩展FlinkSQL实现流与维表的join
weixin_34383618的博客
09-12 2449
现在最新版本的flink1.6版本现在还不支持直接用SQL来实现流与维表的join。这里打个广告我们团队已经实现了这个功能并且开源 https://github.com/DTStack/flinkStreamSQL 这里先解释下什么是维表；维表是动态表，表里所存储的数据有可能不变，也有可能定时更新，但是更新频率不是很频繁。在业务开发中一般的维表数据存储在...
实时数仓之Flink维表关联难点解决方案
热门推荐
雾岛与鲸的博客
12-29 1万+
1、维表关联的典型场景和考量标准 1.1、维表关联的典型场景 在实时数仓中，我们经常需要做维表关联，但是用户维表一般在业务数据库中，业务方是不允许大数据部门直接到业务数据库进行维表关联，因为这会影响线上业务。此时我们需要将用户维表采集到大数据平台，然后事实表就可以直接跟维表进行关联，从而生成事实宽表，具体场景如下图所示。 在生产环境中，我们通过数据采集平台将用户维表采集到大数据平台，然后事实表跟用户维表直接关联就可以了吗？ 答案，是不行的。因为在生产环境中，我们还需要考虑如下问题： （1）高流量的情况下
FlinkSQL 窗口聚合
hyunbar的博客
09-04 2949
id=1, 1970-01-01T00:00:03Z, 1, 11]+I[张三, ./home, 1970-01-01T00:00:05Z, 2, 6]+I[张三, ./home, 1970-01-01T00:00:06Z, 3, 6]+I[李四, ./cart, 1970-01-01T00:00:08Z, 2, 6]# 10s内，王五2次，url最大11+I[王五, ./prod?在进行窗口计算时，分组窗口是将窗口本身当作一个字段对数据进行分组的，可以对组内的数据进行聚合。
Flink学习笔记：Operators之Process Function
大数据研习社
03-22 6012
说明：本文为《Flink大数据项目实战》学习笔记，想通过视频系统学习Flink这个最火爆的大数据计算框架的同学，推荐学习优快云官网课程： Flink大数据项目实战：http://t.cn/ExrHPl9 Process Function 1.1分层API Flink提供三层API. 每个API在简洁性和表达之间提供不同的权衡,并针对不同的用例 1.SQL/Table API (dyna...
3<<8|0x0008=
最新发布
03-17
### 计算过程 #### 左移操作 `3 << 8` 左移操作符 `<</code>` 将一个数的所有二进制位向左移动指定的位数，右侧空出的位用`0`填充。对于数值`3`，其二进制形式为`00000011`[^2]。 执行`3 << 8`的操作时，将`00000011`向左移动8位，在低位补入8个`0`。因此： ```plaintext 初始值： 00000011 (十进制 3) 左移8位后： 0011000000000000 (十六进制 0x300, 十进制 768) ``` 最终结果为`768`或者十六进制表示为`0x300`。 --- #### 按位或操作 `(3 << 8) | 0x0008` 按位或操作符`|`按照每一位进行逻辑或运算。如果两个对应的二进制位有一个为`1`，则结果为`1`；否则为`0`。以下是具体计算过程： - 首先计算`3 << 8`的结果为`0x300`（即`0011000000000000`）。 - 接下来考虑常量`0x0008`，它的二进制形式为`0000000000001000`[^1]。 两者逐位进行按位或运算： ```plaintext 0011000000000000 (0x300) OR 0000000000001000 (0x0008) ------------------------- Result: 0011000000001000 (0x308) ``` 因此，`(3 << 8) | 0x0008`的结果为`0x308`，对应十进制值为`776`[^4]。 --- ### 完整代码实现 以下是一个简单的C语言程序来验证上述计算结果： ```c #include <stdio.h> int main() { int result = (3 << 8) | 0x0008; printf("Result of (3 << 8) | 0x0008 is %d (hex: 0x%X)\n", result, result); return 0; } ``` 运行以上代码将会输出： ```plaintext Result of (3 << 8) | 0x0008 is 776 (hex: 0x308) ``` --- ### 总结 通过分析可知，`3 << 8`的结果为`768`（十六进制`0x300`），而`(3 << 8) | 0x0008`的结果为`776`（十六进制`0x308`）。整个计算过程中遵循了左移和按位或的基本规则。
评论 2
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

Direction_Wind

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值